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Accuracy, readability, and understandability of large language models for prostate cancer information to the public

可读性 医学 前列腺癌 前列腺 医学物理学 肿瘤科 癌症 放射科 内科学 计算机科学 程序设计语言
作者
Jacob S Hershenhouse,Daniel Mokhtar,Michael Eppler,Severin Rodler,Lorenzo Storino Ramacciotti,Conner Ganjavi,Brian Hom,Ryan J. Davis,John Tran,Giorgio Ivan Russo,Andrea Cocci,André Luís de Castro Abreu,Inderbir S. Gill,Mihir Desai,Giovanni Cacciamani
出处
期刊:Prostate Cancer and Prostatic Diseases [Springer Nature]
被引量:6
标识
DOI:10.1038/s41391-024-00826-y
摘要

Generative Pretrained Model (GPT) chatbots have gained popularity since the public release of ChatGPT. Studies have evaluated the ability of different GPT models to provide information about medical conditions. To date, no study has assessed the quality of ChatGPT outputs to prostate cancer related questions from both the physician and public perspective while optimizing outputs for patient consumption.
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