ChatGPT 3.5(https://chat.openai.com/) 被要求生成关于前列腺癌的10个最常问的问题。然后，团队使用谷歌趋势(https://trends.google.com/trends/），进行比较。每个问题，都被输入到ChatGPT中，并生成响应。
一位经过委员会认证的泌尿科医生，将每个回答，评为“适当”或“不适当”的建议。患者教育材料评估工具（PEMAT），判断内容的可理解性（患者处理和解释关键信息的能力）和可操作性（患者根据所提供的信息，确定他们能做什么的能力），以0-100%进行衡量（高质量需要≥75%）。作者身份、时效性和语气，由QUality评分工具（QUEST）进行评估，满分28分。
ChatGPT生成的大多数（8/10）问题，都在与前列腺癌相关的前25名谷歌搜索中。ChatGPT以可变长度的临床，适当回答了这些问题 [平均206个单词，标准差（SD）50 个单词]。可读性处于大学水平。
1个ChatGPT回答，被认为是高质量的患者教育信息，PEMAT可理解性，平均得分为7.6%（SD 7.76%）。所有回答，都有明确的目的，不包含分散注意力的信息。大多数回答，使用日常语言，以易于理解的方式，呈现医学术语和数字；而1个回答，使用医学术语，但没有相关的医学解释（指BRCA基因突变）。12份回答，使用了要点；7 份回答，缺乏组织特征。有3种回答，会从视觉辅助工具中受益。回答在可操作性方面，平均PEMAT得分为 76%（SD 12.7%）。所有响应，都提供了用户，至少1个可以执行的操作。3个响应，没有明确解释操作；只有1个响应，直接针对用户。
QUEST的信息质量得分较差（平均得分11.3 [40.4%]，SD 2 [7.2%]）。归因于缺乏作者身份、参考专家来源和时效性指标的信息。所有回答，都使用了谨慎的词汇。其中8项回答，提到了医患关系。
总体而言，ChatGPT生成的回答，与常见的患者查询，相匹配。这表明，人工智能可以成为，通常不确定该问什么的前列腺癌患者的伴侣。
ChatGPT对这些问题的回答，在临床上是合适的，这表明，ChatGPT有可能为患者提供可靠的信息。团队的研究报告显示，ChatGPT对于改编自在线患者资料的前列腺癌问题的回答，其准确率更高（100%）（94.2%）。这表明，ChatGPT本身生成的患者问题，可以得到准确回答。与YouTube、TikTok和Instagram等，以报告重大错误信息而闻名的其他平台相比，ChatGPT可能是一个卓越而准确的在线医疗保健建议平台。然而，QUEST的评估，凸显了ChatGPT的信息透明度，以及与其他研究一致性的问题。包括缺乏作者的身份、参考文献和时效性。 这种透明度的局限性，被谨慎的词汇所抵消，以表明患者固有的医疗不确定性；而这些不确定性，在在线资源中不太明显。
ChatGPT 的回答，是可以理解的，反映了明确目的和日常语言。此外，每个响应，都确定了读者可以采取的1项操作。虽然ChatGPT已被证明，在泌尿肿瘤学领域具有可理解性（66.7%）和可操作性（40%），但团队的研究，显示出更好的可理解性（91.7%）和可操作性（76%），这可能是由于患者需要相对基本的信息。然而，大学水平的可读性，可能并不适用于所有患者。某些响应中，缺乏明确的步骤，可能会影响患者对其健康做出明智决定的能力。缺乏视觉辅助工具，阻碍了其可理解性，这可能会将患者引导至其他平台。例如，TikTok和 Instagram，在这些平台上，更容易遇到错误信息和较差的可操作性。
虽然这项研究表明，人工智能在教育和患者信息方面很有前途，但也有明显的局限性，值得人们注意。例如，根据EAU指南，ChatGPT对前列腺癌临床问题的回答中，只有26%是准确的。ChatGPT生成的问题，可能无法完全捕捉到，来自不同背景和心理状态的患者的广度或深度。
此外，ChatGPT没有考虑渐进式信息收集，患者经常通过动态对话，提出其他问题。因此，团队建议，对临床应用进行专业监督，以确保临床的安全性、有效性和可靠性。其次，患者对教育来源和形式的偏好，是更广泛实施的重要考虑因素。60岁以上的患者发现，聊天机器人在认知负荷较低的情况下可用，但其可及性和有效使用，尚不清楚。AI 聊天机器人的版本控制值得考虑，因为ChatGPT 4.0已更新且可定制，但由于付费昂贵而难以访问。目前，团队预计，ChatGPT 3.5将更多地被患者访问，但未来的研究，应不断比较各种AI模型，以获得有效、准确的前列腺癌信息。为特定任务定制AI聊天机器人，为开发专门针对患者需求而量身定制的AI模型，提供了机会。
总之，ChatGPT可以为新诊断的前列腺癌患者，提供可理解的、临床上适当的初步建议。ChatGPT生成的问题，反映了患者通常会问的问题，这对那些不知道该问什么的患者很有帮助。人工智能聊天机器人，可以通过访问医疗保健建议，来增强患者教育。随着人工智能的不断发展，与医疗保健专业人员和医疗数据库的正念集成、持续改进，以及与医疗数据库的协作，对于充分利用其潜力，通过有效的信息传递，为患者赋能至关重要。
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