Impact of artificial intelligence in managing musculoskeletal pathologies in physiatry: a qualitative observational study evaluating the potential use of ChatGPT versus Copilot for patient information and clinical advice on low back pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The self-management of low back pain (LBP) through patient information interventions offers significant benefits in terms of cost, reduced work absenteeism, and overall healthcare utilization. Using a large language model (LLM), such as ChatGPT (OpenAI) or Copilot (Microsoft), could potentially enhance these outcomes further. Thus, it is important to evaluate the LLMs ChatGPT and Copilot in providing medical advice for LBP and assessing the impact of clinical context on the quality of responses. METHODS: This was a qualitative comparative observational study. It was conducted within the Department of Physical Medicine and Rehabilitation, University of Montreal in Montreal, QC, Canada. ChatGPT and Copilot were used to answer 27 common questions related to LBP, with and without a specific clinical context. The responses were evaluated by physiatrists for validity, safety, and usefulness using a 4-point Likert scale (4, most favorable). RESULTS: Both ChatGPT and Copilot demonstrated good performance across all measures. Validity scores were 3.33 for ChatGPT and 3.18 for Copilot, safety scores were 3.19 for ChatGPT and 3.13 for Copilot, and usefulness scores were 3.60 for ChatGPT and 3.57 for Copilot. The inclusion of clinical context did not significantly change the results. CONCLUSION: LLMs, such as ChatGPT and Copilot, can provide reliable medical advice on LBP, irrespective of the detailed clinical context, supporting their potential to aid in patient self-management.
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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 | 0,024 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».