قابلية استخدام ChatGPT في المساعدة على حل المشكلات العليا في علم الأمراض

الخلفية: الذكاء الاصطناعي (AI) يتطور لخدمات الرعاية الصحية. يشير التفكير المعرفي العالي في الذكاء الاصطناعي إلى قدرة النظام على أداء عمليات معرفية متقدمة، مثل حل المشكلات، واتخاذ القرارات، والاستنتاج، والإدراك. يتجاوز هذا النوع من التفكير معالجة البيانات البسيطة ويتضمن القدرة على فهم ومعالجة المفاهيم المجردة، وتفسير، واستخدام المعلومات بطريقة ذات صلة بالسياق، وتوليد رؤى جديدة بناءً على الخبرات السابقة والمعرفة المتراكمة. نماذج معالجة اللغة الطبيعية مثل ChatGPT هو برنامج حواري يمكنه التفاعل مع البشر لتقديم إجابات على الاستفسارات. الهدف: هدفنا هو تأكيد قدرة ChatGPT في حل الاستنتاجات العليا في موضوع علم الأمراض. الطرق: تم إجراء هذه الدراسة العرضية على الإنترنت باستخدام برنامج دردشة يعتمد على الذكاء الاصطناعي يقدم خدمة مجانية لأغراض البحث. تم استخدام النسخة الحالية من ChatGPT (نسخة 30 يناير) للتحدث مع مجموعة إجمالية من 100 استفسار للاستدلال العالي. تم اختيار هذه الأسئلة عشوائيًا من بنك الأسئلة الخاص بالمؤسسة وتصنيفها وفقًا للأنظمة المختلفة. تم جمع وتخزين الاستجابات لكل سؤال من أجل التحليل الإضافي. تم تقييم الاستجابات بواسطة ثلاثة أخصائيين في علم الأمراض على مقياس من صفر إلى خمسة وتصنيفها وفقًا لبنية تصنيف نتائج التعلم الملاحظة (SOLO). تم مقارنة النقاط بواسطة اختبار الوسيط لعينة واحدة مع القيم الافتراضية للعثور على دقتها. النتيجة: تم حل ما مجموعه 100 سؤال في الاستدلال العالي بواسطة البرنامج في متوسط زمن قدره 45.31±7.14 ثانية للإجابة. كانت النقطة الوسيطة العامة 4.08 (Q1-Q3: 4-4.33) والتي كانت أقل من القيمة الافتراضية القصوى خمسة (اختبار الوسيط لعينة واحدة p <0.0001) ومشابهة لأربعة (اختبار الوسيط لعينة واحدة p = 0.14). كانت الغالبية (86%) من الاستجابات في فئة "العلاقات" في تصنيف SOLO. لم يكن هناك اختلاف في نقاط الاستجابات للأسئلة المطروحة من أنظمة الأعضاء المختلفة في موضوع علم الأمراض (Kruskal Wallis p = 0.55). كانت النقاط التي قيمها ثلاثة أخصائيين في علم الأمراض ذات مستوى ممتاز من موثوقية المقيمين (ICC = 0.975 95% CI: 0.965-0.983؛ F = 40.26؛ p < 0.0001). الاستنتاج: قدرة ChatGPT على حل أسئلة الاستدلال العالي في علم الأمراض كانت ذات مستوى دقة علاقات. ومن ثم، كانت مخرجات النص تحتوي على روابط بين أجزائها لتوفير استجابة ذات معنى. يمكن أن تحقق الإجابات من البرنامج حوالي 80%. لذلك، يمكن للأكاديميين أو الطلاب الحصول على مساعدة من البرنامج لحل أسئلة من نوع الاستدلال أيضًا. مع تطور البرنامج، هناك حاجة إلى مزيد من الدراسات لتحديد مستوى دقته في أي إصدارات لاحقة.