Evaluating the Accuracy of Medical Information Generated by ChatGPT and Gemini and Its Alignment With International Clinical Guidelines From the Surviving Sepsis Campaign: Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Assessment of medical information provided by artificial intelligence (AI) chatbots like ChatGPT and Google's Gemini and comparison with international guidelines is a burgeoning area of research. These AI models are increasingly being considered for their potential to support clinical decision-making and patient education. However, their accuracy and reliability in delivering medical information that aligns with established guidelines remain under scrutiny. OBJECTIVE: This study aims to assess the accuracy of medical information generated by ChatGPT and Gemini and its alignment with international guidelines for sepsis management. METHODS: ChatGPT and Gemini were asked 18 questions about the Surviving Sepsis Campaign guidelines, and the responses were evaluated by 7 independent intensive care physicians. The responses generated were scored as follows: 3=correct, complete, and accurate; 2=correct but incomplete or inaccurate; and 1=incorrect. This scoring system was chosen to provide a clear and straightforward assessment of the accuracy and completeness of the responses. The Fleiss κ test was used to assess the agreement between evaluators, and the Mann-Whitney U test was used to test for the significance of differences between the correct responses generated by ChatGPT and Gemini. RESULTS: ChatGPT provided 5 (28%) perfect responses, 12 (67%) nearly perfect responses, and 1 (5%) low-quality response, with substantial agreement among the evaluators (Fleiss κ=0.656). Gemini, on the other hand, provided 3 (17%) perfect responses, 14 (78%) nearly perfect responses, and 1 (5%) low-quality response, with moderate agreement among the evaluators (Fleiss κ=0.582). The Mann-Whitney U test revealed no statistically significant difference between the two platforms (P=.48). CONCLUSIONS: ChatGPT and Gemini both demonstrated potential for generating medical information. Despite their current limitations, both showed promise as complementary tools in patient education and clinical decision-making. The medical information generated by ChatGPT and Gemini still needs ongoing evaluation regarding its accuracy and alignment with international guidelines in different medical domains, particularly in the sepsis field.
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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 | 0,057 | 0,270 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».