Umjetna inteligencija nadmašuje nespecijalizirane liječnike u oftalmološkim procjenama
Revolucionarno istraživanje provedeno na Sveučilištu Cambridge otkrilo je da GPT-4, napredni jezični model umjetne inteligencije, može se usporediti s kliničkim znanjem i sposobnostima rješavanja problema iskusnih oftalmologa. Istraživanje je stavilo GPT-4 na test protiv različitih zdravstvenih stručnjaka u različitim fazama njihove karijere, uključujući nespecijaliste s općim znanjem o njezi očiju sličnom općim liječnicima, kao i pripravnike i stručnjake oftalmologe.
Sudionici su prezentirani s 87 kliničkih slučajeva koji uključuju probleme povezane s očima, gdje su morali pružiti dijagnozu ili savjetovanje o liječenju iz niza opcija. Impresivno, GPT-4 je nadmašio nespecijalizirane liječnike i postigao rezultat s pripravnicima za njegu očiju i stručnjacima, iako su najbolji liječnici ostvarili malo bolje rezultate.
Umjetna inteligencija kao pomoćno sredstvo u zdravstvenoj njezi
Istraživači argumentiraju da, iako veliki jezični modeli poput GPT-4 vjerojatno neće potpuno zamijeniti zdravstvene stručnjake, imaju potencijal značajno unaprijediti procese u zdravstvu. Ti modeli mogu pružiti vrijednu savjetodavnu i dijagnostičku podršku za njegu očiju, posebno u brzom prepoznavanju pacijenata ili u regijama s ograničenim pristupom specijaliziranoj zdravstvenoj zaštiti.
Dr. Arun Thirunavukarasu iz Zdravstvenog školskog centra Cambridge naglasio je potencijal za upotrebu umjetne inteligencije u brzom prepoznavanju pacijenata kako bi se razlikovali hitni slučajevi koji zahtijevaju neposrednu specijaliziranu pažnju od onih koji ne zahtijevaju hitno liječenje.
Modeli umjetne inteligencije mogu se pridržavati uspostavljenih algoritama, čime im je omogućeno obrađivanje složenih oftalmoloških pitanja jednako efikasno kao i stručni liječnici. Nadalje razvijanje može pomoći općim liječnicima koji se bore da brzo dobiju savjet od oftalmologa, što je zabrinjavajuć trend s porastom vremena čekanja na njegu očiju u Ujedinjenom Kraljevstvu.
Za unapređivanje i razvoj ovih modela potrebne su velike količine kliničkog teksta, s kontinuiranim naporima diljem svijeta za olakšavanje ovog poboljšanja. Istraživači su istaknuli da je njihovo istraživanje premašilo prethodna tako što su usporedili sposobnosti umjetne inteligencije izravno s prakticirajućim liječnicima umjesto s testnim grupama rezultata.
Dr. Thirunavukarasu sada na Oxford University Hospitals NHS Foundation Trust naglasio je važnost procjene mogućnosti modela koji su komercijalno dostupni, budući da bi pacijenti već mogli koristiti takve modele za savjete umjesto tradicionalnih pretraga interneta.
GPT-4 i drugi modeli, poput GPT-3.5, trenirani su na skupovima podataka koji obuhvaćaju velike količine teksta iz članaka, knjiga i internet izvora. Istraživanje je također testiralo GPT-3.5, PaLM2 i LLaMA, s GPT-4 pružajući najpreciznije odgovore u svim aspektima. Unatoč budućoj upotrebi umjetne inteligencije, uloga liječnika u skrbi za pacijente ostaje ključna, ističući potrebu da pacijenti odluče žele li uključiti računalne sustave u svoju skrb.
Važna pitanja i odgovori
P: Može li umjetna inteligencija (AI) zamijeniti liječnike u dijagnosticiranju očnih bolesti?
O: Ne, AI se ne koristi za zamjenu liječnika već kao dodatak njihovom stručnom znanju. Može pružiti dijagnostičku podršku, posebno u prepoznavanju hitnih slučajeva i regijama s ograničenim pristupom specijalistima za oči. Međutim, liječnici i dalje igraju ključnu ulogu u skrbi za pacijente.
P: Kako AI u dijagnozi zdravlja očiju koristi zdravstvene procese?
O: AI može pružiti brze, točne procjene koje mogu pomoći u prioritetizaciji zdravstvene zaštite pacijenata i smanjenju vremena čekanja. Može služiti kao preliminarno savjetodavno sredstvo za opće liječnike i podržati nespecijaliste u donošenju informiranijih odluka o upućivanju pacijenata oftalmolozima.
Izazovi i kontroverze
Zaštita podataka i etika: Treniranje AI modela s kliničkim podacima postavlja pitanja o privatnosti pacijenata i sigurnosti podataka. Važno je osigurati pravilnu anonimizaciju pacijentovih podataka te obraditi etičke zapreke.
Pouzdanost i odgovornost: Postoji mogućnost pogrešne dijagnoze, što dovodi do pitanja o odgovornosti. Utvrđivanje odgovornosti u slučaju pogreške povezane s AI-em može biti složeno.
Integracija u kliničku praksu: Integriranje alata AI u postojeće zdravstvene sustave može biti izazovno i zahtijeva značajnu infrastrukturu i osposobljavanje zdravstvenih stručnjaka.
Prednosti i nedostaci
Prednosti:
– AI može obraditi velike količine podataka puno brže od ljudi, poboljšavajući efikasnost dijagnostičkih procesa.
– AI može pomoći u prevladavanju nedostatka obučenih oftalmologa, posebno u udaljenim područjima.
– Može pomoći u standardizaciji procesa dijagnoze i liječenja, smanjujući varijabilnost u skrbi za pacijente.
Nedostaci:
– Sustavi AI nedostaju sposobnosti kontekstualnog shvaćanja jedinstvenog konteksta pacijenta, što je ključno za preciznu dijagnozu i liječenje.
– Prekomjerna ovisnost o AI-u može dovesti do propadanja vještina među zdravstvenim stručnjacima.
– Postoje značajni početni troškovi i logistički izazovi povezani s implementacijom AI-a u postavkama zdravstvene zaštite.
Preporučeni povezani linkovi
Za one koji žele naučiti više o ulozi AI-a u različitim aspektima zdravstva i njegovom trenutnom i potencijalnom utjecaju, mogu posjetiti glavne web stranice poznatih organizacija usmjerenih na AI u zdravstvu:
– Nacionalni instituti za zdravstvo (NIH)
– Svjetska zdravstvena organizacija (SZO)
– Institut elektrotehničkih i elektroničkih inženjera (IEEE)
– Američka akademija oftalmologije (AAO)
Napomena: Proučavanje specifičnih informacija o primjeni GPT-4 u oftalmologiji može zahtijevati dublje uranjanje u specijalizirane publikacije ili izvore vijesti sa Sveučilišta Cambridge i povezanih znanstvenih časopisa.
The source of the article is from the blog karacasanime.com.ve