This paper is in the following e-collection/theme issue:

Theme Issue: ChatGPT and Generative Language Models in Medical Education (98) Natural Language Processing (793) Ontologies, Classifications, and Coding (267) Chatbots and Conversational Agents (621) Artificial Intelligence (1693) Generative Language Models Including ChatGPT (476)

Published on in Vol 9 (2023)

Preprints (earlier versions) of this paper are available at https://preprints.jmir.org/preprint/48904, first published .
Differentiating ChatGPT-Generated and Human-Written Medical Texts: Quantitative Study

Differentiating ChatGPT-Generated and Human-Written Medical Texts: Quantitative Study

Differentiating ChatGPT-Generated and Human-Written Medical Texts: Quantitative Study

Authors of this article:

Wenxiong Liao1 Author Orcid Image ;   Zhengliang Liu2 Author Orcid Image ;   Haixing Dai2 Author Orcid Image ;   Shaochen Xu2 Author Orcid Image ;   Zihao Wu2 Author Orcid Image ;   Yiyang Zhang1 Author Orcid Image ;   Xiaoke Huang1 Author Orcid Image ;   Dajiang Zhu3 Author Orcid Image ;   Hongmin Cai1 Author Orcid Image ;   Quanzheng Li4 Author Orcid Image ;   Tianming Liu2 Author Orcid Image ;   Xiang Li4 Author Orcid Image
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JMIR Publications JMIR Publications @jmirpub

New in JMIR MedEdu: Differentiating ChatGPT-Generated and Human-Written Medical Texts: Quantitative Study https://t.co/2iYR5rhVRy https://t.co/Iu1tCaXPKf

2:46 PM · Dec 28, 2023

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JMIR Medical Education JMIR Medical Education @JMIR_MedicalEd

RT @jmirpub: New in JMIR MedEdu: Differentiating ChatGPT-Generated and Human-Written Medical Texts: Quantitative Study https://t.co/2iYR5rh…

2:46 PM · Dec 28, 2023

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cs.CL Papers cs.CL Papers @arxiv_cs_cl

https://t.co/WItBMLRwAi Differentiate ChatGPT-generated and Human-written Medical Texts. (arXiv:2304.11567v1 [https://t.co/HW5RVw4UkE]) #NLProc

1:58 AM · Apr 25, 2023

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SummarizedML SummarizedML @summarizedml

We analyze the differences between medical texts written by human experts and generated by ChatGPT, and designing machine learning workflows to detect and differentiate ???? https://t.co/eDIAiSQU9v https://t.co/vx3tx8qJle

5:19 AM · Apr 25, 2023

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Mojofull Mojofull @furoku

背景：ChatGPTは人間のような文章を生成できますが、医療分野では誤った情報が危険です。本研究では、専門家による医療テキストとChatGPT生成テキストの違いを分析し、検出方法を開発します。結果、BERTモデルを使って95％以上の精度でChatGPT生成テキストを検出できました。 https://t.co/BGGrJiuWkA

8:27 AM · Apr 25, 2023

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Semisance Semisance @semisance

Differentiate ChatGPT-generated and Human-written Medical Texts https://t.co/FMujYbWynb https://t.co/uhYoL0lRyQ

2:30 PM · Apr 25, 2023

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arXiv cs.CL 自動翻訳 arXiv cs.CL 自動翻訳 @arXiv_cs_CL_ja

Differentiate ChatGPT-generated and Human-written Medical Texts https://t.co/YSXifZxUfw 背景: ChatGPT などの大規模な言語モデルは、文法的に完全で人間らしいテキスト コンテンツを生成することができ、ChatGPT によって生成された多数のテキストがインターネット上に出現していま

2:49 PM · Apr 25, 2023

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Mojofull Mojofull @furoku

大規模言語モデルChatGPTによる医療テキストと人間が書いたものを見分ける研究。BERTモデルを使って95%以上の精度でChatGPT生成テキストを検出。人間の文章は具体的で情報量が多い。 https://t.co/BGGrJiuWkA

5:20 PM · Apr 25, 2023

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Yasuhiro Morioka Yasuhiro Morioka @morioka

RT @arXiv_cs_CL_ja: Differentiate ChatGPT-generated and Human-written Medical Texts https://t.co/YSXifZxUfw 背景: ChatGPT などの大規模な言語モデルは、文法的…

8:38 PM · Apr 25, 2023

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kz kz @kz311

そのとおりだとも思えるのだが、検出できなかったのではなかったか。 専門分野に限定すれば、専門用語などがあまり使われないのですぐわかる、 非専門の会話などでは、一般に使われる用語しか使われていないのでわからない、ってこと? 広い概念から回答をスタートすると考えれば聞き方にも依存? https://t.co/Ko3GVNsbL5

9:12 PM · Apr 25, 2023

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Parker Seegmiller Parker Seegmiller @pkseeg

@jacobaustin132 Yeah... This study doesn't measure medical Q/A responses, rather medical abstracts and radiology reports, but at least they use verified experts. https://t.co/nuqyclYvmZ

12:46 PM · Apr 30, 2023

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arXiv abstract arXiv abstract @arxivabs

@pkseeg @jacobaustin132 Check out the abstract! https://t.co/QraZA4C3YF

12:47 PM · Apr 30, 2023

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