Pure Wisdom or Potemkin Villages? A Comparison of ChatGPT 3.5 and ChatGPT 4 on USMLE Step 3 Style Questions: Quantitative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The United States Medical Licensing Examination (USMLE) has been critical in medical education since 1992, testing various aspects of a medical student's knowledge and skills through different steps, based on their training level. Artificial intelligence (AI) tools, including chatbots like ChatGPT, are emerging technologies with potential applications in medicine. However, comprehensive studies analyzing ChatGPT's performance on USMLE Step 3 in large-scale scenarios and comparing different versions of ChatGPT are limited. OBJECTIVE: This paper aimed to analyze ChatGPT's performance on USMLE Step 3 practice test questions to better elucidate the strengths and weaknesses of AI use in medical education and deduce evidence-based strategies to counteract AI cheating. METHODS: A total of 2069 USMLE Step 3 practice questions were extracted from the AMBOSS study platform. After including 229 image-based questions, a total of 1840 text-based questions were further categorized and entered into ChatGPT 3.5, while a subset of 229 questions were entered into ChatGPT 4. Responses were recorded, and the accuracy of ChatGPT answers as well as its performance in different test question categories and for different difficulty levels were compared between both versions. RESULTS: Overall, ChatGPT 4 demonstrated a statistically significant superior performance compared to ChatGPT 3.5, achieving an accuracy of 84.7% (194/229) and 56.9% (1047/1840), respectively. A noteworthy correlation was observed between the length of test questions and the performance of ChatGPT 3.5 (ρ=-0.069; P=.003), which was absent in ChatGPT 4 (P=.87). Additionally, the difficulty of test questions, as categorized by AMBOSS hammer ratings, showed a statistically significant correlation with performance for both ChatGPT versions, with ρ=-0.289 for ChatGPT 3.5 and ρ=-0.344 for ChatGPT 4. ChatGPT 4 surpassed ChatGPT 3.5 in all levels of test question difficulty, except for the 2 highest difficulty tiers (4 and 5 hammers), where statistical significance was not reached. CONCLUSIONS: In this study, ChatGPT 4 demonstrated remarkable proficiency in taking the USMLE Step 3, with an accuracy rate of 84.7% (194/229), outshining ChatGPT 3.5 with an accuracy rate of 56.9% (1047/1840). Although ChatGPT 4 performed exceptionally, it encountered difficulties in questions requiring the application of theoretical concepts, particularly in cardiology and neurology. These insights are pivotal for the development of examination strategies that are resilient to AI and underline the promising role of AI in the realm of medical education and diagnostics.
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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 | 0,019 | 0,170 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».