Tervenevad tehisintellekti (AI) võimed tervishoius viitavad tulevikule, kus masintäpsus võiks ulatuda, või isegi ületada, inimlikke teadmisi. Cologne’i Ülikooli Haigla meeskonna läbiviidud uuring on näidanud, et OpenAI AI mudel GPT-4 suudab võrreldes radioloogidega tuvastada vigu pildistamisaruannetes. See edasiminek viitab AI potentsiaalile optimeerida röntgendiagnostika osakondade töökorraldust ning pakub paljulubavat võimalust diagnostiliste teenuste täpsuse ja efektiivsuse suurendamiseks.
Haigla radioloogiarendaja dr Roman Geretz märkis, et AI jõudlus võiks aidata kaasa radioloogiliste aruannete ülevaatamise ja kasutamise parendamisele. See võiks viia ajakohaste ja usaldusväärsete diagnoosideni, tugevdades lõppkokkuvõttes radioloogiaosakondade võimekust patsientide paremaks teenindamiseks. Enneolematu uurimistöö käigus hinnati AI mudelit inimese jõudluse suhtes täpsuse, kiiruse ja kulutõhususe osas.
Uuring hõlmas 200 röntgeniaruannet haiglast kuue kuu jooksul ja lisas meelega 150 viga, sealhulgas väärkirjutused, kirjavigad ja segased väljendid. AI ja kuus röntgeniprofessionaali, kaasa arvatud kaks vanemkonsultanti, kaks osakonnajuhatajat ja kaks residenti, vaatasid aruanded läbi iseseisvalt vigade avastamiseks.
Tulemused näitasid, et GPT-4 tuvastas vigu 83% -l juhtudest, lähenedes nii konsultantide 89% -le kui ületades osakonnajuhatajate ja residentide 80% täpsust. Lisaks osutus AI kiireimaks ja kulutõhusamaks raportite töötlemisel võrreldes inimteguritega. Dr Geretz rõhutas, kuidas AI võiks parandada patsiendihooldust, tõstes aruannete täpsust ja vähendades tarneaegu, lahendades potentsiaalselt peamisi tervishoiu väljakutseid nagu nõudluse kasv röntgeniteenuste järele ja survet kulude vähendamiseks. Uuring “GPT-4 potentsiaal vigade tuvastamisel röntgeniaruannetes: mõjud aruandluse täpsusele” on avaldatud Radioloogia ajakirjas.
AI eelised meditsiinipildi analüüsis:
– Suurenenud täpsus: AI mudeli kõrge/väga hea edu määr vigade tuvastamisel võib vähendada diagnostiliste ebatäpsuste riski, mis on oluline patsientide raviplaanide jaoks.
– Kiirus: AI suudab töödelda ja vaadata läbi suuri koguseid meditsiinipildi aruandeid kiiremini kui inimröntgenoloogid, viies kiiremate diagnoosideni ja ravi alustamiseni.
– Kulutõhusus: Radioloogide töökoormuse osalise automatiseerimisega suudab AI vähendada tööjõukulusid ja aidata tervishoiuasutustel majandusressursse tõhusamalt hallata.
– Ühtlane tähelepanu: AI süsteemid võivad pakkuda järjepidevat tähelepanu detailidele, mõjutamata väsimust ega kognitiivset eelarvamust, mis võib mõjutada inimtööd.
Peamised väljakutsed ja vaidlusalused:
– Usaldusväärsus: Tervishoiutöötajad ja patsiendid võivad suhtuda kõhklusega AI süsteemide usaldusväärsusesse selliste kriitiliste ülesannete osas.
– Andmekaitse: Patsientide andmete kasutamine AI mudelite koolitamiseks ja töötamiseks tekitab muret privaatsuse ja turvalisuse pärast.
– Töökoha äravõtmine: Jätkub arutelu selle üle, kas AI asendab inimröntgenoloogid või muudab nende töö olemust.
– Regulatiivsed ja eetilised küsimused: AI süsteemide reguleerimine tervishoius seab uued väljakutsed ning eetilisi kaalutlusi tuleb arvesse võtta, eriti vastutuse küsimuste osas vigade korral.
– Integratsioon tervishoiusüsteemidega: AI sujuv integreerimine olemasolevatesse tervishoiu IT-süsteemidesse ja töökorraldustesse võib olla keeruline ja kulukas.
– Liiga suur sõltuvus: Võib olla risk liigsest sõltuvusest AI-st, mis võib viia inimteadmiste ja järelevalve vähenemiseni.
AI puudused meditsiinipildi aruannete analüüsis:
– Piiratud otsustusvõime: Praegu puudub AI-l inimlik otsustusvõime ja ta võib takerduda nüansirikkates või tõlgenduslikel juhtudel, mis nõuavad kliinilist konteksti ja kogemusi.
– Algoritmiline eelarvamus: Kui AI-d koolitatakse eelarvamustega andmekogumitel, võib see põhjustada eelarvamuslikke tulemusi, mis võivad mõjutada teatud patsiendipopulatsioone negatiivselt.
– Vigade vastutus: Vastutuse määramine eksiarvamuste eest, kus osales AI, võib olla keerukas.
Nende kaalutluste valguses jääb AI potentsiaal radioloogiliste aruannete täpsuse ja efektiivsuse parandamisel oluliseks. Kuna uurimused, nagu näiteks Cologne’i Ülikooli haigla uuringud, jätkuvad, tundub AI integreerimine kliinilisse praktikasse olevat suure potentsiaaliga valdkond, eeldusel et sellesse suhtutakse mõistlikult piirangute ja sotsiaal- eetiliste aspektide osas.
Lisateabe saamiseks võib viidata peamisele Radioloogia ajakirja domeenile, kus uuring võib olla kättesaadav: Radiology ajakiri. Samuti võivad teadlased ja tervishoiutöötajad saada laiemat arusaamist ja uuendusi tehisintellekti kasutamisest tervishoius sellistest kohtadest nagu Ameerika Mõõtjate Füüsikute Assotsiatsioon ja Põhja-Ameerika Radioloogide Selts.
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com