Performance of ChatGPT on a Radiology Board-style Examination: Insights into Current Strengths and Limitations
Notice bibliographique
Résumé
Background ChatGPT is a powerful artificial intelligence large language model with great potential as a tool in medical practice and education, but its performance in radiology remains unclear. Purpose To assess the performance of ChatGPT on radiology board–style examination questions without images and to explore its strengths and limitations. Materials and Methods In this exploratory prospective study performed from February 25 to March 3, 2023, 150 multiple-choice questions designed to match the style, content, and difficulty of the Canadian Royal College and American Board of Radiology examinations were grouped by question type (lower-order [recall, understanding] and higher-order [apply, analyze, synthesize] thinking) and topic (physics, clinical). The higher-order thinking questions were further subclassified by type (description of imaging findings, clinical management, application of concepts, calculation and classification, disease associations). ChatGPT performance was evaluated overall, by question type, and by topic. Confidence of language in responses was assessed. Univariable analysis was performed. Results ChatGPT answered 69% of questions correctly (104 of 150). The model performed better on questions requiring lower-order thinking (84%, 51 of 61) than on those requiring higher-order thinking (60%, 53 of 89) (P = .002). When compared with lower-order questions, the model performed worse on questions involving description of imaging findings (61%, 28 of 46; P = .04), calculation and classification (25%, two of eight; P = .01), and application of concepts (30%, three of 10; P = .01). ChatGPT performed as well on higher-order clinical management questions (89%, 16 of 18) as on lower-order questions (P = .88). It performed worse on physics questions (40%, six of 15) than on clinical questions (73%, 98 of 135) (P = .02). ChatGPT used confident language consistently, even when incorrect (100%, 46 of 46). Conclusion Despite no radiology-specific pretraining, ChatGPT nearly passed a radiology board–style examination without images; it performed well on lower-order thinking questions and clinical management questions but struggled with higher-order thinking questions involving description of imaging findings, calculation and classification, and application of concepts. © RSNA, 2023 See also the editorial by Lourenco et al and the article by Bhayana et al in this issue.
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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 | 0,085 | 0,203 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».