TEKOÄLY YLITTÄÄ YLEISLÄÄKÄRIT SILMÄTUTKIMUKSISSA
Cambridgen yliopiston suorittama vallankumouksellinen tutkimus on paljastanut, että GPT-4, kehittynyt tekoälykielen malli, pystyy vastaamaan kliiniseen tietoon ja ongelmanratkaisutaitoihin kokeneiden silmälääkäreiden tasolla. Tutkimuksessa GPT-4 asetettiin testiin eri uravaiheissa olevia terveydenhuollon ammattilaisia vastaan, mukaan lukien yleislääkärit, joilla on yleistä silmähoitotietoa vastaava tietämys, sekä vastavalmistuneet ja asiantuntijasilmälääkärit.
Osallistujille esitettiin 87 potilastapausta, jotka liittyivät silmäongelmiin, ja heidän piti antaa diagnoosi tai hoitosuositus annetuista vaihtoehdoista. Vaikuttavasti GPT-4 suoriutui paremmin kuin yleislääkärit ja pärjäsi samalla tasolla silmähoitotyön harjoittelijoiden ja asiantuntijoiden kanssa, vaikka huippulääkärit suoriutuivat hieman paremmin.
TEKOÄLYN ROOLI LISÄTYÖKALUNA TERVEYDENHUOLLOSSA
Tutkijat väittävät, että suuret kielimallit kuten GPT-4 eivät todennäköisesti korvaa terveydenhuollon erikoislääkäreitä kokonaan, mutta ne voivat merkittävästi parantaa terveydenhuollon työnkulkuja. Nämä mallit voisivat tarjota arvokasta neuvontaa ja diagnostista tukea silmähoitoon, erityisesti potilaiden priorisoinnissa tai alueilla, joilla on rajoitettu pääsy erikoistuneeseen terveydenhuoltoon.
Tohtori Arun Thirunavukarasu, toimiessaan Cambridgen kliinisen lääketieteen koulussa, korosti tekoälyn käyttömahdollisuuksia potilaiden priorisoinnissa erottaakseen kiireelliset tapaukset, jotka vaativat välitöntä erikoislääkärin huomiota, niihin, jotka eivät vaadi välitöntä hoitoa.
TEKOÄLY-mallit voisivat noudattaa vakiintuneita algoritmeja, mikä mahdollistaa monimutkaisten silmäongelmien käsittelyn yhtä tehokkaasti kuin asiantuntijalääkärit. Jatkokehitys voisi auttaa yleislääkäreitä, jotka kamppailevat saamaan nopeaa neuvontaa silmäasiantuntijoilta, mikä on kasvava huolenaihe odotusaikojen pitenemisen myötä silmähoitoon Ison-Britannian alueella.
Näiden mallien kehittämiseksi tarvitaan runsaasti kliinistä tekstiä, ja maailmanlaajuisia ponnisteluja tehdään tämän parantamiseksi. Tutkijat painottivat, että heidän tutkimuksensa ylitti aiemmat vertailut suoraan verraten tekoälyn kykyjä harjoittaviin lääkäreihin testitulosten sijaan.
Tohtori Thirunavukarasu, nyt Oxfordin yliopistollisten sairaaloiden NHS-säätiössä, korosti kaupallisesti saatavien mallikykyjen arvioinnin tärkeyttä, koska potilaat voisivat jo käyttää niitä neuvontaan perinteisten Internet-hakujen sijaan.
GPT-4 ja muut mallit, kuten GPT-3.5, ovat koulutettu valtavista määristä tekstiä artikkeleista, kirjoista ja Internet-lähteistä. Tutkimuksessa testattiin myös GPT-3.5: tä, PaLM2: ta ja LLaMA: ta, ja GPT-4 tarjosi tarkimmat vastaukset kaikilla mittareilla. Vaikka tulevaisuudessa tekoälyä käytetäänkin, lääkäreiden rooli potilashoidossa pysyy kriittisenä ja korostaa potilaiden tarvetta päättää haluavatko he sisällyttää tietokonejärjestelmät hoitoonsa.
