Assessing the Ability of a Large Language Model to Score Free-Text Medical Student Clinical Notes: Quantitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Teaching medical students the skills required to acquire, interpret, apply, and communicate clinical information is an integral part of medical education. A crucial aspect of this process involves providing students with feedback regarding the quality of their free-text clinical notes. Objective: The goal of this study was to assess the ability of ChatGPT 3.5, a large language model, to score medical students' free-text history and physical notes. Methods: This is a single-institution, retrospective study. Standardized patients learned a prespecified clinical case and, acting as the patient, interacted with medical students. Each student wrote a free-text history and physical note of their interaction. The students' notes were scored independently by the standardized patients and ChatGPT using a prespecified scoring rubric that consisted of 85 case elements. The measure of accuracy was percent correct. Results: The study population consisted of 168 first-year medical students. There was a total of 14,280 scores. The ChatGPT incorrect scoring rate was 1.0%, and the standardized patient incorrect scoring rate was 7.2%. The ChatGPT error rate was 86%, lower than the standardized patient error rate. The ChatGPT mean incorrect scoring rate of 12 (SD 11) was significantly lower than the standardized patient mean incorrect scoring rate of 85 (SD 74; P=.002). Conclusions: ChatGPT demonstrated a significantly lower error rate compared to standardized patients. This is the first study to assess the ability of a generative pretrained transformer (GPT) program to score medical students' standardized patient-based free-text clinical notes. It is expected that, in the near future, large language models will provide real-time feedback to practicing physicians regarding their free-text notes. GPT artificial intelligence programs represent an important advance in medical education and medical practice.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,023 | 0,091 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».