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American Journal of Surgery

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Artificial intelligence: Reducing inconsistency in the surgical residency application review process - 21/11/24

Doi : 10.1016/j.amjsurg.2024.115816 
Megan Markow, Mallory Jebbia, Bima J. Hasjim, Jeffry Nahmias, Areg Grigorian, Sigrid Burruss, Sebastian Schubl, Valery Vilchez, Kelly Fairbairn, Anthony Chau, Hari Keshava, Maki Yamamoto, Brian Smith, Lourdes Swentek ⁎
 University of California, Irvine, Department of Surgery, Division of Trauma, Burns and Surgical Critical Care, Orange, CA, USA 

⁎Corresponding author. Division of Trauma, Burns and Surgical Critical Care, Department of Surgery, University of California, Irvine Medical Center, 3800 Chapman Ave. #6200; Orange, CA, USA, 92868.Division of TraumaBurns and Surgical Critical CareDepartment of SurgeryUniversity of CaliforniaIrvine Medical Center3800 Chapman Ave. #6200OrangeCA92868USA

Abstract

The incorporation of artificial intelligence (AI) into the general surgery residency recruitment process holds great promise for overcoming limitations inherent to traditional application review methods. This study assesses the consistency of AI, particularly ChatGPT, in evaluating medical student performance evaluation (MSPE) letters in comparison to experienced human reviewers. While the results suggest that ChatGPT demonstrates greater consistency in grading than human reviewers, AI still has its limitations. This underscores the necessity for careful refinement and consideration in its implementation. While AI presents opportunities to enhance residency selection procedures, further research is imperative to fully grasp its capabilities and implications.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Highlights

•
We were able to create a successful grading rubric that ChatGPT was able to interpret.
•
ChatGPT graded MSPEs with less variation in day to day scores compared to human reviewers.
•
With proper programming and fine-tuning, AI may be a consistent and reliable grading mechanism.

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