Exploring the possibilities and limitations of customized large language model to support and improve cervical cancer screening.

Journal: BMC medical informatics and decision making
Published Date:

Abstract

BACKGROUND: The rapid advancement of artificial intelligence, driven by Generative Pre-trained Transformers (GPT), has transformed natural language processing. Prompt engineering plays a key role in guiding model outputs effectively. Our primary objective was to explore the possibilities and limitations of a custom GPT, developed via prompt engineering, as a patient education tool, which delivers publicly available information through a user-friendly design that facilitates more effective access to cervical cancer screening knowledge.

Authors

  • Viola Angyal
    1 Semmelweis Egyetem, Doktori Iskola, Egészségtudományi Doktori Tagozat, Egészségügyi Közszolgálati Kar, Digitális Egészségtudományi Intézet Budapest Magyarország.
  • Ádám Bertalan
    1 Semmelweis Egyetem, Doktori Iskola, Egészségtudományi Doktori Tagozat, Egészségügyi Közszolgálati Kar, Digitális Egészségtudományi Intézet Budapest Magyarország.
  • Péter Domján
    2 Semmelweis Egyetem, Doktori Iskola, Egészségtudományi Doktori Tagozat Budapest Magyarország.
  • Elek Dinya
    3 Semmelweis Egyetem, Egészségügyi Közszolgálati Kar, Digitális Egészségtudományi Intézet Budapest Magyarország.