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N. Joshi
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Barcelona, España
Vich, España
Introducción: ChatGPT, un chatbot de inteligencia artificial (IA) generativa, es una herramienta prometedora de apoyo en el diagnóstico, en la toma de decisiones y en la educación en Cirugía Ortopédica y Traumatología (COT).
El objetivo principal de este estudio es evaluar la capacidad de ChatGPT-4o para responder las preguntas de un examen teórico dirigido a residentes de COT. El objetivo secundario es comparar la tasa de aciertos y el patrón de respuestas obtenidos por este chatbot con los de los residentes, categorizados según sus años de experiencia.
Métodos: Es un estudio observacional retrospectivo. Se ha analizado el examen teórico de COT realizado por residentes de un hospital terciario español en 2024. El examen incluyó 48 preguntas tipo test (10 con imagen), distribuidas entre distintas subespecialidades. Se registraron las respuestas de ChatGPT-4o y de los residentes para comparar las tasas de aciertos. Además, se analizó la capacidad de acertar preguntas en función de la temática y de la vinculación a imagen.
Resultados: ChatGPT-4o respondió correctamente 34 de 48 preguntas (71%). La tasa de respuestas correctas de ChatGPT fue superior a la media de los residentes de COT (67%), obteniendo una puntuación similar a la de los residentes de quinto año (70%). Sin embargo, mostró una tasa de acierto mucho menor en las preguntas vinculadas a imagen clínica o radiológica (30%).
Conclusiones: ChatGPT-4o es capaz de responder preguntas de un examen teórico sobre COT, obteniendo una tasa de aciertos superior a la media de los residentes de COT y similar a la de los residentes de quinto año. No obstante, la tasa de errores fue del 29,2% y destacó una capacidad más limitada para acertar preguntas vinculadas a imágenes, así como cuestiones que exijan razonamiento clínico complejo. El uso de este modelo de IA no puede sustituir la experiencia y el razonamiento del profesional médico.
Introduction: ChatGPT, a generative artificial intelligence (AI) chatbot, represents a potential tool to support diagnosis, decision-making, and education in Orthopaedic Surgery and Traumatology (OST). The primary aim of this study was to evaluate the ability of ChatGPT-4o to answer questions from a theoretical exam designed for OST residents. The secondary aim was to compare the chatbot’s score and response patterns with those of residents, stratified by years of training.
Methods: This was a retrospective observational study. A theoretical OST exam administered in 2024 to residents at a Spanish tertiary hospital was analyzed. The exam comprised 48 multiple-choice questions (10 including images) across different subspecialties. The responses of ChatGPT-4o and the residents were recorded to com pare accuracy rates. In addition, the ability to correctly answer questions was analyzed according to topic and association with images.
Results: ChatGPT-4o correctly answered 34 out of 48 questions (71%). Its accuracy rate was higher than the avera ge of OST residents (67%), achieving a score comparable to fifth-year residents (70%). However, its performance was notably lower in image-based clinical or radiological questions (30% accuracy).
Conclusion: ChatGPT-4o is capable of answering questions from a theoretical OST examination, achieving a score higher than the average of OST residents and comparable to that of the most experienced residents (fifth-year).
However, the error rate was 29.2%, with a notably lower accuracy in questions involving images and those requiring complex clinical reasoning. The use of this AI model cannot replace the expertise and reasoning of medical professionals
