Choices of Artificial Intelligence ( <scp>AI</scp> ): <scp>ChatGPT's</scp> Solutions to Ethical Dilemmas in Bipolar Disorder Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bipolar disorders present complex ethical challenges to patient care due to the delicate balance between patient autonomy and safety. The use of artificial intelligence (AI), particularly ChatGPT, holds the potential to address these dilemmas by providing personalized treatment plans, monitoring patient well-being, and reducing stigma associated with mental health issues. However, the application of AI in this context requires a deep understanding of the unique needs and vulnerabilities of individuals with bipolar disorder. METHODS: This experimental study evaluated ChatGPT's (Version 3.5) responses to ethical dilemmas in bipolar disorder care using three clinical case scenarios reported in an open-access publication. The study compared ChatGPT's answers to an original answer key from the article. ChatGPT's responses were cross-checked and analyzed for alignment with the explanation given in the article. RESULTS: ChatGPT provided mostly congruent responses with the original answer key, demonstrating its potential to offer insights and considerations for ethical dilemmas. However, there were variations in some responses, emphasizing the complexity of ethical decision-making in healthcare. These findings underscore the importance of combining AI-generated insights with human expertise in complex medical and ethical situations. CONCLUSION: ChatGPT, and similar AI systems, can be valuable resources for addressing ethical concerns in bipolar disorder care. They offer guidance and information to clinicians, patients, and stakeholders, contributing to shared decision-making in healthcare. Nonetheless, the study highlights the essential role of human judgment and expertise in navigating intricate ethical dilemmas. Continuous research and development are necessary to enhance ChatGPT's capabilities and ensure responsible use, aligning AI assistance with the highest standards of patient care and ethical conduct.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».