Областта на изкуствен интелект (AI) е свидетелствала за проразумително напредване със създаването на Генеративен Обучен Трансформатор 4, широко признат като GPT-4. Разработен от технологичната лаборатория OpenAI, този модерен модел за езиково разпознаване използва успешите предшественици си, GPT-3 и GPT-3.5, и носи значителни подобрения на масата.
Изключителна Производителност при Оценяване в Офталмология от GPT-4
Революционно изследване, проведено от Клиничния Факултет по Медицина на Университета в Кеймбридж, разкри, че GPT-4 в областта на офталмологичните оценки показа изключителни резултати, съперничейки с експертните медицински специалисти. Според предварителните доклади от Financial Times, този модел на машинно обучение успешно се справи с поредица от множествено изборни въпроси, свързани с офталмология, надхвърляйки постиженията на неспециализираните лекари и резидентните офталмолози.
Изследването, публикувано в PLOS Digital Health, включваше сравнение на различни модели за езиково обучение, включително GPT-4, предшественикът му GPT-3.5 и модели на технологичните гиганти Google и Meta, спрямо медицинските практикуващи в тест с 87 въпроса. Неизбежно, въпреки че един експертен офталмолог правилно отговорил на 56 въпроса, GPT-4 постигна точен отговор за 60 въпроса, малко по-висок от средната успеваемост от 59,7 на трима резидентни офталмолози и значително по-висок от средния резултат на 37 правилни отговора на младите лекари.
Инсайтове от Изследването и Последици
Въпреки че резултатите на изследването обещават светло бъдеще за AI в медицинските области, изследователите подчертаха необходимостта от внимание поради някои вродени рискове и предизвикателства. Ограничението да се разполага с фиксиран брой въпроси вероятно изкривява практичните приложения, а склонността на AI към „халюциниране“ или фабрикуване на информация представлява значителна заплаха за точните медицински диагнози. Освен това липсата на нюанси в сегашната технология може да доведе до грешно тълкуване на данните и пропускане на критични детайли.
Въпреки тези загрижености, модели като GPT-4 показват значителен потенциал за подпомагане на медицинските оценки, като изследвания в областта на офталмологията. Въпреки това внедряването на такава технология в здравните заведения изисква внимателно и балансиран подход, за да се гарантира, че ползите значително надхвърлят свързаните рискове и потенциални недостатъци.
Важен Въпрос: Може ли GPT-4 да подобри ефективността и точността на медицинските диагностики?
Отговор: GPT-4 показва перспективи в медицинските диагностики, което се отразява в неговата производителност при офталмологични оценки, където превзема надмощие над младите лекари и близо съответства на експертния офталмолог. Все пак, неговото внедряване трябва да се управлява внимателно, за да се избегнат рискове като дезинформацията и грешното тълкуване на данните.
Ключови Предизвикателства:
1. Склонността на AI към генериране на неправилна или „халюцинативна“ информация може да доведе до грешни диагнози.
2. Липсата на контекстуално разбиране и нюанси в AI може да доведе до пренебрегване на критични детайли за пациентите.
3. Етичните въпроси около защитата на личните данни на пациентите и сигурността на данните са от първостепенно значение.
4. Надеждността на подпомогнатите от AI диагностики в разнообразни медицински ситуации в реалния свят още не е напълно тествана.
Контроверзи:
1. Съществува дебат относно степента, до която AI следва да участва в грижите и вземането на решения за пациентите.
2. Има загрижености за възможността за преместване на работни места на медицинските специалисти.
3. Интерпретируемостта на решенията на AI остава контроверзна тема поради „черната кутия“ природа на моделите за дълбоко обучение.
Предимства:
1. AI може да обработва големи обеми от медицински данни бързо, което потенциално ускорява диагностиката.
2. Тя може да предостави подкрепа в области с нестачка на медицински специалисти.
3. GPT-4 може да помогне в образованието и обучението, предоставяйки обилно лекарствено знание, което е лесно достъпно.
Недостатъци:
1. Има риск от прекомерната зависимост от AI, което може да доведе до забавяне в диагностиката на лекарите.
2. Системите на AI може да не се справят добре с граничните случаи поради обучението си в голяма степен върху „средни“ случаи.
3. Предразсъдъци в обучаващите данни на AI могат да доведат до предварителни предложения за диагностика.
Полезни Връзки:
– Важна информация може да се намери в академичната публикация, като посетите уебсайта plos.org.
– Информация за OpenAI и неговите разработки, включително GPT-4, може да бъде достъпна на openai.com.
– Общи новини и актуализации за напредъците в технологиите на AI често могат да бъдат намерени на уебсайта на Financial Times.
– Информация за етичните въпроси и AI в здравеопазването може да бъде изследвана чрез домейна на World Health Organization (WHO).
Въпреки че GPT-4 е маркирал стъпка в областта на AI, особено за своето потенциално приложение в медицинските диагностики, неговото пълно интегриране в клиничната практика изисква надминаването на предизвикателствата и контроверзите, за да се гарантира безопасността на пациентите и подобряване на здравните резултати.
The source of the article is from the blog japan-pc.jp