Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Đánh giá Trí tuệ Nhân tạo Chatbot về Tái tạo Vú và Hiệu quả của Nó trong Nghiên cứu Phẫu thuật: Một Nghiên cứu Tình huống
Tóm tắt
ChatGPT là một chatbot trí tuệ nhân tạo (AI) mã nguồn mở sử dụng học sâu để sản xuất các đối thoại văn bản như con người. Các ứng dụng tiềm năng của nó trong cộng đồng khoa học là rất lớn; tuy nhiên, hiệu quả của nó trong việc thực hiện các tìm kiếm tài liệu toàn diện, phân tích dữ liệu và viết báo cáo về các chủ đề phẫu thuật thẩm mỹ vẫn chưa được biết đến. Nghiên cứu này nhằm đánh giá cả độ chính xác và tính đầy đủ của các câu trả lời của ChatGPT để đánh giá tính phù hợp của nó khi được sử dụng trong nghiên cứu phẫu thuật thẩm mỹ. Sáu câu hỏi đã được đặt ra cho ChatGPT về tái tạo vú sau khi cắt bỏ vú. Hai câu hỏi đầu tiên tập trung vào các bằng chứng hiện tại và các tùy chọn tái tạo vú sau cắt bỏ vú, và bốn câu hỏi còn lại tập trung cụ thể vào tái tạo vú tự thân. Sử dụng khung Likert, các câu trả lời do ChatGPT cung cấp đã được đánh giá định tính về độ chính xác và nội dung thông tin bởi hai bác sĩ phẫu thuật thẩm mỹ chuyên khoa có kinh nghiệm phong phú trong lĩnh vực này. ChatGPT đã cung cấp thông tin liên quan, chính xác; tuy nhiên, nó thiếu chiều sâu. Nó không thể cung cấp hơn một cái nhìn tổng quan hời hợt đối với những câu hỏi phức tạp hơn và tạo ra các tài liệu tham khảo không chính xác. Nó đã tạo ra các tài liệu tham khảo không tồn tại, trích dẫn sai tạp chí và ngày, điều này đặt ra một thách thức đáng kể trong việc duy trì tính chính xác học thuật và sự thận trọng khi sử dụng nó trong môi trường học thuật. Mặc dù ChatGPT đã thể hiện khả năng tóm tắt kiến thức hiện có, nhưng nó đã tạo ra các tài liệu tham khảo hư cấu, dẫn đến một lo ngại lớn về việc sử dụng nó trong học thuật và chăm sóc sức khỏe. Cần thận trọng khi diễn giải các câu trả lời của nó trong lĩnh vực phẫu thuật thẩm mỹ và chỉ nên sử dụng điều đó khi có sự giám sát đầy đủ. Tạp chí này yêu cầu các tác giả chỉ định một mức độ bằng chứng cho mỗi bài báo. Để biết mô tả đầy đủ về các đánh giá Y học Dựa trên Bằng chứng này, vui lòng tham khảo Mục lục hoặc Hướng dẫn Trực tuyến cho Tác giả.
Từ khóa
#ChatGPT #trí tuệ nhân tạo #phẫu thuật thẩm mỹ #tái tạo vú #nghiên cứu y học.Tài liệu tham khảo
Else H (2023) Abstracts written by ChatGPT fool scientists. Nature 613:423
Xie Y, Seth I, Hunter-Smith DJ, Ross R, Lee M (2023) Aesthetic surgery advice and counseling from artificial intelligence: a rhinoplasty consultation with ChatGPT. Aesth Plastic Surg. https://doi.org/10.1007/s00266-023-03338-7
Huang J, Yeung AM, Kerr D, Klonoff DC (2023) Using ChatGPT to predict the future of diabetes technology. J Diabetes Sci Technol 17(3):853–854
Macdonald C, Adeloye D, Sheikh A, Rudan I (2023) Can ChatGPT draft a research article? An example of population-level vaccine effectiveness analysis. J Glob Health 13:01003
King MR, chatGPT (2023) A Conversation on artificial intelligence, chatbots, and plagiarism in higher education. Cell Mol Bioeng. 16(1):1–2
van Dis EA, Bollen J, Zuidema W, van Rooij R, Bockting CL (2023) ChatGPT: five priorities for research. Nature 614:224–226
Panchal H, Matros E (2017) Current trends in post-mastectomy breast reconstruction. Plast Reconstr Surg 140:7S
Seth I, Seth N, Bulloch G, Rozen WM, Hunter-Smith DJ (2021) Systematic review of Breast-Q: a tool to evaluate post-mastectomy breast reconstruction. Breast Cancer Targets Ther 13:711–724
Al-Ghazal S, Sully L, Fallowfield L, Blamey R (2000) The psychological impact of immediate rather than delayed breast reconstruction. Eur J Surg Oncol 26:17–19
Broyles JM, Balk EM, Adam GP, Cao W, Bhuma MR, Mehta S et al (2022) Implant-based versus autologous reconstruction after mastectomy for breast cancer: a systematic review and meta-analysis. Plast Reconstr Surg Glob Open 10:e4180
Cordova LZ, Hunter-Smith DJ, Rozen WM (2019) Patient reported outcome measures (PROMs) following mastectomy with breast reconstruction or without reconstruction: a systematic review. Gland Surg 8:441
Frey JD, Salibian AA, Karp NS, Choi M (2019) Implant-based breast reconstruction: hot topics, controversies, and new directions. Plast Reconstr Surg 143:404e-e416
Devlin J, Chang M-W, Lee K, Toutanova KB (2018) BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805
Peters M, Neumann M, Iyyer M, Gardner M, Clark C, Lee K, et al (2018) Deep contextualized word representations. arXiv:1802.05365
Van Hartskamp M, Consoli S, Verhaegh W, Petkovic M, Van de Stolpe A (2019) Artificial intelligence in clinical health care applications. Interact J Med Res 8:e12100
Itahashi K, Kondo S, Kubo T, Fujiwara Y, Kato M, Ichikawa H et al (2018) Evaluating clinical genome sequence analysis by Watson for genomics. Front Med 5:305
Extance A (2018) How AI technology can tame the scientific literature. Nature 561:273–275