Use of ChatGPT in Urology and its Relevance in Clinical Practice: Is it useful?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOUSE: One of the many artificial intelligence based tools that has gained popularity is the Chat-Generative Pre-Trained Transformer (ChatGPT). Due to its popularity, incorrect information provided by ChatGPT will have an impact on patient misinformation. Furthermore, it may cause misconduct as ChatGPT can mislead physicians on the decision-making pathway. Therefore, the aim of this study is to evaluate the accuracy and reproducibility of ChatGPT answers regarding urological diagnoses. MATERIALS AND METHODS: ChatGPT 3.5 version was used. The questions asked for the program involved Primary Megaureter (pMU), Enuresis and Vesicoureteral Reflux (VUR). There were three queries for each topic. The queries were inserted twice, and both responses were recorded to examine the reproducibility of ChatGPT's answers. Afterwards, both answers were combined. Finally, those rwere evaluated qualitatively by a board of three specialists. A descriptive analysis was performed. RESULTS AND CONCLUSION: ChatGPT simulated general knowledge on the researched topics. Regarding Enuresis, the provided definition was partially correct, as the generic response allowed for misinterpretation. For VUR, the response was considered appropriate. For pMU it was partially correct, lacking essential aspects of its definition such as the diameter of the dilatation of the ureter. Unnecessary exams were suggested, for Enuresis and pMU. Regarding the treatment of the conditions mentioned, it specified treatments for Enuresis that are ineffective, such as bladder training. Therefore, ChatGPT responses present a combination of accurate information, but also incomplete, ambiguous and, occasionally, misleading details.
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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 | 0,054 | 0,261 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».