A proof-of-concept study for patient use of open notes with large language models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives The use of large language models (LLMs) is growing for both clinicians and patients. While researchers and clinicians have explored LLMs to manage patient portal messages and reduce burnout, there is less documentation about how patients use these tools to understand clinical notes and inform decision-making. This proof-of-concept study examined the reliability and accuracy of LLMs in responding to patient queries based on an open visit note. Materials and Methods In a cross-sectional proof-of-concept study, 3 commercially available LLMs (ChatGPT 4o, Claude 3 Opus, Gemini 1.5) were evaluated using 4 distinct prompt series—Standard, Randomized, Persona, and Randomized Persona—with multiple questions, designed by patients, in response to a single neuro-oncology progress note. LLM responses were scored by the note author (neuro-oncologist) and a patient who receives care from the note author, using an 8-criterion rubric that assessed Accuracy, Relevance, Clarity, Actionability, Empathy/Tone, Completeness, Evidence, and Consistency. Descriptive statistics were used to summarize the performance of each LLM across all prompts. Results Overall, the Standard and Persona-based prompt series yielded the best results across all criterion regardless of LLM. Chat-GPT 4o using Persona-based prompts scored highest in all categories. All LLMs scored low in the use of Evidence. Discussion This proof-of-concept study highlighted the potential for LLMs to assist patients in interpreting open notes. The most effective LLM responses were achieved by applying Persona-style prompts to a patient’s question. Conclusion Optimizing LLMs for patient-driven queries, and patient education and counseling around the use of LLMs, have potential to enhance patient use and understanding of their health information.
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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 | 0,098 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».