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Large Language Models and Artificial Intelligence: A Primer for Plastic Surgeons on the Demonstrated and Potential Applications, Promises, and Limitations of ChatGPT

医学 相关性(法律) 整形外科 领域(数学) 梅德林 人工智能 外科 计算机科学 数学 政治学 纯数学 法学
作者
Jad Abi‐Rafeh,Hong Hao Xu,Roy Kazan,Ruth Tevlin,Heather Furnas
出处
期刊:Aesthetic Surgery Journal [Oxford University Press]
卷期号:44 (3): 329-343 被引量:39
标识
DOI:10.1093/asj/sjad260
摘要

Abstract Background The rapidly evolving field of artificial intelligence (AI) holds great potential for plastic surgeons. ChatGPT, a recently released AI large language model (LLM), promises applications across many disciplines, including healthcare. Objectives The aim of this article was to provide a primer for plastic surgeons on AI, LLM, and ChatGPT, including an analysis of current demonstrated and proposed clinical applications. Methods A systematic review was performed identifying medical and surgical literature on ChatGPT's proposed clinical applications. Variables assessed included applications investigated, command tasks provided, user input information, AI-emulated human skills, output validation, and reported limitations. Results The analysis included 175 articles reporting on 13 plastic surgery applications and 116 additional clinical applications, categorized by field and purpose. Thirty-four applications within plastic surgery are thus proposed, with relevance to different target audiences, including attending plastic surgeons (n = 17, 50%), trainees/educators (n = 8, 24.0%), researchers/scholars (n = 7, 21%), and patients (n = 2, 6%). The 15 identified limitations of ChatGPT were categorized by training data, algorithm, and ethical considerations. Conclusions Widespread use of ChatGPT in plastic surgery will depend on rigorous research of proposed applications to validate performance and address limitations. This systemic review aims to guide research, development, and regulation to safely adopt AI in plastic surgery.
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