The Annals of Family Medicine တွင် ထုတ်ဝေခဲ့သော မကြာသေးမီက လေ့လာမှုတစ်ခုတွင် သုတေသီများသည် သမားတော်များကို ကူညီရန်အတွက် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ စိတ္တဇများကို အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြရာတွင် Chat Generative Pretrained Transformer (ChatGPT) ၏ ထိရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ခဲ့သည်။ လေ့လာမှုသည် ChatGPT မှထုတ်လုပ်သော အနှစ်ချုပ်များတွင် အရည်အသွေး၊ တိကျမှုနှင့် ဘက်လိုက်မှုတို့ကို ဆုံးဖြတ်ရန် ရည်ရွယ်ပြီး ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ကျွမ်းကျင်သူများရင်ဆိုင်နေရသော အချိန်ကန့်သတ်ချက်များကြားတွင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာစာပေအမြောက်အမြားကို ချေဖျက်ရန်အတွက် ကိရိယာတစ်ခုအနေဖြင့် ၎င်း၏အလားအလာကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စွမ်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
အရည်အသွေးနှင့် တိကျမှုအတွက် အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များ မြင့်မားသည်။
လေ့လာမှုသည် ကွဲပြားသော ဂျာနယ် ၁၄ ခုမှ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ စိတ္တဇအနှစ် ၁၄၀ ကို စုစည်းရန် ChatGPT ကို အသုံးပြုပြီး အကြောင်းအရာကို ပျမ်းမျှ 140% လျှော့ချခဲ့သည်။ အနှစ်ချုပ်များ၏ အနည်းငယ်မျှသော အစိတ်အပိုင်းများတွင် မှားယွင်းမှုများနှင့် အံ့ဩခြင်းများကို တွေ့ရှိခဲ့သော်လည်း၊ သမားတော်များသည် အနှစ်ချုပ်များကို အရည်အသွေးနှင့် တိကျမှုအတွက် မြင့်မားစွာ အဆင့်သတ်မှတ်ခဲ့သည်။ တွေ့ရှိချက်များအရ ChatGPT သည် ဆေးပညာဆိုင်ရာစာပေများကို ထိထိရောက်ရောက် ပြန်လည်သုံးသပ်ရာတွင် သမားတော်များအား ထိရောက်စွာ ကူညီပေးနိုင်ပြီး များပြားလှသော သတင်းပမာဏများကြားတွင် အတိုချုပ်နှင့် တိကျသော အနှစ်ချုပ်များကို ပေးဆောင်ရန် အလားအလာရှိကြောင်း တွေ့ရှိချက်များအရ သိရသည်။
သုတေသီများသည် အမျိုးမျိုးသော ဆေးပညာဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာများနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာ ဂျာနယ် ၁၄ ခုမှ ဆောင်းပါး ၁၀ ခုကို ရွေးချယ်ခဲ့သည်။ ၎င်းတို့သည် ChatGPT အား ဤဆောင်းပါးများကို အကျဉ်းချုပ်ကာ တာဝန်ပေးအပ်ပြီး ဆေးဘက်ဆိုင်ရာနယ်ပယ် ဆယ်ခုရှိ အရည်အသွေး၊ တိကျမှု၊ ဘက်လိုက်မှုနှင့် ဆက်စပ်မှုများအတွက် ထုတ်လုပ်ထားသော အနှစ်ချုပ်များကို အကဲဖြတ်ပါသည်။ လေ့လာမှုအရ ChatGPT သည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာစိတ္တဇများကို ပျမ်းမျှ 10% ဖြင့် အောင်မြင်စွာ ပေါင်းစည်းနိုင်ခဲ့ပြီး အရည်အသွေးနှင့် တိကျမှုအတွက် သမားတော်ဝေဖန်သုံးသပ်သူများထံမှ မြင့်မားသောအဆင့်သတ်မှတ်ချက်များကို ရယူခဲ့ကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက် သက်ရောက်မှုများ
အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များ မြင့်မားသော်လည်း၊ လေ့လာမှုသည် အကျဉ်းချုပ်အနည်းစုတွင် ပြင်းထန်သော မှားယွင်းမှုများနှင့် အာရုံမှားခြင်းကို ဖော်ထုတ်ခဲ့သည်။ ဤအမှားများသည် ချန်လှပ်ထားသော အရေးကြီးအချက်အလက်များမှ သုတေသနတွေ့ရှိချက်များကို အနက်ပြန်ဆိုခြင်းကို ပြောင်းလဲစေနိုင်သည့် လေ့လာမှုပုံစံများ၏ မှားယွင်းသောအဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုမှုများအထိ ပါဝင်သည်။ သို့သော်၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအကျဉ်းချုပ်များတွင် ChatGPT ၏စွမ်းဆောင်ရည်သည် ဘက်လိုက်မှုအနည်းငယ်သာရှိသဖြင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသည်ဟု ယူဆပါသည်။
ChatGPT သည် ဂျာနယ်အဆင့်တွင် လူသားအကဲဖြတ်မှုများနှင့် ခိုင်ခိုင်မာမာ လိုက်လျောညီထွေရှိမှုကို သရုပ်ပြခဲ့သော်လည်း၊ ဆောင်းပါးတစ်ဉီးချင်းစီ၏ သက်ဆိုင်ရာ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အထူးပြုချက်များနှင့် သက်ဆိုင်မှုကို ညွှန်ပြရာတွင် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်မှာ အထင်ကြီးလောက်စရာဖြစ်သည်။ ဤကွဲလွဲမှုသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အထူးပြုဘာသာရပ်၏ ကျယ်ပြန့်သောအကြောင်းအရာအတွင်း အနည်းကိန်းဆောင်းပါးများ၏ ဆက်စပ်မှုကို တိကျစွာခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည့် ChatGPT ၏စွမ်းရည်တွင် ကန့်သတ်ချက်ကို မီးမောင်းထိုးပြခဲ့သည်။
လေ့လာမှုသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာစာပေများကို ထိထိရောက်ရောက် ပြန်လည်သုံးသပ်ရာတွင် သမားတော်များအား ကူညီပေးရာတွင် AI ၏ အလားအလာများ အထူးသဖြင့် ChatGPT ၏ တန်ဖိုးရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပေးပါသည်။ ChatGPT သည် မြင့်မားသောအရည်အသွေးနှင့် တိကျမှုဖြင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအကျဉ်းချုပ်များကို ကတိပြုထားသော်လည်း ကန့်သတ်ချက်များကိုဖြေရှင်းရန်နှင့် သီးခြားဆေးဘက်ဆိုင်ရာအကြောင်းအရာများတွင် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် နောက်ထပ်သုတေသနပြုလုပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
အနာဂတ် သုတေသနပြုချက်သည် သီးသန့်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အထူးပြုဆောင်းပါးများနှင့် တစ်ဦးချင်း ဆောင်းပါးများ၏ ဆက်စပ်မှုကို အသိအမှတ်ပြုရန် ChatGPT ၏ စွမ်းရည်ကို ပြန်လည်သန့်စင်ရန် အာရုံစိုက်နိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ ထုတ်ပေးထားသော အနှစ်ချုပ်များတွင် မှားယွင်းမှုများနှင့် အထင်မှားမှုများကို လျော့ပါးသက်သာစေရန် ကြိုးပမ်းမှုများသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆက်တင်များတွင် AI ကိရိယာများ၏ အသုံးဝင်မှုကို ပိုမိုတိုးတက်စေနိုင်သည်။
အရင်းအမြစ်- https://www.cryptopolitan.com/chatgpt-in-summarizing-medical-abstracts/