评估人工智能生成的患者妊娠糖尿病教育材料：内容与质量评价

《The Journal of Perinatal & Neonatal Nursing》：Assessing Artificial Intelligence-Generated Patient Educational Material on Gestational Diabetes Mellitus: Content and Quality Evaluation

本研究评估ChatGPT与Gemini生成的妊娠糖尿病（GDM）患者教育材料质量，通过32个常见问题生成材料，采用PEMAT-P工具、Ate?man和Gunning Fog Index评估。结果显示材料可读性高（Ate?man 77.8，G FI 16.25），专家评分优秀（理解度91.36%，行动力89.67%），证实AI生成材料具备临床应用潜力，但需进一步长期效果研究。

　　

摘要

目的：本研究旨在评估由ChatGPT和Gemini生成的有关妊娠糖尿病（GDM）的患者教育材料的内容和质量。背景：知识来源对于疾病的有效管理至关重要。人工智能（AI）平台在未来可能成为患者教育材料的主要来源。方法：采用描述性研究设计。从现有指南的患者教育部分中提取了与GDM相关的常见问题，并将这些问题提交给ChatGPT和Gemini。这些平台提供的回答被用于创建针对被诊断为GDM的孕妇的教育材料。内容由11位专家组成的小组进行了审查。使用《印刷材料患者教育材料评估工具》（PEMAT-P）来评估内容的有效性和清晰度，并通过Ate?man可读性公式和Gunning Fog指数来评估可读性。结果：共向AI平台提出了32个关于GDM的问题。生成的教育材料的可读性得分为77.8（基于Ate?man量表），Gunning Fog指数得分为16.25。专家们认为该材料易于理解，平均PEMAT-P理解度得分为91.36%（范围：86.66%-93.75%），可操作性得分为89.67%（范围：80%-100%）。结论：由ChatGPT和Gemini生成的患者教育材料具有较高的可读性，易于理解。此外，这些材料被认为对患有GDM的孕妇来说是易于理解和可操作的。对实践和研究的启示：尽管AI生成的患者教育材料具有巨大潜力，但仍需要进一步的实验研究来评估其长期有效性。