Differentiating between GPT-generated and human-written feedback for radiology residents
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Recent competency-based medical education (CBME) implementation within Canadian radiology programs has required faculty to conduct more assessments. The rise of narrative feedback in CBME, coinciding with the rise of large language models (LLMs), raises questions about the potential of these models to generate informative comments matching human experts and associated challenges. This study compares human-written feedback to GPT-3.5-generated feedback for radiology residents, and how well raters can differentiate between these sources. METHODS: Assessments were completed by 28 faculty members for 10 residents within a Canadian Diagnostic Radiology program (2019-2023). Comments were extracted from Elentra, de-identified, and parsed into sentences, of which 110 were randomly selected for analysis. 11 of these comments were entered into GPT-3.5, generating 110 synthetic comments that were mixed with actual comments. Two faculty raters and GPT-3.5 read each comment to predict whether it was human-written or GPT-generated. RESULTS: Actual comments from humans were often longer and more specific than synthetic comments, especially when describing clinical procedures and patient interactions. Source differentiation was more difficult when both feedback types were similarly vague. Low agreement (k=-0.237) between responses provided by GPT-3.5 and humans was observed. Human raters were also more accurate (80.5 %) at identifying actual and synthetic comments than GPT-3.5 (50 %). CONCLUSION: Currently, GPT-3.5 cannot match human experts in delivering specific, nuanced feedback for radiology residents. Compared to humans, GPT-3.5 also performs worse in distinguishing between actual and synthetic comments. These insights could guide the development of more sophisticated algorithms to produce higher-quality feedback, supporting faculty development.
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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 | 0,052 | 0,272 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».