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Enregistrement W4416578240 · doi:10.2196/82487

Assessment of Physician Preferences for Large Language Model–Generated Responses Across Geographic Regions and Clinical Experience Levels: Preliminary Survey Study

2025· article· en· W4416578240 sur OpenAlexvenueno aff
J. S. Brooks, Paa‐Kwesi Blankson, Peter Campbell, R. Adams Cowley, Tye Young Yang, Tijani Idris Ahmad Oseni, Anny Rodriguez, Muhammed Y. Idris

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueArtificial Intelligence in Healthcare and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsistency (knowledge bases)Exploratory researchWorkflowSurvey researchMEDLINESurvey data collectionPatient experiencePreference

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Large language models (LLMs) have demonstrated increasing capabilities in generating clinically coherent and accurate responses to patient questions, in some cases outperforming physicians in terms of accuracy and empathy. However, little is known about how physicians across geographic regions and levels of clinical experience evaluate these artificial intelligence (AI)-generated responses compared to those authored by human clinicians. OBJECTIVE: This study examined physician evaluations of LLM-generated versus physician-authored responses to real-world patient questions, comparing preference patterns across geographic regions and years in clinical practice. METHODS: We conducted a cross-sectional online survey between March and May 2025 among licensed physicians recruited internationally. Participants reviewed anonymized medical responses from 2 LLMs (GPT-4.0 and Meta AI) and verified physicians to questions sourced from Reddit's r/AskDocs forum. Each participant ranked 3 responses per question (1=most preferred; 3=least preferred) according to accuracy and responsiveness. Mean ranks, pairwise win proportions, and full rank distributions were analyzed descriptively and stratified by geographic region and years in practice. RESULTS: Overall, LLM-generated responses were strongly preferred. GPT-4.0 achieved the best mean rank (1.63, SD 0.68; 95% CI 1.52-1.74), followed by Meta AI (1.83, SD 0.72; 95% CI 1.71-1.94), while verified physician-authored responses were least preferred (2.53, SD 0.76; 95% CI 2.40-2.65). In pairwise analyses, responses generated by GPT-4.0 won 78% (118/150) of the head-to-head comparisons versus physician-authored responses and 57% (86/150) versus Meta AI responses. Preference for GPT-4.0 was most pronounced in Africa (mean 1.59, SD 0.72), Asia (mean 1.91, SD 0.83), and North America (mean 1.55, SD 0.60), while Meta AI slightly led in Europe (mean 1.33, SD 0.57) and the Americas (mean 1.75). Across experience levels, physicians with less than 5 years in practice (28/52, 54%) ranked GPT-4.0 most favorably (mean 1.58, SD 0.63), followed by those with 10 to 15 years of experience (mean 1.56, SD 0.72). Even among physicians with more than 15 years in practice (9/52, 17%), AI-generated responses outperformed physician-authored responses (mean 1.75 vs 2.62). Across all subgroups, human-authored responses were ranked lowest. CONCLUSIONS: This exploratory study demonstrates that physicians across diverse regions and experience levels generally prefer LLM-generated responses to human-authored ones. The consistency of this finding across continents and practice durations underscores growing professional acceptance of AI as a viable tool for patient communication. These results suggest that modern LLMs, particularly GPT-4.0, may provide clinically acceptable, contextually relevant, and user-trusted health information, with potential to augment physician workflows and patient education.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,529
Tête enseignante GPT0,659
Écart entre enseignants0,130 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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