Large language models to reduce antimicrobial resistance: ChatGPT, Claude and Gemini comparison
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Antimicrobial resistance (AMR) is a major public health challenge. Artificial Intelligence (AI), particularly Large Language Models (LLMs), offers a promising opportunity to deliver accurate and appropriate health information and education. However, the public health implications of their widespread use remain largely unassessed by scientific experts. This study evaluates the effectiveness of leading LLMs in providing information on infection control and antibiotic use. Methods ChatGPT 3.5, ChatGPT 4.0, Claude 2.0, and Gemini 1.0 were adequately prompted in both Italian and English. Their textual output underwent a Computational Text Analysis to assess readability, lexical diversity, and sentiment. In addition, 3 experts rated the output via an adapted DISCERN instrument built to assess AMR impact, persuasiveness, and the overall quality and appropriateness of the content. Results A total of 864 scores were obtained from ChatGPT 3.5, ChatGPT 4.0 and Claude, each evaluated both in English and in Italian. In contrast, only 270 scores were obtained from Gemini in English, as it self-interrupted, reporting the questioning as inappropriate for a chatbot. A general performance gradient was observed from Gemini to ChatGPT 3.5. ChatGPT 4.0 demonstrated the highest lexical diversity and sentiment scores, while Gemini presented the best readability and overall rating. English-based prompts consistently overperformed Italian-based ones. The impact on AMR received low scores across all LLMs. Conclusions The study identified Gemini as the best-performing model in terms of content quality, accessibility, and contextual awareness. While LLMs are promising tools, they are not intended to replace professional medical assessment. Instead, their responsible integration is necessary to ensure safe and effective public health applications. Further studies are warranted to expand the evidence base regarding the assessments of medical content generated by LLMs. Key messages • Large Language Models (LLMs) are promising in delivering accurate and appropriate health information. However, the public health implications remain largely unassessed by scientific experts. • A general performance gradient was observed from Gemini to ChatGPT 3.5 regarding readability, lexical diversity, sentiment scores and overall rating. The rated impact on AMR was low across all LLMs.
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 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 | 0,010 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».