<think> 嗯，我需要分析這篇關於人工智慧在病人教育中應用的研究。首先，研究目的是比較DeepSeek-V3和ChatGPT-4o在回答腹腔鏡膽囊切除術常見問題上的表適合度、準確性和可讀性。研究假設可能是這兩種AI模型在這方面有差異。 研究方法是用20個常見問題，讓兩個AI回答，每次回答前清除搜索記錄。然後由兩位經驗豐富的外科醫生評分，用Likert量表評估回答的全面性。統計方法包括配對樣本t檢測和Wilcoxon符號秩檢測，評價者之間的一致性用Cohen's Kappa檢測。 研究結果顯示DeepSeek-V3在19個問題上得到了5分，而ChatGPT-4o只有13個，差異 статистично значимі. 這意味著DeepSeek-V3的回答更適合用於病人教育。 但研究可能有局限性，比如評分的主觀性和樣本量小。另外，AI模型的更新可能影響結果，且研究可能集中在特定文化或地區背景。 在未來的研究中，可能需要更多樣化的評估標準和更大的樣本量，以及考慮不同文化背景的差異。臨床上，這項研究表明DeepSeek-V3可能是更好的工具，但仍需進一步驗證其在不同情境下的效果。 其他可能的解釋包括AI模型的訓練資料差異，或者DeepSeek-V3在特定醫療領域上有更好的優化。總的來說，研究結果支持DeepSeek-V3在病人教育中的優勢，但仍需謹慎考慮其應用範圍和局限性。 </think> ### 1. 研究目的與假設 這項研究旨在比較兩種基於人工智慧的大型語言模型（LLMs），DeepSeek-V3 和 ChatGPT-4o，在回答與腹腔鏡膽囊切除術（LC）相關的常見病人問題上的表適合度、準確性和可讀性。研究假設可能是這兩種模型在回答這些問題時會有差異，特別是在適合用於病人教育方面。 ### 2. 方法與設計 研究方法是選取20個最常見的病人問題，分別讓兩種AI模型回答。每次回答前會清除搜索記錄，以確保回答的獨立性。回答的全面性由兩位具有肝膽外科經驗的外科醫生評估，使用Likert量表。統計方法包括配對樣本t檢測和Wilcoxon符號秩檢測，評價者之間的一致性則使用Cohen's Kappa檢測。 **優點**：這種方法系統地比較了兩種AI模型的表現，評估標準明確，且使用醫生評分增加了專業性。 **潛在缺陷**：評分的主觀性可能導致偏差，樣本量只有20個問題，可能不足以全面代表所有病人問題。 ### 3. 數據解釋與結果 研究結果顯示，DeepSeek-V3在19個問題上得到5分，而ChatGPT-4o只有13個，差異具有統計學意義（p=0.033）。這表明DeepSeek-V3的回答更適合用於病人教育，支持了研究假設。 ### 4. 局限性與偏見 研究可能存在以下局限性： - **樣本量小**：只有20個問題，可能不夠全面。 - **主觀評分**：醫生的評分可能存在主觀偏差。 - **文化或地區背景**：研究可能集中在特定背景，結果可能不適用於其他地區。 - **AI模型更新**：AI模型的更新可能影響結果，研究結果可能不適用於未來版本。 ### 5. 臨床及未來研究意涵 這項研究表明DeepSeek-V3在病人教育中可能更具優勢，但需要進一步研究其在不同情境下的效果。未來研究建議增加樣本量，考慮不同文化背景，並使用更客觀的評估標準。 ### 6. 其他觀點 其他可能的解釋包括AI模型的訓練資料差異，或DeepSeek-V3在特定醫療領域上更好的優化。這些差異可能導致其在LC問題上的優勢，但仍需進一步研究以確認。 ### 總結 研究結果支持DeepSeek-V3在病人教育中的優勢，但需謹慎考慮其應用範圍和局限性。未來研究需更全面地評估AI模型的效果，以確保其在臨床應用中的可靠性和準確性。