Medical validity and layperson interpretation of emergency visit recommendations by the GPT model: A cross‐sectional study
Rattachement africain : jp, sg. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Aim: In Japan, emergency ambulance dispatches involve minor cases requiring outpatient services, emphasizing the need for improved public guidance regarding emergency care. This study evaluated both the medical plausibility of the GPT model in aiding laypersons to determine the need for emergency medical care and the laypersons' interpretations of its outputs. Methods: This cross-sectional study was conducted from December 10, 2023, to March 7, 2024. We input clinical scenarios into the GPT model and evaluated the need for emergency visits based on the outputs. A total of 314 scenarios were labeled with red tags (emergency, immediate emergency department [ED] visit) and 152 with green tags (less urgent). Seven medical specialists assessed the outputs' validity, and 157 laypersons interpreted them via a web-based questionnaire. Results: Experts reported that the GPT model accurately identified important information in 95.9% (301/314) of red-tagged scenarios and recommended immediate ED visits in 96.5% (303/314). However, only 43.0% (135/314) of laypersons interpreted those outputs as indicating urgent hospital visits. The model identified important information in 99.3% (151/152) of green-tagged scenarios and advised against immediate visits in 88.8% (135/152). However, only 32.2% (49/152) of laypersons considered them routine follow-ups. Conclusions: Expert evaluations revealed that the GPT model could be highly accurate in advising on emergency visits. However, laypersons frequently misinterpreted its recommendations, highlighting a substantial gap in understanding AI-generated medical advice.
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Le contrôle bibliographique ouvert
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- Titre Crossref
- Medical validity and layperson interpretation of emergency visit recommendations by the <scp>GPT</scp> model: A cross‐sectional study
- Date Crossref
- 01/01/2025
- Éditeur
- Wiley
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Nippon Medical School pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Duke-NUS Medical School pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Akita University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Chiba Kaihin Municipal Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Nippon Sport Science University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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The University of Osaka pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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National Hospital Organization pays non établi dans la noticeOrganisme public
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National Disaster Medical Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Inc. Osaka Japan MeDiCU pays non établi dans la noticeEntreprise
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Health Services and Systems Research Duke‐NUS Medical School Singapore Singapore pays non établi dans la noticeInstitution
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Department of Traumatology and Acute Critical Medicine Osaka University Graduate School of Medicine Osaka Japan pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Nippon Medical School, Duke-NUS Medical School et Akita University, avec 8 autres affiliations.
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