关于“人工智能（AI）辅助的患者教育及面部整形手术后的注意事项：一项基于ChatGPT-4和Gemini的研究”的评论

《Aesthetic Plastic Surgery》：Comment to “Artificial Intelligence (AI)-Assisted Patient Education and Concerns Following Facelift Surgery: A Study on ChatGPT-4 and Gemini”

人工智能在术后护理中的应用评估及方法学反思。该研究指出循环论证、样本量小及评估指标单一等问题，建议改进问题集、评估标准及包含并发症查询。

　　

摘要

引言

人工智能（AI）越来越多地应用于患者教育和术后护理中。Almousa等人最近评估了ChatGPT-4和Gemini在术后面部整形咨询中的表现，发现其准确性和清晰度较高。尽管他们的研究代表了AI辅助美学手术沟通的重要一步，但一些方法学问题可能会限制研究结果的有效性和临床适用性。

方法

我们批判性地评估了Almousa等人的研究设计、数据收集和分析方法。特别关注了问题选择、评估指标、可重复性和统计稳健性，并将其与AI评估的公认标准及评分者间可靠性进行了比较。

结果

该研究使用ChatGPT-4自动生成了五个“最常见的”术后问题，这引入了循环性和潜在的选择偏差。五个外科医生对这些回答进行了二分（是/否）评估，但未报告评分者间可靠性或使用量化指标的情况。不清楚提示是按顺序输入还是独立输入的，这引发了关于可重复性的担忧。有限的样本量（每个模型五个问题）每个系统仅提供了25个二进制数据点，从而无法进行有意义的统计推断。此外，AI的回答缺乏个性化的安全指导和升级建议，限制了实际术后环境中的临床安全性。

结论

尽管这项研究突显了大型语言模型（LLMs）在美学手术中的潜力，但未来的研究应使用患者提出的问题集、分级且可重复的评估量表、透明的提示协议，并包含与并发症相关的查询，以准确确定AI生成的术后信息的安全性和教育价值。

证据等级 V

本期刊要求作者为每篇文章指定一个证据等级。有关这些基于证据的医学评估等级的完整描述，请参阅目录或在线作者指南 www.springer.com/00266