The Utility and Limitations of Artificial Intelligence-Powered Chatbots in Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
At the intersection of artificial intelligence (AI) and healthcare, it is essential that clinicians grasp the ability of chatbots. AI-powered chatbots such as ChatGPT are being explored for their potential benefits by both individuals and institutions. The utility of ChatGPT (OpenAI) in various scenarios was explored through a series of recorded prompts and responses. In the clinical aspects, the chatbot facilitated tasks such as triage, patient consultation, diagnosis, and administrative responsibilities. Their capacity to translate and simplify intricate medical topics was also evaluated. For research purposes, the chatbots' abilities to suggest ideas, prepare protocols, assist in manuscript writing, guide statistical analyses, and recommend suitable journals were assessed. In the educational domain, chatbots were tested for simplifying complex subjects, reviewing procedural steps, generating clinical scenarios, and formulating multiple-choice questions. A comprehensive literature review was also conducted across Medline, Embase, and Web of Science. Chatbots, when optimally employed, can serve as invaluable resources in healthcare, spanning clinical, research, and educational domains. Their potential lies in enhancing efficiency, guiding decision-making, and facilitating patient care and education. However, their application requires a nuanced understanding and caution regarding their limitations.
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 | 0,165 | 0,392 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».