ChatGPT in the development of medical questionnaires. The example of the low back pain
Notice bibliographique
Résumé
In the last year, Chat Generative Pre-Trained Transformer (ChatGPT), a web software based on artificial intelligence has been showing high potential in every field of knowledge. In the medical area, its possible application is an object of many studies with promising results. We performed the current study to investigate the possible usefulness of ChatGPT in assessing low back pain. We asked ChatGPT to generate a questionnaire about this clinical condition and we compared the obtained questions and results with the ones obtained by other validated questionnaires: Oswestry Disability Index, Quebec Back Pain Disability Scale, Roland-Morris Disability Questionnaire, and Numeric Rating Scale for pain. We enrolled 20 subjects with low back pain and we found important consistencies among the validated questionnaires. The ChatGPT questionnaire showed an acceptable significant correlation only with Oswestry Disability Index and Quebec Back Pain Disability Scale. ChatGPT showed some peculiarities, especially in the assessment of quality of life and medical consultation and treatments. Our study shows that ChatGPT can help evaluate patients, including multilevel perspectives. However, its power is limited, and further research and validation are required.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».