Evaluating ChatGPT on Orbital and Oculofacial Disorders: Accuracy and Readability Insights
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the accuracy and readability of responses generated by the artificial intelligence model, ChatGPT (version 4.0), to questions related to 10 essential domains of orbital and oculofacial disease. METHODS: A set of 100 questions related to the diagnosis, treatment, and interpretation of orbital and oculofacial diseases was posed to ChatGPT 4.0. Responses were evaluated by a panel of 7 experts based on appropriateness and accuracy, with performance scores measured on a 7-item Likert scale. Inter-rater reliability was determined via the intraclass correlation coefficient. RESULTS: The artificial intelligence model demonstrated accurate and consistent performance across all 10 domains of orbital and oculofacial disease, with an average appropriateness score of 5.3/6.0 ("mostly appropriate" to "completely appropriate"). Domains of cavernous sinus fistula, retrobulbar hemorrhage, and blepharospasm had the highest domain scores (average scores of 5.5 to 5.6), while the proptosis domain had the lowest (average score of 5.0/6.0). The intraclass correlation coefficient was 0.64 (95% CI: 0.52 to 0.74), reflecting moderate inter-rater reliability. The responses exhibited a high reading-level complexity, representing the comprehension levels of a college or graduate education. CONCLUSIONS: This study demonstrates the potential of ChatGPT 4.0 to provide accurate information in the field of ophthalmology, specifically orbital and oculofacial disease. However, challenges remain in ensuring accurate and comprehensive responses across all disease domains. Future improvements should focus on refining the model's correctness and eventually expanding the scope to visual data interpretation. Our results highlight the vast potential for artificial intelligence in educational and clinical ophthalmology contexts.
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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 | 0,020 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».