ChatGPT-3.5, ChatGPT-4, Google Bard, and Microsoft Bing to Improve Health Literacy and Communication in Pediatric Populations and Beyond

ChatGPT-3.5, ChatGPT-4, Google Bard, and Microsoft Bing to Improve Health Literacy and Communication in Pediatric Populations and Beyond

以下は、上記の論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものです。解釈の正確性について保証はいたしません。

1. 本研究の学術的背景は、健康リテラシーの向上が健康結果の改善に関連していることです。しかし、そのような介入研究はほとんど行われていません。研究課題の核心は、大規模言語モデル（LLM）が子供や他の人々の健康リテラシー向上の手段として利用できるかどうかを調査することです。

2. 本研究の目的は、LLMが子供や他の人々の健康リテラシー向上に役立つ可能性があるかどうかを明らかにすることです。また、本研究は大規模言語モデルを使用して健康リテラシーを向上させるメカニズムを提供することにより、学術的に独自性と創造性を持っています。

3. 本研究の着想は、健康リテラシーの重要性がアメリカ小児科学会や疾病管理予防センター（CDC）、共同委員会によって強調されていることから得られました。健康リテラシー評価は子供に関してはまだ新興の研究分野ですが、現在の推定では、最大85％の子供や若者が不適切な健康リテラシーを示しているとされています。本研究は、健康リテラシーを向上させるための手法や介入の効果についての文献の限られた分析を行っています。

4. 本研究では、ChatGPT-3.5、Microsoft Bing、Google Bardを使用して288の条件と26の異なるプロンプトを実行しました。レート制限による制約があるため、150の条件についてはChatGPT-4を使用してテストしました。主なアウトカム指標は文章の読みやすさ（RGL）と文章の単語数です。全てのモデルにおいて、「説明する」と「何であるか」などの基本的なプロンプトに対する出力は10年生のRGLを達成または上回りました。また、プロンプトが指定された1年目から12年目のRGLの状況を説明するため、LLMはRGLに基づいた応答の調整能力にはばらつきがあることが分かりました。

5. 本研究では、LLMの健康コミュニケーション向上への有望性を示していますが、今後の研究ではその精度と効果を確認する必要があります。健康リテラシーを向上させるための出力の作成において、LLMは6年生の読みやすさ未満の文章の作成に課題があります。しかし、この閾値を上回る出力の変更能力は、小児集団など幅広い人々における健康リテラシーとコミュニケーションの改善に対する潜在的なメカニズムを提供します。