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Can ChatGPT, an Artificial Intelligence Language Model, Provide Accurate and High-quality Patient Information on Prostate Cancer? - 10/10/23

Doi : 10.1016/j.urology.2023.05.040 
Burhan Coskun a, , Gokhan Ocakoglu b, Melih Yetemen a, Onur Kaygisiz a
a Bursa Uludag University, Department of Urology, Nilüfer, Bursa, Turkey 
b Bursa Uludag University, Department of Biostatistics, Nilüfer, Bursa, Turkey 

Address correspondence to: Burhan Coskun, M.D., Bursa Uludag University, School of Medicine, Department of Urology, Gorukle Kampusu 16059 Nilüfer, Bursa, Turkey.Bursa Uludag University, School of Medicine, Department of UrologyGorukle Kampusu 16059 NilüferBursaTurkey

Résumé

OBJECTIVE

To evaluate the performance of ChatGPT, an artificial intelligence (AI) language model, in providing patient information on prostate cancer, and to compare the accuracy, similarity, and quality of the information to a reference source.

METHODS

Patient information material on prostate cancer was used as a reference source from the website of the European Association of Urology Patient Information. This was used to generate 59 queries. The accuracy of the model's content was determined with F1, precision, and recall scores. The similarity was assessed with cosine similarity, and the quality was evaluated using a 5-point Likert scale named General Quality Score (GQS).

RESULTS

ChatGPT was able to respond to all prostate cancer-related queries. The average F1 score was 0.426 (range: 0-1), precision score was 0.349 (range: 0-1), recall score was 0.549 (range: 0-1), and cosine similarity was 0.609 (range: 0-1). The average GQS was 3.62 ± 0.49 (range: 1-5), with no answers achieving the maximum GQS of 5. While ChatGPT produced a larger amount of information compared to the reference, the accuracy and quality of the content were not optimal, with all scores indicating need for improvement in the model's performance.

CONCLUSION

Caution should be exercised when using ChatGPT as a patient information source for prostate cancer due to limitations in its performance, which may lead to inaccuracies and potential misunderstandings. Further studies, using different topics and language models, are needed to fully understand the capabilities and limitations of AI-generated patient information.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

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Vol 180

P. 35-58 - octobre 2023 Retour au numéro
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  • David Ambinder, Ryan Lubarsky, Jack Barnett, Muhammad Choudhury, Akhil Saji, Andrew I. Fishman, Sean Fullerton, John L. Phillips
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  • EDITORIAL COMMENT
  • Ryan P. Terlecki

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