THE ABILITY OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE CHATBOTS ChatGPT AND GOOGLE BARD TO ACCURATELY CONVEY PREOPERATIVE INFORMATION FOR PATIENTS UNDERGOING OPHTHALMIC SURGERIES
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To determine whether the two popular artificial intelligence chatbots, ChatGPT and Bard, can provide high-quality information concerning procedure description, risks, benefits, and alternatives of various ophthalmic surgeries. METHODS: ChatGPT and Bard were prompted with questions pertaining to the description, potential risks, benefits, alternatives, and implications of not proceeding with various surgeries in different subspecialties of ophthalmology. Six common ophthalmic procedures were included in the authors' analysis. Two comprehensive ophthalmologists and one subspecialist graded each response independently using a 5-point Likert scale. RESULTS: Likert grading for accuracy was significantly higher for ChatGPT in comparison with Bard (4.5 ± 0.6 vs. 3.8 ± 0.8, P < 0.0001). Generally, ChatGPT performed better than Bard even when questions were stratified by the type of ophthalmic surgery. There was no significant difference between ChatGPT and Bard for response length (2,104.7 ± 271.4 characters vs. 2,441.0 ± 633.9 characters, P = 0.12). ChatGPT responded significantly slower than Bard (46.0 ± 3.0 vs. 6.6 ± 1.2 seconds, P < 0.0001). CONCLUSION: Both ChatGPT and Bard may offer accessible and high-quality information relevant to the informed consent process for various ophthalmic procedures. Nonetheless, both artificial intelligence chatbots overlooked the probability of adverse events, hence limiting their potential and introducing patients to information that may be difficult to interpret.
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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 | 0,013 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».