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배경: 인공지능(AI)은 성형 외과를 포함한 다양한 의료 분야에 중대한 영향을 미쳤습니다. ChatGPT와 Dall-E, GPT-4o와 같은 대형 언어 모델(LLM) 챗봇과 텍스트-이미지 도구는 더 넓은 채택을 받고 있습니다. 본 연구는 손 수술에 있어 이러한 도구의 능력과 한계를 탐색하며, 환자 및 의료 교육에서의 적용에 중점을 두었습니다. 방법: Google Trends 데이터를 활용하여 일반적인 검색 용어를 확인하고 "손 해부학", "손 골절", "손 관절 손상", "손 종양", "손 탈구"의 범주에서 ChatGPT-4.5 및 ChatGPT-3.5에 쿼리하였습니다. 응답은 정확성을 기준으로 1-5 척도로 평가되었으며, Flesch-Kincaid 등급 수준, 환자 교육 자료 평가 도구(PEMAT) 및 DISCERN 도구로 평가되었습니다. GPT 4o, DALL-E 3 및 DALL-E 2는 각 범주에서 선택된 ChatGPT 응답의 시각적 표현을 설명하였으며, 이 또한 추가로 평가되었습니다. 결과: ChatGPT-4.5는 DISCERN에서 전체 점수 3.80 ± 0.23을 달성하였습니다. 응답은 PEMAT 이해 가능성에서 평균 91.67 ± 0.29, 실행 가능성에서 54.67 ± 0.55의 점수를 보였습니다. 정확도는 4.47 ± 0.52였고, Flesch-Kincaid 등급 수준은 9.26 ± 1.04였습니다. ChatGPT-4.5는 모든 평가 지표에서 ChatGPT-3.5를 일관되게 능가하였습니다. 텍스트-이미지 생성에서는 GPT-4o가 DALL-E 3 및 DALL-E 2보다 더 정확한 비주얼을 생성하였습니다. 결론: 본 연구는 손 수술 교육에서 ChatGPT-4.5와 GPT-4o의 강점과 한계를 강조합니다. 정확한 텍스트 생성과 이미지 제작의 결합이 희망을 보여주지만, 이러한 AI 도구는 광범위한 임상 채택을 위해 추가적인 개선이 필요합니다.
Soroudi et al. (Sat,)은 이 질문을 연구하였습니다.
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