Notice bibliographique
Résumé
Letter to: Große Sprachmodelle zur schnellen Vereinfachung der Eingabe von Qualitätssicherungsdaten: Kommentar Aktuelle Urol 2025; 56(02): 190-190 DOI: 10.1055/a-2315-3530 10.1055/a-2315-3530 vielen Dank, dass Sie sich die Zeit genommen haben, uns ein Feedback zu unserer Veröffentlichung „Große Sprachmodelle zur schnellen Vereinfachung der Eingabe von Qualitätssicherungsdaten: Feldversuch mit realen Daten im Kontext der Tumordokumentation in der Urologie“ zu geben. Wir bedanken uns für Ihre Kritik und möchten auf die von Ihnen angesprochenen Bedenken eingehen. Was zunächst die begrenzte Stichprobengröße von 25 Patienten betrifft, so erkennen wir an, dass größere Stichprobengrößen in diesem Fall wünschenswert wären. Uns ist jedoch wichtig, darauf hinzuweisen, dass unsere Studie als erste Untersuchung der Machbarkeit und des potenziellen Nutzens der Anwendung von KI, insbesondere von ChatGPT 4.0, bei der Tumordokumentation in der Urologie konzipiert war. Sie liefert aus unserer Sicht daher trotzdem wertvolle Einblicke in die Anwendung von KI in diesem Bereich und könnte als Grundlage für künftige Untersuchungen mit größeren Kohorten dienen. In Bezug auf Ihre Bedenken bezüglich des fehlenden Vergleichs zwischen KI-generierten Befunden und menschlicher Leistung stimmen wir zu, dass solche Vergleiche für die Bewertung der Wirksamkeit von KI-Systemen wertvoll sind. Wie von uns beschrieben, dient insbesondere unsere Kostenkalkulation als Anhaltsmodell, die jedoch als grobe Abschätzung der Wirtschaftlichkeit zu verstehen ist. Zukünftige Iterationen unserer Forschung könnten vergleichende Analysen beinhalten, um ein umfassenderes Verständnis der KI-Fähigkeiten im Verhältnis zur menschlichen Expertise zu erhalten. Was mögliche Verzerrungen in den vom KI-System verwendeten Trainingsdaten betrifft, so haben wir strenge Vorverarbeitungs- und Validierungsverfahren durchgeführt, um diese zu minimieren und die Integrität der Daten zu gewährleisten. Bezüglich der Einschränkungen und Nachteilen bei der Nutzung von KI im medizinischen Kontext haben wir uns bewusst sehr fokussiert und kurz mit dem Thema auseinandergesetzt und eher auf eine in weiteren Arbeiten zu führende Diskussion verwiesen. Auch wenn unsere Studie vereinzelte Probleme mit KI-generierten Antworten aufgezeigt hat, sind wir der Meinung, dass diese Probleme in der Anfangsphase der KI-Einführung inhärent sind und durch eine kontinuierliche Verfeinerung und Optimierung der KI-Algorithmen gelöst werden können. Abschließend möchten wir sagen, dass wir Ihr Feedback zu schätzen wissen und die in Ihrem Schreiben aufgezeigten verbesserungswürdigen Bereiche anerkennen. Wir danken Ihnen nochmals für Ihren wertvollen Beitrag und freuen uns auf den weiteren Dialog und die Zusammenarbeit in diesem wichtigen Forschungsbereich. Publication History Article published online: 03 April 2025 © 2025. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Oswald-Hesse-Straße 50, 70469 Stuttgart, Germany
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,454 | 0,515 |
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 ».