Evaluating the Performance of ChatGPT in Ophthalmology
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Foundation models are a novel type of artificial intelligence algorithms, in which models are pretrained at scale on unannotated data and fine-tuned for a myriad of downstream tasks, such as generating text. This study assessed the accuracy of ChatGPT, a large language model (LLM), in the ophthalmology question-answering space. Design Evaluation of diagnostic test or technology. Participants ChatGPT is a publicly available LLM. Methods We tested 2 versions of ChatGPT (January 9 "legacy" and ChatGPT Plus) on 2 popular multiple choice question banks commonly used to prepare for the high-stakes Ophthalmic Knowledge Assessment Program (OKAP) examination. We generated two 260-question simulated exams from the Basic and Clinical Science Course (BCSC) Self-Assessment Program and the OphthoQuestions online question bank. We carried out logistic regression to determine the effect of the examination section, cognitive level, and difficulty index on answer accuracy. We also performed a post hoc analysis using Tukey's test to decide if there were meaningful differences between the tested subspecialties. Main Outcome Measures We reported the accuracy of ChatGPT for each examination section in percentage correct by comparing ChatGPT's outputs with the answer key provided by the question banks. We presented logistic regression results with a likelihood ratio (LR) chi-square. We considered differences between examination sections statistically significant at a P value of < 0.05. Results The legacy model achieved 55.8% accuracy on the BCSC set and 42.7% on the OphthoQuestions set. With ChatGPT Plus, accuracy increased to 59.4% ± 0.6% and 49.2% ± 1.0%, respectively. Accuracy improved with easier questions when controlling for the examination section and cognitive level. Logistic regression analysis of the legacy model showed that the examination section (LR, 27.57; P = 0.006) followed by question difficulty (LR, 24.05; P < 0.001) were most predictive of ChatGPT's answer accuracy. Although the legacy model performed best in general medicine and worst in neuro-ophthalmology ( P < 0.001) and ocular pathology ( P = 0.029), similar post hoc findings were not seen with ChatGPT Plus, suggesting more consistent results across examination sections. Conclusion ChatGPT has encouraging performance on a simulated OKAP examination. Specializing LLMs through domain-specific pretraining may be necessary to improve their performance in ophthalmic subspecialties. Financial Disclosure(s) Proprietary or commercial disclosure may be found after the references.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».