Role of Artificial Intelligence in Surgical Training by Assessing GPT-4 and GPT-4o on the Japan Surgical Board Examination With Text-Only and Image-Accompanied Questions: Performance Evaluation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Artificial intelligence and large language models (LLMs)-particularly GPT-4 and GPT-4o-have demonstrated high correct-answer rates in medical examinations. GPT-4o has enhanced diagnostic capabilities, advanced image processing, and updated knowledge. Japanese surgeons face critical challenges, including a declining workforce, regional health care disparities, and work-hour-related challenges. Nonetheless, although LLMs could be beneficial in surgical education, no studies have yet assessed GPT-4o's surgical knowledge or its performance in the field of surgery. Objective: This study aims to evaluate the potential of GPT-4 and GPT-4o in surgical education by using them to take the Japan Surgical Board Examination (JSBE), which includes both textual questions and medical images-such as surgical and computed tomography scans-to comprehensively assess their surgical knowledge. Methods: We used 297 multiple-choice questions from the 2021-2023 JSBEs. The questions were in Japanese, and 104 of them included images. First, the GPT-4 and GPT-4o responses to only the textual questions were collected via OpenAI's application programming interface to evaluate their correct-answer rate. Subsequently, the correct-answer rate of their responses to questions that included images was assessed by inputting both text and images. Results: The overall correct-answer rates of GPT-4o and GPT-4 for the text-only questions were 78% (231/297) and 55% (163/297), respectively, with GPT-4o outperforming GPT-4 by 23% (P=<.01). By contrast, there was no significant improvement in the correct-answer rate for questions that included images compared with the results for the text-only questions. Conclusions: GPT-4o outperformed GPT-4 on the JSBE. However, the results of the LLMs were lower than those of the examinees. Despite the capabilities of LLMs, image recognition remains a challenge for them, and their clinical application requires caution owing to the potential inaccuracy of their results.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».