S752 Artificial Intelligence for Pre-Colonoscopy Patient Guidance: An Evaluation of ChatGPT's Accuracy Against Clinical Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The digital revolution has transformed healthcare. Patients use the internet and social media for medical advice. Artificial intelligence (AI)-driven chatbots like OpenAI's ChatGPT are becoming increasingly popular sources of medical advice. Given this increasing interest, it is paramount to ensure the reliability and accuracy of information provided by these AI platforms. This study sought to evaluate the ability of ChatGPT to dispense advice aligned with established guidelines in response to patient queries regarding pre-colonoscopy care. Methods: OpenAI's ChatGPT-4 was presented with a series of 25 patient-like questions, which covered four critical aspects of pre-colonoscopy care. These included the recommended diet, the protocol for bowel preparation, the management of cardiovascular medications (emphasizing anticoagulants, antiplatelets, anti-hypertensives, and diabetes medications), and antibiotic prophylaxis in patients with prosthetic heart valves, heart valve infection, and those with implanted devices like pacemakers, implantable cardioverter-defibrillator (ICDs), inferior vena cava (IVC) filters, or prior joint prosthetics. The responses from ChatGPT were compared with guidelines from esteemed organizations, including the European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE), United States Multi-Society Task Force (USMSTF), American College of Gastroenterology-Canadian Association of Gastroenterology (ACG-CAG), American College of Cardiology-American Heart Association (ACC-AHA), American Society for Gastrointestinal Endoscopy (ASGE), and the Australian Diabetes Society (ADS). Results: ChatGPT's responses to all 25 inquiries were found to align with the established guidelines. For queries regarding bowel preparation and diet, the responses were consistent with the ESGE and USMSTF guidelines. ChatGPT accurately mirrored the recommendations from the ACG-CAG for managing anticoagulants and antiplatelets. The AI's guidance on the management of cardiovascular medications and antibiotics prophylaxis conformed with ACC-AHA and ASGE guidelines, respectively. Furthermore, in terms of managing diabetes medications, ChatGPT's advice was in accordance with the ADS guidelines. Conclusion: OpenAI's ChatGPT-4 accurately provides answers to pre-colonoscopy questions consistent with medical society guidelines. While AI-powered chatbots like ChatGPT may serve to enhance patient education and autonomy, they should complement, not replace, personalized advice from healthcare professionals.
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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 | 0,048 | 0,395 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».