12. Preoperative Patient Guidance & Education In Aesthetic Breast Plastic Surgery: Assessment Of Artificial Intelligence Performance
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: At a time when internet and social media use is omnipresent among patients in their self-directed research about their medical or surgical needs, artificial intelligence (AI) large language models are on track to represent hallmark resources in this context. The authors aim to assess AI performance in answering questions posed by simulated patients interested in aesthetic breast plastic surgery. METHODS: ChatGPT was queried via simulated interactions from the perspective of patients interested in breast augmentation, mastopexy, and breast reduction. Questions posed were standardized and categorized under aesthetic needs inquiries and awareness of appropriate procedures; patient candidacy and indications; procedure safety and risks; procedure information, steps, and techniques; patient assessment; preparation for surgery; post-procedure instructions and recovery; and procedure cost and surgeon recommendations. Using standardized Likert scales, four expert breast plastic surgeons evaluated the AI responses. A post-participation survey assessed expert evaluators’ experience with AI, perceived utility, and limitations. RESULTS: Overall performance across all question categories, assessment criteria, and procedures examined was 7.3/10±0.5. Overall accuracy of information shared was scored at 7.1/10±0.5; comprehensiveness at 7.0/10±0.6, objectivity at 7.5/10±0.4, safety at 7.5/10±0.4, communication clarity at 7.3/10±0.2, and acknowledgement of limitations at 7.7/10±0.2. With regards to performance on procedures examined, ChatGPT’s overall score was 7.0/10±0.8 for breast augmentation; 7.6/10±0.5 for mastopexy, and 7.4/10±0.5 for breast reduction. Score on breast implant-specific knowledge was 6.7/10±0.6. CONCLUSION: Albeit not without limitations, ChatGPT represents a promising resource for patient guidance and education. The model’s machine-learning capabilities may explain its improved performance efficiency.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».