Titulo:
Explorando la viabilidad de la integración de la inteligencia artificial en la atención médica pediátrica: Un estudio preliminar con ChatGPT
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Sumario:
Objetivo: Evaluar la precisión del modelo ChatGPT en brindar consejos a padres con hijos enfermos o en situaciones comprometedoras para la salud de sus niños. Métodos: Doce médicos pediatras evaluaron su concordancia con las respuestas de ChatGPT a catorce preguntas sobre salud infantil usando una escala de Likert de cinco opciones que va desde "muy en desacuerdo" hasta "muy de acuerdo". Resultados: La mayoría de los médicos (más del 90%) estuvieron de acuerdo o muy de acuerdo con la mayoría (12 de 14) de las respuestas proporcionadas por ChatGPT, en siete de las catorce respuestas más de la mitad de ellos estuvieron muy de acuerdo con las respuestas. Conclusiones: ChatGPT es capaz de generar respuestas p... Ver más
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2023-06-23
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Investigación e Innovación Clínica y Quirúrgica Pediátrica - 2023
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Explorando la viabilidad de la integración de la inteligencia artificial en la atención médica pediátrica: Un estudio preliminar con ChatGPT Exploring the feasibility of integrating artificial intelligence in pediatric healthcare: a preliminary study with ChatGPT Objetivo: Evaluar la precisión del modelo ChatGPT en brindar consejos a padres con hijos enfermos o en situaciones comprometedoras para la salud de sus niños. Métodos: Doce médicos pediatras evaluaron su concordancia con las respuestas de ChatGPT a catorce preguntas sobre salud infantil usando una escala de Likert de cinco opciones que va desde "muy en desacuerdo" hasta "muy de acuerdo". Resultados: La mayoría de los médicos (más del 90%) estuvieron de acuerdo o muy de acuerdo con la mayoría (12 de 14) de las respuestas proporcionadas por ChatGPT, en siete de las catorce respuestas más de la mitad de ellos estuvieron muy de acuerdo con las respuestas. Conclusiones: ChatGPT es capaz de generar respuestas precisas y útiles para algunas preguntas comunes de salud pediátrica. Con más desarrollo y validación, podría mejorar la accesibilidad a información idónea para el cuidado de la salud pediátrica. Objective: To evaluate the accuracy of the ChatGPT model in providing advice to parents with sick or compromised children. Methods: Twelve pediatric doctors assessed their agreement with ChatGPT's responses to fourteen questions about child health using a five-option Likert scale ranging from "strongly disagree" to "strongly agree." Results: The majority of the doctors (over 90%) agreed or strongly agreed with most (12 of 14) of ChatGPT's responses, and in seven of the fourteen responses, more than half of them strongly agreed with the answers. Conclusions: ChatGPT can generate accurate and useful answers for some common pediatric health questions. With further development and validation, it could improve accessibility to appropriate information for pediatric healthcare. Quispe-Juli , Cender U. Kirschbaum, Joel P. Caceres-Alban, José Ugas-Charcape, Carlos F. Inteligencia Artificial Informática en Salud Pública Pediatría Informática Aplicada a la Salud de los Consumidores Artificial Intelligence Public health informatics Pediatrics Consumer Health Informatics 1 1 Artículo de revista Journal article 2023-06-23T00:00:00Z 2023-06-23T00:00:00Z 2023-06-23 application/pdf Instituto Nacional de Salud del Niño San Borja Investigación e Innovación Clínica y Quirúrgica Pediátrica 2961-2535 2961-2543 https://investigacionpediatrica.insnsb.gob.pe/index.php/iicqp/article/view/5 10.59594/iicqp.2023.v1n1.5 https://doi.org/10.59594/iicqp.2023.v1n1.5 spa https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Investigación e Innovación Clínica y Quirúrgica Pediátrica - 2023 14 23 Haug CJ, Drazen JM. Artificial Intelligence and Machine Learning in Clinical Medicine, 2023. N Engl J Med. 2023;388(13):1201-8. doi:10.1056/NEJMra2302038 Ahuja AS. The impact of artificial intelligence in medicine on the future role of the physician. PeerJ. 2019;7:e7702. doi: 10.7717/peerj.7702 Castelvecchi D. Are ChatGPT and AlphaCode going to replace programmers? Nature. 2022. doi:10.1038/d41586-022-04383z Introducing ChatGPT [Internet]. [citado el 27 de marzo de 2023]. Disponible en: https://openai.com/blog/chatgpt Kung TH, Cheatham M, Medenilla A, Sillos C, de Leon L, Elepaño C, et al. Performance of ChatGPT on USMLE: Potential for AI-assisted medical education using large language models. PLOS Digit Health. 2023;2(2):e0000198. doi:10.1371/journal.pdig.0000198 Baumgartner C. The potential impact of ChatGPT in clinical and translational medicine. Clin Transl Med. 2023;13(3):e1206. doi:10.1002/ctm2.1206 Lee DJ, Cronin R, Robinson J, Anders S, Unertl K, Kelly K, et al. Common Consumer Health-Related Needs in the Pediatric Hospital Setting: Lessons from an Engagement Consultation Service. Appl Clin Inform. 2018;9(3):595-603. doi:10.1055/s0038-1667205 Kleinert S. Singapore Statement: a global agreement on responsible research conduct. Lancet. 2010;376(9747):1125-7. doi:10.1016/S0140-6736(10)61456-0 Brown T, Mann B, Ryder N, Subbiah M, Kaplan JD, Dhariwal P, et al. Language Models are Few-Shot Learners. In: Advances in Neural Information Processing Systems [Internet]. Curran Associates, Inc.; 2020 [citado el 28 de marzo de 2023]. p. 1877–901. Disponible en: https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/hash/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Abstract.html Biswas SS. Role of Chat GPT in Public Health. Ann Biomed Eng. 2023;51(5):868-9. doi:10.1007/s10439-023-03172-7 Davenport T, Kalakota R. The potential for artificial intelligence in healthcare. Future Healthc J. 2019;6(2):94-98. doi:10.7861/ futurehosp.6-2-94 Ayers JW, Poliak A, Dredze M, Leas EC, Zhu Z, Kelley JB, et al. Comparing Physician and Artificial Intelligence Chatbot Responses to Patient Questions Posted to a Public Social Media Forum. JAMA Intern Med. 2023:e231838. doi: 10.1001/jamainternmed.2023.1838 Alkaissi H, McFarlane SI. Artificial Hallucinations in ChatGPT: Implications in Scientific Writing. Cureus. 2023;15(2):e35179. doi:10.7759/cureus.35179 https://investigacionpediatrica.insnsb.gob.pe/index.php/iicqp/article/download/5/4 info:eu-repo/semantics/article http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Text Publication |
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Objective: To evaluate the accuracy of the ChatGPT model in providing advice to parents with sick or compromised children. Methods: Twelve pediatric doctors assessed their agreement with ChatGPT's responses to fourteen questions about child health using a five-option Likert scale ranging from "strongly disagree" to "strongly agree." Results: The majority of the doctors (over 90%) agreed or strongly agreed with most (12 of 14) of ChatGPT's responses, and in seven of the fourteen responses, more than half of them strongly agreed with the answers. Conclusions: ChatGPT can generate accurate and useful answers for some common pediatric health questions. With further development and validation, it could improve accessibility to appropriate information for pediatric healthcare.
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