Harnessing ChatGPT dialogues to address claustrophobia in MRI - A radiographers' education perspective
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The healthcare sector invests significantly in communication skills training, but not always with satisfactory results. Recently, generative Large Language Models, have shown promising results in medical education. This study aims to use ChatGPT to simulate radiographer-patient conversations about the critical moment of claustrophobia management during MRI, exploring how Artificial Intelligence can improve radiographers' communication skills. METHODS: This study exploits specifically designed prompts on ChatGPT-3.5 and ChatGPT-4 to generate simulated conversations between virtual claustrophobic patients and six radiographers with varying levels of work experience focusing on their differences in model size and language generation capabilities. Success rates and responses were analysed. The methods of radiographers in convincing virtual patients to undergo MRI despite claustrophobia were also evaluated. RESULTS: A total of 60 simulations were conducted, achieving a success rate of 96.7% (58/60). ChatGPT-3.5 exhibited errors in 40% (12/30) of the simulations, while ChatGPT-4 showed no errors. In terms of radiographers' communication during the simulations, out of 164 responses, 70.2% (115/164) were categorized as "Supportive Instructions," followed by "Music Therapy" at 18.3% (30/164). Experts mainly used "Supportive Instructions" (82.2%, 51/62) and "Breathing Techniques" (9.7%, 6/62). Intermediate participants favoured "Music Therapy" (26%, 13/50), while Beginner participants frequently utilized "Mild Sedation" (15.4%, 8/52). CONCLUSION: The simulation of clinical scenarios via ChatGPT proves valuable in assessing and testing radiographers' communication skills, especially in managing claustrophobic patients during MRI. This pilot study highlights the potential of ChatGPT in preclinical training, recognizing different training needs at different levels of professional experience. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: This study is relevant in radiography practice, where AI is increasingly widespread, as it explores a new way to improve the training of radiographers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».