The Potential of GPT-4 as a Support Tool for Pharmacists: Analytical Study Using the Japanese National Examination for Pharmacists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The advancement of artificial intelligence (AI), as well as machine learning, has led to its application in various industries, including health care. AI chatbots, such as GPT-4, developed by OpenAI, have demonstrated potential in supporting health care professionals by providing medical information, answering examination questions, and assisting in medical education. However, the applicability of GPT-4 in the field of pharmacy remains unexplored. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate GPT-4's ability to answer questions from the Japanese National Examination for Pharmacists (JNEP) and assess its potential as a support tool for pharmacists in their daily practice. METHODS: The question texts and answer choices from the 107th and 108th JNEP, held in February 2022 and February 2023, were input into GPT-4. As GPT-4 cannot process diagrams, questions that included diagram interpretation were not analyzed and were initially given a score of 0. The correct answer rates were calculated and compared with the passing criteria of each examination to evaluate GPT-4's performance. RESULTS: For the 107th and 108th JNEP, GPT-4 achieved an accuracy rate of 64.5% (222/344) and 62.9% (217/345), respectively, for all questions. When considering only the questions that GPT-4 could answer, the accuracy rates increased to 78.2% (222/284) and 75.3% (217/287), respectively. The accuracy rates tended to be lower for physics, chemistry, and calculation questions. CONCLUSIONS: Although GPT-4 demonstrated the potential to answer questions from the JNEP and support pharmacists' capabilities, it also showed limitations in handling highly specialized questions, calculation questions, and questions requiring diagram recognition. Further evaluation is necessary to explore its applicability in real-world clinical settings, considering the complexities of patient scenarios and collaboration with health care professionals. By addressing these limitations, GPT-4 could become a more reliable tool for pharmacists in their daily practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».