Physician and Artificial Intelligence Chatbot Responses to Cancer Questions From Social Media
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Artificial intelligence (AI) chatbots pose the opportunity to draft template responses to patient questions. However, the ability of chatbots to generate responses based on domain-specific knowledge of cancer remains to be tested. Objective: To evaluate the competency of AI chatbots (GPT-3.5 [chatbot 1], GPT-4 [chatbot 2], and Claude AI [chatbot 3]) to generate high-quality, empathetic, and readable responses to patient questions about cancer. Design, Setting, and Participants: This equivalence study compared the AI chatbot responses and responses by 6 verified oncologists to 200 patient questions about cancer from a public online forum. Data were collected on May 31, 2023. Exposures: Random sample of 200 patient questions related to cancer from a public online forum (Reddit r/AskDocs) spanning from January 1, 2018, to May 31, 2023, was posed to 3 AI chatbots. Main Outcomes and Measures: The primary outcomes were pilot ratings of the quality, empathy, and readability on a Likert scale from 1 (very poor) to 5 (very good). Two teams of attending oncology specialists evaluated each response based on pilot measures of quality, empathy, and readability in triplicate. The secondary outcome was readability assessed using Flesch-Kincaid Grade Level. Results: Responses to 200 questions generated by chatbot 3, the best-performing AI chatbot, were rated consistently higher in overall measures of quality (mean, 3.56 [95% CI, 3.48-3.63] vs 3.00 [95% CI, 2.91-3.09]; P < .001), empathy (mean, 3.62 [95% CI, 3.53-3.70] vs 2.43 [95% CI, 2.32-2.53]; P < .001), and readability (mean, 3.79 [95% CI, 3.72-3.87] vs 3.07 [95% CI, 3.00-3.15]; P < .001) compared with physician responses. The mean Flesch-Kincaid Grade Level of physician responses (mean, 10.11 [95% CI, 9.21-11.03]) was not significantly different from chatbot 3 responses (mean, 10.31 [95% CI, 9.89-10.72]; P > .99) but was lower than those from chatbot 1 (mean, 12.33 [95% CI, 11.84-12.83]; P < .001) and chatbot 2 (mean, 11.32 [95% CI, 11.05-11.79]; P = .01). Conclusions and Relevance: The findings of this study suggest that chatbots can generate quality, empathetic, and readable responses to patient questions comparable to physician responses sourced from an online forum. Further research is required to assess the scope, process integration, and patient and physician outcomes of chatbot-facilitated interactions.
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 | 0,010 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».