Innovating dental diagnostics: ChatGPT's accuracy on diagnostic challenges
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Complex patient diagnoses in dentistry require a multifaceted approach which combines interpretations of clinical observations with an in‐depth understanding of patient history and presenting problems. The present study aims to elucidate the implications of ChatGPT (OpenAI) as a comprehensive diagnostic tool in the dental clinic through examining the chatbot's diagnostic performance on challenging patient cases retrieved from the literature. Methods Our study subjected ChatGPT3.5 and ChatGPT4 to descriptions of patient cases for diagnostic challenges retrieved from the literature. Sample means were compared using a two‐tailed t ‐test, while sample proportions were compared using a two‐tailed χ 2 test. A p ‐value below the threshold of 0.05 was deemed statistically significant. Results When prompted to generate their own differential diagnoses, ChatGPT3.5 and ChatGPT4 achieved a diagnostic accuracy of 40% and 62%, respectively. When basing their diagnostic processes on a differential diagnosis retrieved from the literature, ChatGPT3.5 and ChatGPT4 achieved a diagnostic accuracy of 70% and 80%, respectively. Conclusion ChatGPT displays an impressive capacity to correctly diagnose complex diagnostic challenges in the field of dentistry. Our study paints a promising potential for the chatbot to 1 day serve as a comprehensive diagnostic tool in the dental clinic.
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.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 découle