ОЦЕНКА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЧИТАЕМОСТИ CHATGPT-4 И GOOGLE GEMINI В ОБУЧЕНИИ ПАЦИЕНТОВ ПО ВОПРОСАМ ВНУТРИЧЕРЕПНЫХ КРОВОИЗЛИЯНИЙ

Аннотация

Актуальность. Субарахноидальное кровоизлияние (САК) и внутричерепные аневризмы являются критическими неврологическими состояниями, имеющими значительные последствия для заболеваемости и смертности пациентов. Пересечение индексов читаемости и искусственного интеллекта (ИИ) является новой областью, направленной на улучшение доступности и понимания письменных материалов в различных областях. Индексы читаемости, такие как автоматический индекс читаемости (ARI) и уровень сложности текста по шкале Флеша-Кинкейда, предоставляют количественные показатели сложности текста, которые имеют решающее значение для адаптации контента к конкретной аудитории. Поэтому в данном исследовании мы поставили цель проанализировать ответы на вопросы, заданные пациентами с внутричерепным кровоизлиянием, с использованием индексов читаемости. Материалы и методы. В данном исследовании были собраны вопросы, непосредственно заданные пациентами и их родственниками, касающиеся субарахноидального кровоизлияния и внутричерепных аневризм. Затем собранные вопросы были разделены на подкатегории, включая определение, диагностику, варианты лечения, хирургические процедуры, осложнения и влияние на повседневную жизнь. Формула читабельности Флеша (FRE), шкала Fog (формула Gunning FOG), индекс SMOG, автоматический индекс читабельности (ARI), индекс КоулманаЛяу, формула Линсеара, шкала читабельности Дейла-Чалла, формула читабельности Спаче. Технологии искусственного интеллекта были сравнены между группами. Результаты. Результаты показывают, что для большинства индексов читаемости нет статистически значимой разницы между двумя моделями, за одним заметным исключением; Индекс читаемости Коулмана-Лиау: Gemini: 10,59 ± 0,98 против ChatGPT: 11,80 ± 1,64; p-значение: 0,014 Единственным исключением является индекс читаемости Коулмана-Лиау, где была обнаружена статистически значимая разница: ChatGPT показал немного более высокий балл, что означает потенциально большую уровень сложности по этому конкретному показателю. Заключение. Наша статья предоставляет ценные количественные данные о читаемости текстов ChatGPT и Gemini, однако ее область применения ограничен. Более комплексное исследование в идеале должно включать качественную оценку, более широкий спектр типов текстов и подробную информацию о методологии и версиях моделей, чтобы обеспечить более целостное понимание производительности моделей.