Ctrl + Alt + Conceive: fertility awareness in the age of Artificial Intelligence, how do large language models compare?
Notice bibliographique
Résumé
Technology continues to change how we manage our health, and recent breakthroughs in Artificial Intelligence have increased the adoption of Large Language Models (LLMs) in healthcare. Since the launch of ChatGPT, LLMs have been increasingly used for health information; this study, therefore, aimed to qualitatively assess fertility information provided by LLMs. Content generated by four LLM platforms: ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity, were analysed comparatively. Thirty-seven prompts were generated, covering five topics: menstrual cycle, conception, risk factors, assisted reproductive technologies and age-related fertility decline. Prompts were analysed for concordance, comprehensibility and conciseness. Safety warnings for all platforms were recorded. LLM platforms generally provided concordant answers for menstrual cycle, conception, and risk factors. However, content on assisted reproductive technologies was the least accurate. Perplexity provided the highest number of strongly-concordant and poorly-concordant responses. Comprehensibility was similar across platforms. ChatGPT was the most concise. Not all platforms provided warning or safety messages regarding potential inaccuracies. LLMs present an opportunity to expand access to fertility and reproductive health information not only for individuals and patients, but also for clinicians, researchers, educators, charities, reproductive health organisations and policymakers. Nevertheless, attention must be paid to the quality of information generated in order to ensure that professionals have accurate guidance, and that individuals can access quality information to help achieve their desired fertility and reproductive health intentions.
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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 | 0,030 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».