Public Versus Academic Discourse on ChatGPT in Health Care: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The rapid emergence of artificial intelligence-based large language models (LLMs) in 2022 has initiated extensive discussions within the academic community. While proponents highlight LLMs' potential to improve writing and analytical tasks, critics caution against the ethical and cultural implications of widespread reliance on these models. Existing literature has explored various aspects of LLMs, including their integration, performance, and utility, yet there is a gap in understanding the nature of these discussions and how public perception contrasts with expert opinion in the field of public health. Objective: This study sought to explore how the general public's views and sentiments regarding LLMs, using OpenAI's ChatGPT as an example, differ from those of academic researchers and experts in the field, with the goal of gaining a more comprehensive understanding of the future role of LLMs in health care. Methods: We used a hybrid sentiment analysis approach, integrating the Syuzhet package in R (R Core Team) with GPT-3.5, achieving an 84% accuracy rate in sentiment classification. Also, structural topic modeling was applied to identify and analyze 8 key discussion topics, capturing both optimistic and critical perspectives on LLMs. Results: Findings revealed a predominantly positive sentiment toward LLM integration in health care, particularly in areas such as patient care and clinical decision-making. However, concerns were raised regarding their suitability for mental health support and patient communication, highlighting potential limitations and ethical challenges. Conclusions: This study underscores the transformative potential of LLMs in public health while emphasizing the need to address ethical and practical concerns. By comparing public discourse with academic perspectives, our findings contribute to the ongoing scholarly debate on the opportunities and risks associated with LLM adoption in health care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».