A Primer on Large Language Models (LLMs) and ChatGPT for Cardiovascular Healthcare Professionals
Notice bibliographique
Résumé
Generative artificial intelligence (AI), particularly large language models (LLMs), such as ChatGPT, is transforming healthcare by offering novel ways to synthesize and communicate medical knowledge. This development is especially relevant in cardiology, as patient education, clinical decision-making, and administrative workflows play pivotal roles in this area. ChatGPT, originally built on GPT-3 and refined into GPT-4, can simplify complex cardiology literature, translate technical explanations into plain language, and address questions across different linguistic backgrounds. Studies show that although ChatGPT demonstrates considerable promise in performing text-based tasks-ranging from passing portions of the European Exam in Core Cardiology to creating patient-friendly educational materials-its inability to interpret images remains a major limitation. Meanwhile, concerns around false information, data bias, and ethical issues highlight the need for careful oversight. Future directions include integrating LLMs with computer-vision modules for image-based diagnostics and combining unstructured patient data to improve risk prediction and phenotyping. Social-media research suggests that chatbots sometimes provide more-empathetic responses than do physicians, underscoring both their potential advantages and complexities. LLM-based tools can also generate letters for insurance prior authorizations or appeals, helping reduce administrative burden. New multimodal approaches, such as ChatGPT Vision, have the potential to enable direct image processing, although clinical validation of this function is yet to be established. The judicious integration of ChatGPT and other LLMs into cardiology requires ongoing validation, robust regulatory frameworks, and strong ethical guidelines to ensure patient privacy, avoid misinformation, and promote equitable healthcare delivery. This review aims to provide a primer on LLMs for cardiovascular professionals, summarizing key applications, current limitations, and prospects in this rapidly evolving field of digital health.
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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 | 0,009 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,015 |
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 ».