Assessment of Artificial Intelligence Chatbot Responses to Common Patient Questions on Bone Sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The potential impacts of artificial intelligence (AI) chatbots on care for patients with bone sarcoma is poorly understood. Elucidating potential risks and benefits would allow surgeons to define appropriate roles for these tools in clinical care. METHODS: Eleven questions on bone sarcoma diagnosis, treatment, and recovery were inputted into three AI chatbots. Answers were assessed on a 5-point Likert scale for five clinical accuracy metrics: relevance to the question, balance and lack of bias, basis on established data, factual accuracy, and completeness in scope. Responses were quantitatively assessed for empathy and readability. The Patient Education Materials Assessment Tool (PEMAT) was assessed for understandability and actionability. RESULTS: Chatbots scored highly on relevance (4.24) and balance/lack of bias (4.09) but lower on basing responses on established data (3.77), completeness (3.68), and factual accuracy (3.66). Responses generally scored well on understandability (84.30%), while actionability scores were low for questions on treatment (64.58%) and recovery (60.64%). GPT-4 exhibited the highest empathy (4.12). Readability scores averaged between 10.28 for diagnosis questions to 11.65 for recovery questions. CONCLUSIONS: While AI chatbots are promising tools, current limitations in factual accuracy and completeness, as well as concerns of inaccessibility to populations with lower health literacy, may significantly limit their clinical utility.
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 | 0,020 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».