Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Halk Sağlığı Hemşireliğinde Yapay Zeka Tabanlı GPT-3’ün Kullanılmasına Yönelik Fizibilite Çalışması
3
Zitationen
2
Autoren
2023
Jahr
Abstract
Bu çalışmanın amacı halk sağlığı hemşireliğinde yapay zeka tabanlı GPT-3’ün kullanılmasına yönelik fizibilite oluşturulmasıdır. Bu fizibilite çalışmasında metin oluşturma ve özetleme için GPT-3'ten birkaç model denendi (text-ada-001, text-babbage-001, text-curie-001, text-davinci-003). Araştırmada OpenAI tarafından Ocak 2023'te ücretsiz beta sürümü sağlanan en yetenekli GPT-3 modeli olarak da bilinen "text-davinci-003"kullanıldı. Bu çalışmada, text-davinci-003, kullanıcıların bir yapay zeka ile basit bir şekilde anında etkileşim kurmasını sağlayan bir doğal dil oluşturma modeli olarak değerlendirildi. Girdi sorgusunda, cevap başına gereken kapasite ve ayrıntılılık yansıtmak için "maksimum uzunluk" parametresi 2048 olarak değiştirildi. GPT-3’ten yanıtlar 9 Mart 2023 tarihinde alındı. GPT-3 için önceden belirlenmiş araştırma soruları sorulmadan önce, yöntem analiz edildi. OpenAI tarafından geliştirilen özel bir model olarak GPT-3'ün ilgili özellikleri kontrol edildi. Özellikle, bu araştırmada kullanılan GPT-3 alıntısı, talep üzerine GPT-3 tarafından önerildi. Bu fizibilite çalışmasında, GPT-3’ün halk sağlığı hemşireliğine katkıları konusunda GPT-3 tarafından oluşturulan 6 amaç doğrultusunda sorulan sorular ve GPT-3 tarafından verilen yanıtlar yer almaktadır. GPT-3'ün, halk sağlığı hemşireliği ile ilgili olası metin blokları bir araya getirilerek, bir ekip üyesi olarak halk sağlığı hemşireliği araştırmalarına katkıda bulunabileceği ifade edilebilir. İnsan yazarlar, yapay zekanın yanı sıra bilimsel literatürü de takip etmesi gerektiği, halk sağlığı hemşireliği alanında yapay zeka katkıları hakkında geniş bir bilimsel tartışmanın gerekli olduğu söylenebilir.
Ähnliche Arbeiten
Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI
2019 · 8.260 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.116 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 7.493 Zit.
Proceedings of the 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence
2005 · 5.776 Zit.
Peeking Inside the Black-Box: A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI)
2018 · 5.438 Zit.