चैटजीपीटी अमेरिकी मेडिकल लाइसेंसिंग पास करने में सक्षम है

लाइसेंसिंग परीक्षा चिकित्सक संयुक्त राज्य अमेरिका में यह एक राष्ट्रीय मानक परीक्षा है जिसे यूनाइटेड स्टेट्स मेडिकल लाइसेंसिंग एग्जामिनेशन (यूएसएमएलई) कहा जाता है। यह बहु-भागीय परीक्षा अमेरिकी मेडिकल लाइसेंस आवेदकों के कौशल, ज्ञान और नैदानिक ​​दक्षताओं का आकलन करती है। देश भर के अस्पतालों और क्लीनिकों में चिकित्सा का अभ्यास करना आम तौर पर एक आवश्यकता है।

साल के सबसे बड़े आश्चर्य चैटजीपीटी ने सभी को आश्चर्यचकित कर दिया है। ऐसा इसलिए है क्योंकि यह टूल यूएस मेडिकल लाइसेंसिंग परीक्षा पास करने में सक्षम है। आओ और समझो!

मेडिकल लाइसेंसिंग परीक्षा

परीक्षा अपनी कठिनाई के लिए जानी जाती है, जिसे पूरा करने के लिए आमतौर पर लगभग 300 से 400 घंटे की तैयारी की आवश्यकता होती है और इसमें बुनियादी विज्ञान अवधारणाओं से लेकर बायोएथिक्स तक शामिल है। इसमें तीन चरण होते हैं, अर्थात्:

1. यूएसएमएलई चरण 1: जीव विज्ञान, रसायन विज्ञान, शरीर विज्ञान, शरीर रचना विज्ञान और विकृति विज्ञान सहित मौलिक चिकित्सा विज्ञान के बुनियादी ज्ञान का आकलन करता है। इसमें बहुविकल्पीय प्रश्नों की एक श्रृंखला शामिल है।
2. यूएसएमएलई चरण 2: वास्तविक चिकित्सा स्थितियों में नैदानिक ​​ज्ञान लागू करने की उम्मीदवार की क्षमता का आकलन करता है। इसे दो भागों में बांटा गया है:
3. यूएसएमएलई चरण 3: एक परीक्षा है जो अस्पताल में भर्ती मरीजों और विभिन्न चिकित्सा स्थितियों वाले मरीजों सहित जटिल नैदानिक ​​​​स्थितियों में मरीजों को प्रबंधित करने की उम्मीदवार की क्षमता का आकलन करती है।

चैटजीपीटी

शोधकर्ताओं ने एक लेख प्रकाशित किया जिसमें उन्होंने कहा कि “द चैटजीपीटीबिना किसी प्रशिक्षण के तीनों परीक्षाओं में उत्तीर्ण होने की सीमा पर या उसके निकट प्रदर्शन किया गया विशेष सुदृढीकरण", इसके अलावा, उन्होंने अपने में उच्च स्तर की सहमति और धारणा का प्रदर्शन किया स्पष्टीकरण” बहुत अजीब है ना!

चैटजीपीटी सिर्फ एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण है, लेकिन यह वेब पर बड़ी मात्रा में सामग्री का विश्लेषण करके, वस्तुतः किसी भी विषय पर वाक्य बनाने में सक्षम है।

एक परीक्षण के बाद, चैटजीपीटी ने तीनों परीक्षाओं में 52.4% से 75% के बीच स्कोर किया (उत्तीर्ण ग्रेड आमतौर पर 60% के आसपास होता है)। उनकी 88.9% प्रतिक्रियाओं में, इसने कम से कम एक महत्वपूर्ण और सार्थक अंतर्दृष्टि उत्पन्न की, जिसे शोधकर्ताओं ने "नया, गैर-स्पष्ट और चिकित्सकीय रूप से मान्य" बताया।

"ये नतीजे बताते हैं कि बड़े भाषा मॉडल में चिकित्सा शिक्षा और संभावित रूप से नैदानिक ​​​​निर्णय लेने में सहायता करने की क्षमता हो सकती है।"

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