Tärkeitä kysymyksiä ja vastauksia
K: Voiko tekoäly korvata lääkärit silmäsairauksien diagnosoinnissa?
V: Ei, tekoäly ei ole tarkoitettu korvaamaan lääkäreitä vaan täydentämään heidän asiantuntemustaan. Se voi tarjota diagnostista tukea, erityisesti potilaiden priorisoinnissa ja alueilla, joilla on rajoitetusti pääsyä silmälääkäreihin. Lääkäreillä on kuitenkin edelleen keskeinen rooli potilashoidossa.
K: Miten tekoäly silmäterveyden diagnosoinnissa hyödyttää terveydenhuollon työnkulkua?
V: Tekoäly voi tarjota nopeita ja tarkkoja arvioita, mikä voi auttaa priorisoimaan potilashoitoa ja pienentämään odotusaikoja. Se voi toimia alustavana neuvonantotyökaluna yleislääkäreille ja tukea ei-silmätautien erikoislääkäreitä tekemään paremmin perusteltuja päätöksiä siitä, milloin ohjata potilaat silmälääkärille.
Haasteet ja Kontroverssit
Tietosuoja ja Etiikka: Tekoälymallien kouluttaminen kliinisellä datalla herättää huolta potilastietojen yksityisyydestä ja tietoturvasta. On olennaista varmistaa, että potilastiedot anonymisoidaan asianmukaisesti ja eettiset näkökohdat otetaan huomioon.
Luotettavuus ja Vastuu: Väärän diagnoosin mahdollisuus aiheuttaa kysymyksiä vastuusta. Vastuun määrittäminen tekoälyyn liittyvässä virhetilanteessa voi olla monimutkaista.
Integrointi Kliiniseen Käytäntöön: Tekoälytyökalujen integroiminen olemassa oleviin terveydenhuollon järjestelmiin voi olla haastavaa ja edellyttää merkittävää infrastruktuuria ja koulutusta terveydenhuollon ammattilaisille.
Edut ja Haitat
Edut:
– Tekoäly pystyy käsittelemään valtavia määriä dataa paljon nopeammin kuin ihmiset, parantaen diagnoosiprosessien tehokkuutta.
– Tekoäly voi auttaa voittamaan pulan koulutetuista silmälääkäreistä, erityisesti syrjäisillä alueilla.
– Se saattaa auttaa standardoimaan diagnoosin ja hoitoprosessin, vähentäen vaihteluita potilashoidossa.
Haitat:
– Tekoälyjärjestelmät eivät pysty kokonaisvaltaisesti ymmärtämään potilaan ainutlaatuista kontekstia, mikä voi olla olennaista tarkkaa diagnoosia ja hoitoa varten.
– Liiallinen luottamus tekoälyyn saattaa johtaa terveydenhuollon ammattilaisten taitojen heikkenemiseen.
– AI:n käyttöönotto terveydenhuollon järjestelmissä liittyy merkittäviin alkuinvestointeihin ja logistisiin haasteisiin.
Ehdotetut Linkit
Niille, jotka haluavat oppia lisää tekoälyn roolista eri terveydenhuollon osa-alueilla ja sen nykyisestä ja mahdollisesta vaikutuksesta, voivat vierailla merkittävien tekoälyyn terveydenhuollossa keskittyvien organisaatioiden pääsivustoilla:
– National Institutes of Health (NIH)
– World Health Organization (WHO)
– Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
– American Academy of Ophthalmology (AAO)
Huomioikaa, että tietyn tiedon saaminen GPT-4:n soveltamisesta silmälääketieteessä saattaa vaatia syventymistä erikoistuneisiin julkaisuihin tai viittaamista Cambridgen yliopiston ja niihin liittyvien tiedejulkaisujen uutisiin.
The source of the article is from the blog anexartiti.gr