Examining Real-World Medication Consultations and Drug-Herb Interactions: ChatGPT Performance Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since OpenAI released ChatGPT, with its strong capability in handling natural tasks and its user-friendly interface, it has garnered significant attention. OBJECTIVE: A prospective analysis is required to evaluate the accuracy and appropriateness of medication consultation responses generated by ChatGPT. METHODS: A prospective cross-sectional study was conducted by the pharmacy department of a medical center in Taiwan. The test data set comprised retrospective medication consultation questions collected from February 1, 2023, to February 28, 2023, along with common questions about drug-herb interactions. Two distinct sets of questions were tested: real-world medication consultation questions and common questions about interactions between traditional Chinese and Western medicines. We used the conventional double-review mechanism. The appropriateness of each response from ChatGPT was assessed by 2 experienced pharmacists. In the event of a discrepancy between the assessments, a third pharmacist stepped in to make the final decision. RESULTS: Of 293 real-world medication consultation questions, a random selection of 80 was used to evaluate ChatGPT's performance. ChatGPT exhibited a higher appropriateness rate in responding to public medication consultation questions compared to those asked by health care providers in a hospital setting (31/51, 61% vs 20/51, 39%; P=.01). CONCLUSIONS: The findings from this study suggest that ChatGPT could potentially be used for answering basic medication consultation questions. Our analysis of the erroneous information allowed us to identify potential medical risks associated with certain questions; this problem deserves our close attention.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,026 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».