Εκπλήσσοντας πολλούς στον ιατρικό τομέα, ένα απλό μοντέλο γλώσσας γνωστό ως Chat GPT πρόσφατα ανέλαβε μια δοκιμή για να προκαλέσει μια σειρά ιατρικών εξετάσεων. Ανάμεσα σε αυτές ήταν η Εξέταση Ιατρικής Εξόδου των Ηνωμένων Πολιτειών (USMLE), η οποία είναι γνωστή για τη δυσκολία της και ως μέτρο για ιατρούς που ελπίζουν να εργαστούν στις Ηνωμένες Πολιτείες. Ωστόσο, το Τεχνητό Νευρικό Δίκτυο αντιμετώπισε επίσης την ευρωπαϊκή εξέταση πιστοποίησης στην καρδιολογία.
Σύμφωνα με τον ειδικό στην ιατρική έρευνα Δρ. Συμον Σουβάλα, αν και οι αρχικοί αποτελέσματα φάνηκαν ελπιδοφόρα, το ΤΝΔ πρέπει να αντιμετωπίσει μια πραγματικότητα κατά τη διάρκεια της αναμέτρησής του με την Εθνική Εξέταση Ειδικότητας Εσωτερικής Ιατρικής (PES) στην Πολωνία. Ο Δρ. Σουβάλα, μαζί με την ομάδα του, καθόρισαν τις ικανότητες του ΤΝΔ με το να απαντήσει σε σύνολο 1.191 ερωτήσεων από 10 σειρές της PES, που είχαν επιλεγεί από τα έτη 2013 έως 2017.
Η απόδοση του μοντέλου γλώσσας διακυμάνθηκε, απαντώντας σωστά σε ποσοστό μεταξύ 47,5% και 53,3% των ερωτήσεων, με μέσο όρο 49,4%. Δυστυχώς, αυτή η βαθμολογία δεν ήταν αρκετή για να περάσει το κατώφλι επιτυχίας του 60%, οδηγώντας στην αποτυχία του ΤΝΔ να περάσει σε κάθε σειρά στην οποία ελέγχθηκε. Κατά την εξέταση των συγκεκριμένων, το ΤΝΔ αντιμετώπισε ιδιαίτερα δύσκολες ερωτήσεις καρδιολογίας, επιτυγχάνοντας ποσοστό επιτυχίας 43,7%. Επίσης, δεν ήταν επιτυχές στην ενδοκρινολογία, συμπεριλαμβανομένων θεμάτων που αφορούν το διαβήτη, και στην πνευμονολογία.
Ωστόσο, δεν ήταν όλα άσχημα για το ΤΝΔ, καθώς έδειξε επαίνους σε ορισμένους τομείς, καταγράφοντας το υψηλότερο ποσοστό επιτυχίας του 71,4% στην ανοσολογία και την αλλεργία και έναν σεβαστό 55,3% στις μολύνσεις. Αυτά τα αποτελέσματα υπονοούν τις διαφορετικές δυνατότητες των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης στη διαχείριση διακριτών θεματικών στον ιατρικό τομέα.
Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης σε ιατρικές εξετάσεις έχει κερδίσει σημαντική προσοχή λόγω των δυνητικών συνεπειών στην ιατρική εκπαίδευση, την υποστήριξη κλινικών αποφάσεων και τη φροντίδα του ασθενούς. Καθώς εξετάζουμε τη διαμόρφωση της ΤΝΔ με τις ιατρικές εξετάσεις, τα ακόλουθα είναι τα βασικά ερωτήματα και προκλήσεις:
Βασικά Ερωτήματα:
1. Ποιο είναι το δυναμικό της τεχνητής νοημοσύνης στην ιατρική εκπαίδευση και τη συνεχή επαγγελματική ανάπτυξη;
2. Πώς μπορεί η τεχνητή νοημοσύνη να ενσωματωθεί στην κλινική λήψη αποφάσεων χωρίς να θέτει σε κίνδυνο την ασφάλεια των ασθενών;
3. Ποιες είναι οι ηθικές σκέψεις που περιβάλλουν τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην ιατρική;
4. Πώς συσχετίζεται η απόδοση της τεχνητής νοημοσύνης στις ιατρικές εξετάσεις με την πραγματική κλινική επάρκεια;
Απαντήσεις και Προκλήσεις:
Το δυναμικό της τεχνητής νοημοσύνης στην ιατρική εκπαίδευση έγκειται στη δυνατότητά της να παρέχει εξατομικευμένες εκπαιδευτικές εμπειρίες και να προσομοιάζει πολύπλοκες κλινικές καταστάσεις για εκπαιδευτικούς σκοπούς. Ωστόσο, η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στην κλινική λήψη αποφάσεων απαιτεί αυστηρή επικύρωση για να εξασφαλιστεί η ακρίβεια και η αξιοπιστία, αντιμετωπίζοντας μια σημαντική πρόκληση.
Ηθικά, απαιτείται να ληφθούν υπόψη οι επιπτώσεις των συστάσεων της τεχνητής νοημοσύνης στην εμπιστοσύνη του ασθενή, την ενημερωμένη συναίνεση και τη σχέση γιατρού-ασθενή. Η διασφάλιση διαφάνειας και ευθύνης στην λήψη αποφάσεων της τεχνητής νοημοσύνης είναι ζωτικής σημασίας.
Η απόδοση της τεχνητής νοημοσύνης στις ιατρικές εξετάσεις μπορεί να μην αποτυπώνει πλήρως τις λεπτομέρειες της πρακτικής κλινικής στον πραγματικό κόσμο, όπως η επικοινωνία με τον ασθενή, η ηθική σκέψη και η κριτική κατάσταση. Αυτό είναι ένα κρίσιμο ζήτημα, καθώς η επιτυχία σε μια εξέταση δεν συνιστά απαραίτητα την ύπαρξη ενός αρμόδιου επαγγελματία.
Πλεονεκτήματα και Μειονεκτήματα:
Πλεονεκτήματα:
– Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επεξεργάζεται γρήγορα και να συνθέτει μεγάλες ποσότητες ιατρικών γνώσεων, πιθανώς ενημερωμένη με τα τελευταία ερευνητικά αποτελέσματα.
– Η τεχνητή νοημοσύνη δεν υπόκειται στις γνωστικές προκαταλήψεις και την κούραση που μπορεί να επηρεάσουν την απόδοση του ανθρώπου.
– Μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό προτύπων και τη διάγνωση σπάνιων περιστάσεων που ενδέχεται να παραβλεφθούν από τους ανθρώπους.
Μειονεκτήματα:
– Η κατανόηση της τεχνητής νοημοσύνης για πολύπλοκους ανθρώπινους παράγοντες και εμπαθείς πτυχές της φροντίδας είναι περιορισμένη.
– Η υπερβολική εξάρτηση από την τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να υπονομεύσει τις δεξιότητες λήψης αποφάσεων κλινικής των επαγγελματιών υγείας.
– Υπάρχουν ανησυχίες σχετικά με την ευθύνη και τις νομικές συνέπειες των προτάσε
The source of the article is from the blog j6simracing.com.br