Performance of Advanced Artificial Intelligence Models in Pulp Therapy for Immature Permanent Teeth: A Comparison of ChatGPT-4 Omni, DeepSeek, and Gemini Advanced in Accuracy, Completeness, Response Time, and Readability.

先進人工智慧模型於未成熟恆牙牙髓治療之表現:ChatGPT-4 Omni、DeepSeek 與 Gemini Advanced 在準確性、完整性、回應時間及可讀性之比較

<think> 嗯,我看到這篇研究主要是在比較三個先進的人工智慧模型在牙髓治療上的表現,包括ChatGPT-4 Omni、DeepSeek和Gemini Advanced。研究目的是評估這些模型在回答有關未成熟永久齒牙髓治療問題的準確性、完整性、響應時間和可讀性。 首先,研究目的很明確,就是要比較這三個AI模型的表現。研究假設可能是不同的模型在這些指標上會有不同的表現,尤其是ChatGPT-4 Omni和DeepSeek可能比Gemini Advanced更好,因為它們在其他領域的表現已經很出色了。 方法方面,研究團隊用了21個基於美國內科牙科學會資源的問題,這些問題由兒童牙科醫生和內科牙科醫生評估,確保問題的相關性和難度適中。評估準確性和完整性是合理的,因為這兩點對臨床應用非常重要。響應時間和可讀性也是實用的指標,尤其是可讀性,因為如果AI的回答太難理解,醫生可能不會用它們。 數據解釋方面,結果顯示ChatGPT-4 Omni和DeepSeek在準確性和完整性上優於Gemini Advanced,尤其是準確性差異有統計學意義。這支持了研究假設,可能是因為前兩者的訓練數據更豐富或是算法更先進。DeepSeek在可讀性上得分最高,可能是因為它的生成文本更簡潔明了。 研究的局限性包括樣本量只有21個問題,可能不夠全面,無法覆蓋所有臨床情境。此外,評分的主觀性可能會影響結果,因為不同的專家可能有不同的評分標準。另外,研究只比較了這三個模型,未來可以加入更多模型,如Bard或其他新興AI,看看它們的表現如何。 在臨床應用上,這項研究提示醫生在使用AI時要注意準確性和可讀性,不能只看響應速度。未來研究可以考慮更多臨床案例,甚至實際應用中的反饋,來提升AI模型的表現。此外,開發更具臨床導向的AI模型,可能需要與更多臨床專家合作,確保訓練資料涵蓋更多實用情境。 其他可能的觀點是,雖然ChatGPT-4 Omni和DeepSeek在準確性上做得好,但Gemini Advanced的快速響應在某些緊急情況下可能更有用。未來研究可以探討如何平衡這些指標,或者針對不同的臨床需求,推薦不同的模型。 總之,這篇研究提供了有價值的比較,但仍有提升空間,特別是在樣本數量和模型多樣性上。未來的研究可以更全面地評估AI模型,為臨床應用提供更可靠的選擇。 </think> ### 1. 研究目的與假設 該研究主要探討了三個先進的人工智慧模型(ChatGPT-4 Omni、DeepSeek、Gemini Advanced)在牙髓治療上的表現,包括準確性、完整性、響應時間和可讀性。研究假設這些模型在不同指標上會有不同的表現,尤其是ChatGPT-4 Omni和DeepSeek可能在準確性和完整性上優於Gemini Advanced。 ### 2. 方法與設計 研究方法合理,使用21個基於專業資源的問題,並由專家評估,確保問題的相關性和難度。評估準確性和完整性是合理的,因為這些指標直接影響臨床應用。響應時間和可讀性也是重要的實用指標。然而,樣本量只有21個問題,可能不夠全面,且評分的主觀性可能影響結果。 ### 3. 數據解釋與結果 結果顯示ChatGPT-4 Omni和DeepSeek在準確性和完整性上優於Gemini Advanced,支持研究假設。DeepSeek在可讀性上得分最高,可能因其生成文本更簡潔。準確性和完整性之間的高相關性(ρ: .719)顯示這兩個指標密切相關,而響應時間與完整性正相關,但與準確性無顯著相關。 ### 4. 局限性與偏見 研究的局限性包括樣本量小,可能不夠全面,且評分的主觀性可能影響結果。此外,研究只比較了三個模型,未來可以加入更多模型。未考慮到的變項包括不同臨床情境和個別模型的特定優勢。 ### 5. 臨床及未來研究意涵 研究提示醫生在使用AI時需注意準確性和可讀性,而不僅僅是響應速度。未來研究可以考慮更多臨床案例和實際反饋,提升AI模型的表現。開發更具臨床導向的AI模型可能需要與更多臨床專家合作。 ### 6. 其他觀點 雖然ChatGPT-4 Omni和DeepSeek在準確性上優於Gemini Advanced,但Gemini Advanced的快速響應在緊急情況下可能更有用。未來研究可以探討如何平衡這些指標,針對不同臨床需求推薦不同的模型。 ### 總結 該研究提供了有價值的比較,但仍有提升空間,特別是在樣本數量和模型多樣性上。未來的研究可以更全面地評估AI模型,為臨床應用提供更可靠的選擇。