Evaluating the Applicability and Appropriateness of ChatGPT as a Source for Tailored Nutrition Advice: A Multi-Scenario Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the rapidly evolving domain of healthcare technology, the integration of advanced computational models has opened up new possibilities for personalized nutrition guidance. The emergence of sophisticated language models, such as Chat Generative Pre-training Transformer (ChatGPT), offers potential in providing interactive and tailored dietary advice. However, concerns remain about the applicability and appropriateness of ChatGPT's recommendations, especially for those with distinct health conditions. Objectives: This study aimed to evaluate the reliability of ChatGPT as a source of nutritional advice. Methods: Three hypothetical scenarios representing various health conditions were presented alongside precise dietary requirements. ChatGPT was tasked to generate personalized dietary programs, encompassing meal timing, specific caloric portions (measured in grams and spoons), as well as alternative meal options for each scenario. Following this, ChatGPT’s generated dietary programs underwent a thorough review by a multidisciplinary team of nutritionist, specialist physicians and clinical researchers. The evaluation focused on the programs' suitability, alignment with dietary standards, consideration of individual health factors, and additional guidance Safety. Results: ChatGPT demonstrated its ability to generate various options of meal plans in accordance with basic nutrition principles. However, there are apparent issues with the recommended individual macronutrient distribution, handling health conditions, drug interactions, and setting realistic weight loss goals. Conclusions: While ChatGPT exhibits promise as a dietary program generator, its application for intervention should be restricted to certified nutrition professionals. Until July 2023, it is not advisable for patients to engage in self-prescription using ChatGPT version 3.5, owing to its inability to provide professional knowledge and acceptable guidance, particularly for individuals with co-existing conditions. The prevailing absence of clinical reasoning highlights the importance of employing ChatGPT solely as a tool, rather than relying on it as an autonomous decision-maker. Its lack of clinical reasoning highlighted the need for human intervention and expert collaboration for precise personalized evaluations.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».