Exploring and Comparing the Use of Large Language Models in Supporting Osteoporosis Health Consultations
Notice bibliographique
Résumé
Xin Li,1,* Gen Li,2,* Yue Zhao,3 Yixin Liang,4 Yuefu Dong,1 Jian Zhang1 1Department of Orthopedics, The First People’s Hospital of Lianyungang, Lianyungang, Jiangsu, People’s Republic of China; 2Department of Orthopedics, The Second Affiliated Hospital of Xuzhou Medical University, Xuzhou, Jiangsu, People’s Republic of China; 3Department of Nursing, Lianyungang Maternity and Child Health Hospital, Lianyungang, Jiangsu, People’s Republic of China; 4Department of Osteoporosis, The First People’s Hospital of Lianyungang, Lianyungang, Jiangsu, People’s Republic of China*These authors contributed equally to this workCorrespondence: Yuefu Dong, Department of Orthopedics, The First People’s Hospital of Lianyungang, Lianyungang, Jiangsu, People’s Republic of China, Email dongyuefu@163.com Jian Zhang, Department of Orthopedics, The First People’s Hospital of Lianyungang, Lianyungang, Jiangsu, People’s Republic of China, Email lygyyzj@163.comPurpose: To compare the medical accuracy and content comprehensiveness of three large language models (LLMs) in generating responses to frequently asked osteoporosis-related questions and to determine their potential role in clinical support.Methods: Twenty-five questions covering six clinical domains were submitted to each model in isolated sessions. Five senior orthopedic physicians, each with over 25 years of clinical experience, independently rated the medical accuracy of each response using a 5-point Likert scale. Responses rated as “acceptable” or above were further evaluated for content comprehensiveness. Statistical analysis included the Kruskal–Wallis test and Dunn’s post hoc test with Bonferroni correction.Results: A total of 75 unique responses (25 questions × 3 models) were evaluated by five orthopedic experts, yielding 375 ratings. ChatGPT-4o achieved the highest accuracy score (median: 4.6; IQR: 4.4– 4.8), significantly outperforming Gemini-2.5 Pro (p=0.039) and DeepSeek-R1 (p< 0.001). For content comprehensiveness, both ChatGPT-4o and Gemini-2.5 Pro had a median score of 4.4, higher than DeepSeek-R1 (median: 4.2), though differences did not reach statistical significance (p=0.0536). Gemini-2.5 Pro was noted for its fluent and user-friendly language but lacked clinical depth in some responses. DeepSeek-R1, despite offering source citations, demonstrated greater inconsistency.Conclusion: LLMs have clear potential as tools for patient education in osteoporosis. ChatGPT-4o demonstrated the most balanced and clinically reliable performance. Nonetheless, expert medical oversight remains essential to ensure safe and context-appropriate use in healthcare settings.Keywords: large language models, osteoporosis, patient education, AI in healthcare, clinical consultation support
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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 | 0,023 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».