Inteligência Artificial na Educação Médica: Explorando o Potencial do ChatGPT como Ferramenta de Estudo em Oftalmologia
DOI:
https://doi.org/10.48560/rspo.33232Palavras-chave:
Inteligência Artificial, Educação Médica Graduada, OftalmologiaResumo
INTRODUÇÃO: A introdução recente de grandes modelos de linguagem (LLMs) baseados na inteligência artificial (IA), sendo o ChatGPT o mais popular, despoletou o interesse sobre a sua aplicação em Oftalmologia. Este trabalho propõe-se a explorar o contributo do ChatGPT como auxiliar de estudo no internato de Oftalmologia.MATERIAL E MÉTODOS: Foi apresentado ao ChatGPT 3.5 (OpenAI, Estados Unidos da América) uma simulação de exame de Oftalmologia, constituído por 260 questões de escolha múltipla, distribuídas pelas 13 áreas de conhecimento do Curso de Ciência Básica e Clínica da Academia Americana de Oftalmologia 2022-2023. Especialistas do Centro Hospitalar de Lisboa Ocidental classificaram a justificação apresentada pelo ChatGPT: 1 (muito fraca), 2 (fraca), 3 (satisfatória), 4 (boa) e 5 (muito boa). Procuramos completar a exatidão do modelo (número de questões certas, na experiência direta E1 e/ou prompted E2) com a precisão (consistência inter-resposta em 3 repetições), bem como estudar a qualidade das justificações, como elementos inovadores.
RESULTADOS: A exatidão do ChatGPT foi de 63,1%, aumentando para 64,2% na experiência guiada. Em ambos, o melhor desempenho registou-se nos fundamentos de oftalmologia (75,0% e 76,7%) e o pior em oculoplástica e órbita (46,7% e 55,0%), óptica e reabilitação e uveíte e inflamação (55,0% e 53,3%; 55,0% e 53,3%). Não se verificou diferença estatisticamente significativa entre o formato da pergunta ou o domínio avaliado e o desempenho do modelo. O ChatGPT acertou as respostas todas as três vezes em 69,3% dos casos, duas vezes em 17,2% e apenas uma vez em 13,5% das situações. Em 94,7% as justificações foram consideradas no mínimo satisfatórias (≥3), destas 47,4% atingindo a classificação máxima.
CONCLUSÃO: Os nossos resultados corroboram aqueles descritos na literatura sobre LLMs e bancos de questões oftalmológicas. A natureza probabilística, a ausência de treino específico em Oftalmologia, a incapacidade de assegurar o estado da arte e de processar imagens foram as principais limitações apontadas. Reconhecendo a competência do ChatGPT em fornecer respostas certas sobre temas diferenciados em Oftalmologia, consideramos precoce recomendá-lo como material de estudo apropriado para internos. Contudo, demonstra desde já a exatidão, a precisão e a qualidade científica necessárias para possivelmente se tornar um auxiliar, especialmente se no futuro for treinado especificamente em Oftalmologia.
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Referências
Rosa AM. Inteligência Artificial em Oftalmologia. Oftalmologia. 2023;47:75–6. doi:10.48560/rspo.31467.
Ting DSJ, Tan TF, Ting DSW. ChatGPT in ophthalmology: the dawn of a new era? Eye 2024;38:4-7. doi: 10.1038/s41433-023-02619-4.
Lyons RJ, Arepalli SR, Fromal O, Choi JD, Jain N. Artificial intelligence chatbot performance in triage of ophthalmic conditions. Can J Ophthalmol. 2023;S0008-4182(23)00234-X. doi:10.1016/j.jcjo.2023.07.016.
Singh S, Djalilian A, Ali MJ. ChatGPT and ophthalmology: exploring its potential with discharge summaries and operative notes. Semin Ophthalmol. 2023;38:503-7. doi:10.1080/08820538.2023.2209166
Antaki F, Touma S, Milad D, El-Khoury J, Duval R. Evaluating the Performance of ChatGPT in Ophthalmology: An Analysis of Its Successes and Shortcomings. Ophthalmol Sci. 2023;3:100324. doi:10.1016/j.xops.2023.100324.
Raimondi R, Tzoumas N, Salisbury T, Di Simplicio S, Romano MR, North East Trainee Research in Ophthalmology Network (NETRiON). Comparative analysis of large language models in the Royal College of Ophthalmologists fellowship exams. Eye. 2023;37:3530-3. doi: 10.1038/s41433-023-02563-3.
Mihalache A, Popovic MM, Muni RH. Performance of an Artificial Intelligence Chatbot in Ophthalmic Knowledge Assessment. JAMA Ophthalmol. 2021;141:589–97. doi: 10.1001/jamaophthalmol.2023.1144.
Cai LZ, Shaheen A, Jin A, Fukui R, Yi JS, Yannuzzi N et al. Performance of Generative Large Language Models on Ophthalmology Board-Style Questions. Am J Ophthalmol. 2023;254:141–9. Doi:10.1016/j.ajo.2023.05.024.
Chat GPT [accessed from June to August 2023]. Available at: https://chat.openai.com/.
American Academy of Ophthalmology. 2022-2023 Basic and Clinical Science Course, Complete Print Set. San Francisco: AAO; 2022.
J White, Q Fu, S Hays, M Sandborn, C Olea, H Gilbert, et al. A Prompt Pattern Catalog to Enhance Prompt Engineering with ChatGPT. ArXiv. 2023; Preprint at arXiv:2302.11382v1. doi:10.48550/arXiv.2302.11382.
Kung TH, Cheatham M, Medenilla A, Sillos C, De Leon L, Elepaño C, et al. Performance of ChatGPT on USMLE: Potential for AI-assisted medical education using large language models. PLOS Digit Health. 2023;2:e0000198. doi:10.1371/journal.pdig.0000198.
Jiao W, Wang W, Huang J, Wang X, Tu Z. Is ChatGPT a good translator? ArXiv. 2023; Preprint at arXiv:2301.08745v3. doi:10.48550/arXiv.2301.08745.
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