Generative Artificial Intelligence Performance on University‐Level Human Anatomy Examinations: A Structured Narrative Review and Proposed MATRIX ‐Anatomy Framework
Rattachement africain : es, cl, Afrique du Sud. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Generative artificial intelligence (GenAI) can perform strongly on written anatomy examinations, but whether such scores represent anatomical competence remains uncertain because results vary with the model, assessment, protocol, modality, scoring, and comparator. We synthesized studies evaluating GenAI as the examinee in university-level human anatomy assessments and proposed MATRIX-Anatomy, a reporting and interpretive framework not yet externally validated. PubMed, Scopus, and Web of Science Core Collection were searched for records published from January 2022 to 11 July 2026. Eligible studies used university examinations, course item banks, or curriculum-aligned undergraduate benchmarks and reported quantitative performance. Three reviewers completed study selection, data extraction, and narrative synthesis by consensus. Of 115 records, 51 duplicates were removed, 64 were screened, and 15 studies were included. Leading systems scored 76% to 98% on text-based multiple-choice assessments. On a fixed 120-item set, accuracy increased from 45.8% with ChatGPT-3.5 to 86.7% with ChatGPT-5. Human comparisons were mixed. Visuospatial performance was weaker: ChatGPT-4o identified 22.26% of cadaveric structures after up to three attempts; ChatGPT-4.0 achieved 17.3% end-to-end accuracy on image-based anatomy; and ChatGPT-5.1 reached 74.4% on a surgical-anatomy subset. Repeated runs revealed volatility and consistently incorrect responses. The findings support supervised formative use with authoritative verification and retention of secure supervised, oral, constructed-response, visuospatial, and practical assessments. MATRIX-Anatomy specifies six domains (Model, Assessment, Testing protocol, Reference standard, Input, and eXternal validity) for reproducible reporting and defensible interpretation, but requires formal external validation.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé, mais le titre doit être comparé manuellement.
- Titre Crossref
- Generative Artificial Intelligence Performance on University‐Level Human Anatomy Examinations: A Structured Narrative Review and Proposed <scp>MATRIX</scp> ‐Anatomy Framework
- Date Crossref
- 26/08/2026
- Éditeur
- Wiley
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Universitat de València pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Viña del Mar University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Universidad Bernardo O'Higgins pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Universidad de Playa Ancha de Ciencias de la Educación pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Finis Terrae University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
University of Johannesburg Department of Chiropractic University of Johannesburg, Afrique du Sud (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
-
Faculty of Medicine University of Valencia Valencia Spain GIAVAL Research Group pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Departamento de Ciencias Químicas y Biológicas pays non établi dans la noticeInstitution
-
Departamento de Morfología pays non établi dans la noticeInstitution
-
Departamento de Ciencias y Geografía pays non établi dans la noticeInstitution
-
Escuela de Medicina Universidad Finis Terrae Santiago Chile pays non établi dans la noticeInstitution
Universitat de València, Viña del Mar University et Universidad Bernardo O'Higgins, avec 8 autres affiliations. Pays d’affiliation : Afrique du Sud.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.