Évaluer les outils d'IA dans la recherche EECP

La contre-pulsion externe améliorée (EECP) est un traitement sûr et non invasif qui aide à améliorer la circulation sanguine. Cette méthode utilise des manchons qui se gonflent et se dégonflent autour des bras, des jambes et des fesses en synchronisation avec le rythme cardiaque. En faisant cela, l'EECP peut aider le cœur et d'autres organes à recevoir plus de sang et de nutriments. Cette technique a montré des promesses pour aider avec divers problèmes de santé, y compris des soucis cardiaques, des complications liées au diabète, et même des pertes d'audition soudaines.

#Recherche sur l’EECP

Traditionnellement, déterminer les questions clés à rechercher sur l'EECP impliquait de demander l'avis d'experts. Mais c'est long et parfois biaisé. Récemment, une nouvelle technologie appelée Traitement du langage naturel (NLP) a été utilisée pour identifier les questions de recherche plus efficacement. Des modèles de langage comme ChatGPT et Ernie Bot en sont des exemples. Ils peuvent comprendre et générer un texte qui ressemble à celui des humains et ont le potentiel de suggérer et de prioriser des sujets de recherche liés à l'EECP.

#Évaluation des LLMs pour la recherche sur l’EECP

Dans cette étude, ChatGPT et Ernie Bot ont été utilisés pour établir les Priorités de recherche liées à l'EECP. Cinq domaines principaux ont été abordés : les mécanismes de fonctionnement de l’EECP, les améliorations des dispositifs utilisés, ses applications en matière de santé cardiaque, son utilisation en santé cérébrale, et d'autres applications potentielles.

Une fois ces priorités générées, un groupe de neuf experts en EECP les a examinées et notées en fonction de leur importance et de leur pertinence. Les experts avaient une solide expérience dans ce domaine, ayant publié de nombreux articles sur l'EECP.

#Autres applications des LLMs en médecine

Les modèles de langage ont été utilisés dans divers domaines comme le divertissement et l'éducation, mais leur utilisation en médecine est encore en plein développement. Dans des études récentes, les chercheurs ont commencé à explorer comment ces modèles peuvent aider dans les milieux médicaux. Par exemple, certains chercheurs pensent que les LLMs peuvent aider les médecins à rester au courant des dernières études médicales, en les aidant à analyser rapidement de vastes quantités d'informations.

Cependant, il est important de noter que ces modèles peuvent avoir des limites dans la compréhension des facteurs culturels ou émotionnels qui influencent les soins de santé. De plus, des études ont indiqué que, bien que les LLMs puissent aider à résumer des informations et à proposer de nouvelles idées de recherche, ils n'ont pas encore été pleinement évalués sur leur capacité à identifier les priorités de recherche médicale.

#Méthodes utilisées pour l’évaluation

Pour comprendre à quel point ChatGPT et Ernie Bot étaient efficaces pour générer des idées de recherche sur l'EECP, l'étude a utilisé des méthodes standard pour la collecte et l'analyse des données. Les experts ont noté les priorités de recherche sur une échelle de 1 à 5, 5 étant la note la plus élevée.

L'étude a également utilisé une analyse statistique pour voir à quel point les experts étaient cohérents dans leurs notations. Cela a été fait en calculant la similarité des scores donnés par les experts par rapport à ceux générés par les LLMs.

#Résultats de l’évaluation

Les évaluations ont montré que ChatGPT et Ernie Bot étaient efficaces pour générer des priorités de recherche pertinentes. Ils ont bien performé en termes de clarté et ont fourni des réponses claires et compréhensibles. Cependant, ils ont obtenu des scores plus bas en ce qui concerne la fourniture d'idées spécifiques et uniques. Cela suggère que, bien qu'ils puissent proposer des sujets Pertinents, ils pourraient nécessiter des améliorations pour offrir des suggestions plus créatives et originales.

#Comparaison entre ChatGPT et Ernie Bot

En comparant les deux modèles, Ernie Bot a généralement obtenu de meilleurs résultats pour identifier des questions de recherche pertinentes. D'un autre côté, ChatGPT a montré plus de variations dans ses scores d'originalité, ce qui signifie que les experts avaient des avis différents sur la créativité de ses suggestions.

Les deux modèles étaient solides en clarté et en spécificité, ce qui signifie qu'ils pouvaient fournir des réponses détaillées et directes. Cependant, il y avait des différences notables dans la performance de chaque modèle selon les sujets.

#Importance des résultats

Les résultats de cette étude suggèrent que ChatGPT et Ernie Bot ont le potentiel d'être des outils utiles pour aider les chercheurs dans le domaine de l'EECP. Ils peuvent aider à rationaliser le processus d'identification des questions de recherche importantes, ce qui fait gagner du temps et des efforts. Bien qu'il y ait encore des possibilités d'amélioration, les deux modèles ont montré leur capacité à générer des idées diverses et pertinentes.

#Limitations de l’étude

Malgré les résultats prometteurs, il y avait certaines limitations dans l'étude. Le groupe d'experts qui a noté les questions de recherche ne représente peut-être pas entièrement la large gamme d'opinions dans la communauté de recherche. Cela pourrait affecter les résultats de l'évaluation. De plus, l'utilisation de notations subjectives a pu introduire un biais dans l'évaluation des modèles.

Une autre limitation est que ces modèles n'ont peut-être pas accès à la Littérature médicale la plus récente, ce qui pourrait impacter la qualité des questions de recherche qu'ils génèrent. Trouver des moyens d'incorporer des informations à jour pourrait améliorer leurs capacités.

#Conclusion

En résumé, tant ChatGPT qu'Ernie Bot ont montré leur potentiel en tant qu'outils précieux pour générer des priorités de recherche dans le domaine de la contre-pulsion externe améliorée. Ils ont démontré leur capacité à produire des priorités pertinentes et cohérentes qui pourraient fortement soutenir les avancées dans ce domaine de la santé. Bien qu'ils aient besoin d'améliorations pour produire des idées uniques et spécifiques, l'étude indique que ces modèles de langage pourraient être de super assistants pour les chercheurs, propulsant des progrès non seulement dans l'EECP, mais potentiellement dans des domaines de recherche médicale plus larges.