Performance of ChatGPT-4 on Taiwanese Traditional Chinese Medicine Licensing Examinations: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The integration of artificial intelligence (AI), notably ChatGPT, into medical education, has shown promising results in various medical fields. Nevertheless, its efficacy in traditional Chinese medicine (TCM) examinations remains understudied. Objective: This study aims to (1) assess the performance of ChatGPT on the TCM licensing examination in Taiwan and (2) evaluate the model's explainability in answering TCM-related questions to determine its suitability as a TCM learning tool. Methods: We used the GPT-4 model to respond to 480 questions from the 2022 TCM licensing examination. This study compared the performance of the model against that of licensed TCM doctors using 2 approaches, namely direct answer selection and provision of explanations before answer selection. The accuracy and consistency of AI-generated responses were analyzed. Moreover, a breakdown of question characteristics was performed based on the cognitive level, depth of knowledge, types of questions, vignette style, and polarity of questions. Results: ChatGPT achieved an overall accuracy of 43.9%, which was lower than that of 2 human participants (70% and 78.4%). The analysis did not reveal a significant correlation between the accuracy of the model and the characteristics of the questions. An in-depth examination indicated that errors predominantly resulted from a misunderstanding of TCM concepts (55.3%), emphasizing the limitations of the model with regard to its TCM knowledge base and reasoning capability. Conclusions: Although ChatGPT shows promise as an educational tool, its current performance on TCM licensing examinations is lacking. This highlights the need for enhancing AI models with specialized TCM training and suggests a cautious approach to utilizing AI for TCM education. Future research should focus on model improvement and the development of tailored educational applications to support TCM learning.
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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 | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».