Large language model responses to patient-oriented neurointerventional queries: A multirater assessment of accuracy, completeness, safety, and actionability
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundAs large language models (LLMs) become increasingly accessible to the public, patients are turning to these tools for medical guidance - including in highly specialized fields like interventional neuroradiology. Despite their growing use, the safety, completeness, and reliability of LLM-generated information in subspecialty medicine remain unclear.MethodsFive publicly available LLMs - ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, and DeepSeek - were prompted with four neurointerventional patient-facing clinical questions spanning ischemic stroke, hemorrhagic stroke, venous disorders, and procedural device use. Each model was queried three times per question to generate unique responses. Eight blinded raters scored each response on accuracy, completeness, safety, and actionability using Likert scales. Plagiarism analyses were also performed.ResultsDeepSeek consistently outperformed other LLMs in accuracy, completeness, and actionability across four prompts, while Gemini frequently ranked worse, including in plagiarism levels. ChatGPT performed well in accuracy. Physicians were more critical than non-physicians across accuracy, completeness, and safety, whereas non-physicians rated actionability significantly lower. Overall, LLMs were rated relatively high (median of >4 on a 5-point scale) in medical safety, suggesting low risk of overtly harmful advice.ConclusionRecent-generation LLMs offer medically safe, though often incomplete or imprecise, information in response to patient-oriented neurointerventional queries. Including non-physician raters revealed valuable differences in perception that are relevant to how patients may interpret LLM outputs. As benchmark frameworks like HealthBench improve LLM evaluation, inclusion of lay perspectives and subspecialty contexts remains essential. Responsible use by clinicians and ongoing patient education will be critical as LLM use in healthcare expands.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».