Search results

Sort By:

Limit search:

Assessment of the knowledge about HIV-infectious materials in Poland

100%

Ślusarz K., Sobala-Szczygieł B., Jaroszewicz J.

World News of Natural Sciences

2019

vol. 27

38-49

Malignancies were one of the earliest diagnosed manifestations that resulted in the description of acquired immunodeficiency syndrome (AIDS). Most cancers in AIDS patients are associated with coinfection with oncogenic viruses. Knowledge and public awareness about HIV infectious materials are important elements in preventing the spread of HIV infections. The aim of the study was to assess the knowledge about HIV infectious materials among three populations in Poland. A Poland-wide on-line survey was conducted and 2205 anonymous answers were analysed. Almost half of the answers came from students, of which 40% were medical students.

ChatGPT – a tool for assisted studying or a source of misleading medical information? AI performance on Polish Medical Final Examination

76%

Żmudka K., Spychał A., Ochman B., Popowicz Ł., Piłat P., Jaroszewicz J.

Annales Academiae Medicae Silesiensis

2023

issue 78

94-103

WSTĘP: ChatGPT jest modelem językowym stworzonym przez OpenAI, który może udzielać odpowiedzi na zapytania użytkownika, generując tekst na podstawie otrzymanych danych. Celem pracy była ocena wyników działania ChatGPT na polskim Lekarskim Egzaminie Końcowym (LEK) oraz czynników wpływających na odsetek prawidłowych odpowiedzi. Ponadto zbadano zdolność chatbota do podawania poprawnego i wnikliwego wyjaśnienia. MATERIAŁ I METODY: Wprowadzono 591 pytań z dystraktorami z bazy LEK do interfejsu ChatGPT (wersja 13 lutego – 14 marca). Porównano wyniki z kluczem odpowiedzi i przeanalizowano podane wyjaśnienia pod kątem logicznego uzasadnienia. Dla poprawnych odpowiedzi przeanalizowano spójność logiczną wyjaśnienia, natomiast w przypadku odpowiedzi błędnej obserwowano zdolność do poprawy. Wybrane czynniki zostały przeanalizowane pod kątem wpływu na zdolność chatbota do udzielenia poprawnej odpowiedzi. WYNIKI: ChatGPT osiągnął imponujące wyniki poprawnych odpowiedzi na poziomie: 58,16%, 60,91% i 67,86%, przekraczając oficjalny próg 56% w trzech ostatnich egzaminach. W przypadku poprawnie udzielonych odpowiedzi ponad 70% pytań zostało popartych logicznie spójnym wyjaśnieniem. W przypadku błędnych odpowiedzi w 66% przypadków chatbot podał pozornie poprawne wyjaśnienie dla nieprawidłowych od-powiedzi. Czynniki takie jak konstrukcja logiczna (p < 0,05) i wskaźnik trudności zadania (p < 0,05) miały wpływ na ogólną ocenę, podczas gdy liczba znaków (p = 0,46) i język (p = 0,14) takiego wpływu nie miały. WNIOSKI: Mimo iż ChatGPT osiągnął wystarczającą liczbę punktów, aby zaliczyć LEK, w wielu przypadkach podawał wprowadzające w błąd informacje poparte pozornie przekonującym wyjaśnieniem. Chatboty mogą być szczególnym zagrożeniem dla użytkownika niemającego wiedzy medycznej, ponieważ w porównaniu z wyszukiwarką internetową dają natychmiastowe, przekonujące wyjaśnienie, co może stanowić zagrożenie dla zdrowia publicznego. Z tych samych przyczyn ChatGPT powinien być ostrożnie stosowany jako pomoc naukowa.

INTRODUCTION: ChatGPT is a language model created by OpenAI that can engage in human-like conversations and generate text based on the input it receives. The aim of the study was to assess the overall performance of ChatGPT on the Polish Medical Final Examination (Lekarski Egzamin Końcowy – LEK) the factors influencing the percentage of correct answers. Secondly, investigate the capabilities of chatbot to provide explanations was examined. MATERIAL AND METHODS: We entered 591 questions with distractors from the LEK database into ChatGPT (version 13th February – 14th March). We compared the results with the answer key and analyzed the provided explanation for logical justification. For the correct answers we analyzed the logical consistency of the explanation, while for the incorrect answers, the ability to provide a correction was observed. Selected factors were analyzed for an influence on the chatbot’s performance. RESULTS: ChatGPT achieved impressive scores of 58.16%, 60.91% and 67.86% allowing it pass the official threshold of 56% in all instances. For the properly answered questions, more than 70% were backed by a logically coherent explanation. In the case of the wrongly answered questions the chatbot provided a seemingly correct explanation for false information in 66% of the cases. Factors such as logical construction (p < 0.05) and difficulty (p < 0.05) had an influence on the overall score, meanwhile the length (p = 0.46) and language (p = 0.14) did not. CONCLUSIONS: Although achieving a sufficient score to pass LEK, ChatGPT in many cases provides misleading information backed by a seemingly compelling explanation. The chatbot can be especially misleading for non-medical users as compared to a web search because it can provide instant compelling explanations. Thus, if used improperly, it could pose a danger to public health. This makes it a problematic recommendation for assisted studying.

Refine search results

1 Annales Academiae Medicae Silesiensis

1 World News of Natural Sciences

1 2024

1 2019

2 Jaroszewicz J.

1 Ochman B.

1 Piłat P.

1 Popowicz Ł.

1 Sobala-Szczygieł B.

1 Spychał A.

1 Ślusarz K.

1 Żmudka K.

Search results

Assessment of the knowledge about HIV-infectious materials in Poland

ChatGPT – a tool for assisted studying or a source of misleading medical information? AI performance on Polish Medical Final Examination