ChatGPT Versus DeepSeek for Breast Cancer Information Retrieval: Quantitative Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Artificial intelligence (AI) is increasingly used to generate medical content, yet its performance in delivering clinically relevant and reliable information remains underexplored, especially in complex areas such as breast cancer. Objective: This study aimed to compare ChatGPT-4.0 and DeepSeek-V3 in generating breast cancer information, focusing on readability, content quality, and citation reliability. Methods: On the basis of publicly available patient education materials, 10 frequently asked questions were selected. Each model generated 60 responses. Three expert reviewers rated each response using a 7-point Likert scale across 5 dimensions (ie, accuracy, completeness, clarity, depth and insight, and alignment with expert answers). Readability was assessed using Flesch-Kincaid Grade Level scores. Information reliability was evaluated through interrater agreement metrics, including Cohen κ and Fleiss κ. Paired t tests were used for statistical comparisons. Results: AI models produced significantly more readable content than expert references (mean Flesch-Kincaid Grade Level difference -2.60; P<.001). ChatGPT-4.0 responses were more stylistically consistent with a median Flesch-Kincaid Grade Level score of 10.66 (IQR 0.98), whereas DeepSeek-V3 showed greater variability with a median Flesch-Kincaid Grade Level score of 10.17 (IQR 1.41). Content quality scores were DeepSeek-V3 achieving a higher mean score than ChatGPT-4.0 (6.22 [SD 0.43] vs 6.01 [SD 0.49]). In the multiresponse analysis, DeepSeek-V3 demonstrated a statistically significant advantage in accuracy (P=.041), while differences across other criteria were not statistically significant (P>.05). Human raters showed almost perfect agreement when judging source reliability (Fleiss κ=0.842 for ChatGPT's citations and 0.935 for DeepSeek's citations). Agreement between each model's citation reliability scores and the expert majority was substantial for ChatGPT (Cohen κ=0.665) and higher for DeepSeek (Cohen κ=0.782). Conclusions: Both models generated readable and clinically relevant content with comparable overall performance. ChatGPT provided more consistent readability, while DeepSeek offered more diverse references with stronger alignment to expert ratings. Continued evaluation and quality assurance are essential for the responsible clinical use of AI-generated content.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».