ChatGPT vs. Gemini: Which Provides Better Information on Bladder Cancer?
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Bladder cancer, the most common and heterogeneous malignancy of the urinary tract, presents with diverse types and treatment options, making comprehensive patient education essential. As large language models (LLMs) emerge as a promising resource for disseminating medical information, their accuracy and validity compared to traditional methods remain under-explored. This study aims to evaluate the effectiveness of LLMs in educating the public about bladder cancer. Methods: Frequently asked questions regarding bladder cancer were sourced from reputable educational materials and assessed for accuracy, comprehensiveness, readability, and consistency by two independent board-certified urologists, with a third resolving any discrepancies. The study utilized a 3-point Likert scale for accuracy, a 5-point Likert scale for comprehensiveness, and the Flesch–Kincaid (FK) Grade Level and Flesch Reading Ease (FRE) scores to gauge readability. Results: ChatGPT-3.5, ChatGPT-4, and Gemini were evaluated on 12 general questions, 6 questions related to diagnosis, 28 concerning treatment, and 7 focused on prevention. Across all categories, the correct response rate was notably high, with ChatGPT-3.5 and ChatGPT-4 achieving 92.5%, compared to 86.3% for Gemini, with no significant difference in accuracy. However, there was a significant difference in comprehensiveness (p = 0.011) across the models. Overall, a significant difference in performance was observed among the LLMs (p < 0.001), with ChatGPT-4 providing the most college-level responses, though these were the most challenging to read. Conclusions: In conclusion, our study adds value to the applications of Artificial Intelligence (AI) in bladder cancer education, with notable insights into the accuracy, comprehensiveness, and stability of the three LLMs.
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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 | 0,006 | 0,043 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».