論文の概要: Effectiveness of ChatGPT in explaining complex medical reports to patients
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15963v1
- Date: Sun, 23 Jun 2024 00:04:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-25 19:43:16.045036
- Title: Effectiveness of ChatGPT in explaining complex medical reports to patients
- Title（参考訳）: 複雑な医療報告の説明におけるChatGPTの効果
- Authors: Mengxuan Sun, Ehud Reiter, Anne E Kiltie, George Ramsay, Lisa Duncan, Peter Murchie, Rosalind Adam,
- Abstract要約: 大腸癌および前立腺癌患者に対して,ChatGPT(GPT 4)が多部門チーム(MDT)の報告を説明できるかどうかを検討した。
これらの報告は、高密度医療言語で書かれ、臨床知識を前提としており、ChatGPTが複雑な医療報告を患者に説明できるかどうかを十分に検証している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8249624199073553
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Electronic health records contain detailed information about the medical condition of patients, but they are difficult for patients to understand even if they have access to them. We explore whether ChatGPT (GPT 4) can help explain multidisciplinary team (MDT) reports to colorectal and prostate cancer patients. These reports are written in dense medical language and assume clinical knowledge, so they are a good test of the ability of ChatGPT to explain complex medical reports to patients. We asked clinicians and lay people (not patients) to review explanations and responses of ChatGPT. We also ran three focus groups (including cancer patients, caregivers, computer scientists, and clinicians) to discuss output of ChatGPT. Our studies highlighted issues with inaccurate information, inappropriate language, limited personalization, AI distrust, and challenges integrating large language models (LLMs) into clinical workflow. These issues will need to be resolved before LLMs can be used to explain complex personal medical information to patients.
- Abstract（参考訳）: 電子的な健康記録には患者の健康状態に関する詳細な情報が含まれているが、患者が患者にアクセスできたとしても理解することは困難である。
大腸癌および前立腺癌患者に対して,ChatGPT(GPT 4)が多部門チーム(MDT)の報告を説明できるかどうかを検討した。
これらの報告は、高密度医療言語で書かれ、臨床知識を前提としており、ChatGPTが複雑な医療報告を患者に説明できるかどうかを十分に検証している。
当科では,ChatGPTの解説と対応について,臨床医や一般人(患者ではない)に検討を依頼した。
また、ChatGPTのアウトプットについて議論するため、3つの焦点群(がん患者、介護者、コンピュータ科学者、臨床医を含む)も実施した。
本研究は,不正確な情報,不適切な言語,限定的パーソナライゼーション,AI不信,大規模言語モデル(LLM)を臨床ワークフローに統合する課題について強調した。
これらの問題は、LSMが複雑な個人情報を患者に説明するために使われる前に解決する必要がある。
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