Comparing closed and open large language models on pediatric cardiology board exam performance
Notice bibliographique
Résumé
Large language models (LLMs) have gained traction in medicine, but there is limited research comparing closed- and open-source models in subspecialty contexts. This study evaluated ChatGPT-4.0o and DeepSeek-R1 on a pediatric cardiology board-style examination to quantify their accuracy and discuss educational and clinical utility. ChatGPT-4.0o and DeepSeek-R1 were used to answer 88 text-based multiple choice questions across 11 pediatric cardiology subtopics from a Pediatric Cardiology Board Review textbook. DeepSeek-R1’s processing time per question was measured. ChatGPT-4.0o and DeepSeek-R1 achieved 70% (62/88) and 68% (60/88) accuracy, respectively ( p = 0.53). Subtopic accuracy was equal in 5 of 11 chapters, with each model outperforming its counterpart in 3 of 11. DeepSeek-R1’s processing time negatively correlated with accuracy ( r = -0.68, p = 0.02). ChatGPT-4.0o and DeepSeek-R1 were comparable in accuracy and approached the passing threshold on a pediatric cardiology board examination. While further development of LLMs is required for clinical integration into pediatric cardiology, these findings suggest the potential utility of these models as educational aids.
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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 | 0,007 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».