Artificial Intelligence and Large Language Models in the Fight Against Superficial Fungal Infections: Friend or Foe?
Notice bibliographique
Résumé
Superficial fungal infections can have significant physical and psychological consequences for affected patients. These painful infections have become more prevalent and the rise of antifungal resistant strains is of great concern. New tools in the fight against these infections are needed, especially in areas were appropriate dermatological care is lacking. Artificial intelligence (AI) offers a potential solution for these care gaps. AI's capabilities have been increasing in sophistication at an astonishing pace, with large language models (LLMs), such as ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic) and Gemini (Google) being capable of generating detailed responses to complex problems as well as demonstrating reasoning type behaviour. AI is currently in use and being developed for use within the clinic as well as the laboratory, with the potential to significantly improve access to dermatological care and patient outcomes. However, understanding how these AI models work at a basic level is necessary for safe, effective and efficient use and application to the management of superficial fungal infections. In this review, we provide a high-level description of how these models work, discuss the potentials and pitfalls of AI and LLMs, as well as their applications and the current and future outlook for the field.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».