AI-Enhanced Healthcare: Integrating ChatGPT-4 in ePROs for Improved Oncology Care and Decision-Making: A Pilot Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since 2023, ChatGPT-4 has been impactful across several sectors including healthcare, where it aids in medical information analysis and education. Electronic patient-reported outcomes (ePROs) play a crucial role in monitoring cancer patients' post-treatment symptoms, enabling early interventions. However, managing the voluminous ePRO data presents significant challenges. This study assesses the feasibility of utilizing ChatGPT-4 for analyzing side effect data from ePROs. METHODS: Thirty cancer patients were consecutively collected via a web-based ePRO platform, reporting side effects over 4 weeks. ChatGPT-4, simulating oncologists, dietitians, and nurses, analyzed this data and offered improvement suggestions, which were then reviewed by professionals in those fields. RESULTS: Two oncologists, two dieticians, and two nurses evaluated the AI's performance across roles with 540 reviews. ChatGPT-4 excelled in data accuracy and completeness and was noted for its empathy and support, enhancing communication and reducing caregiver stress. It was potentially effective as a dietician. DISCUSSION: This study offers preliminary insights into the feasibility of integrating AI tools like ChatGPT-4 into ePRO cancer care, highlighting its potential to reduce healthcare provider workload. Key directions for future research include enhancing AI's capabilities in cancer care knowledge validation, emotional support, improving doctor-patient communication, increasing patient health literacy, and minimizing errors in AI-driven clinical processes. As technology advances, AI holds promise for playing a more significant role in ePRO cancer care and supporting shared decision-making between clinicians and patients.
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 | 0,014 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».