תפקיד הלמידה המלאכותית ברפואה: השלכות ממחקרים בטיפול בעין
ככל שהלמידה המלאכותית (AI) ממשיכה להשקיע בשדות שונים, היעוץ הפוטנציאלי שלה ברפואה נותר כנושא לחקירה עמוקה. אחריות לאחרונה שפרסם בית הספר לרפואה של אוניברסיטת קיימברידג' הדיברה על כישורי AI ברפואה בתחום האופטלמולוגיה.
המחקר, המתפרסם במגזין 'PLOS Digital Health', שמקיף מודלים לשימוש מחשב נגד שאלות בבדיקות אופטלמולוגיות. מדהים לדעת ש- GPT-4, שפותח על ידי OpenAI—הישות הקודמת של גרסה המשופרת של ChatGPT—ביצע כמעט כמו ממוצע של אופטלמולוגים מנוסים.
המשתתפים במחקר כללו לא רק מודלים מתקדמים של AI, אלא גם חמישה אופטלמולוגים מאומנים, שלושה תושבי אופטלמולוגיה ממקצועם, ושני רופאים צעירים. השאלות בבחינה, המגורסת מספר ספר לא נגיש לציבור, והסתכמות מאסורה בהכשרת המודלים על החומרים, מה שנתן אתגר הוגן.
בתוך המתחרים, GPT-4 זכה בעיקר וענה על 60 מתוך 87 שאלות נכון, ועקף את התושבים והרופאים. אופטלמולוגים מנוסים עדיין החזיקו בידיים העליונות עם ממוצע של 66.4 תשובות נכונות. מודלים אחרים כמו לייצור של Google 2 פאל ו-GPT-3.5 הגיעו אחריהם, עם 49 ו-42 תשובות נכונות בהתאמה, ולמטה עמדה LLaMA של Meta במקום האחרון.
זמני המחקר נכחדים לאמצעי השנתיים 2023, עם התקדמות אפשריים בתחום טכנולוגיית AI אחרים. אך יש לטפל בזהירות בפרשנות של התוצאות עקב המגבלות כגון היקף הנושאים המוטפעים.
למרות הדאגות כולל הקנאתיות ב-'הוולציות' של ה- AI שמייצרות עובדות מוחלטות—יצירה של עובדות בלתי קיימות—נראה כי לא צפוי שאופטלמולוגים יצטרכו לדאוג לביטחון בעבודותיהם בקרוב. יותר מכל, AI עשויה להיות כלי מועיל המעלה את הידע המקצועי אילמתר מאשר להחליפו.
בהתבסס על קשר כתב הקמע "פקט הלמידת הקרי מאכית ברפואה: השפעות ממחקרים ביצורים של טיפול בעין", עולים לכאן שאלות ותשובות רלונטיות מרכזיות, כמו גם אתגרים ראשיים וספקות הקשורים לנושא. יתכן גם שתוכל להבהיר ולהפיק הפרטיות והקונטרותיה שמרואית לנושא.
שאלות ותשובות חשובות:
1. איך AI מסייעת באופטלמולוגיה?
AI מסייעת באופטלמולוגיה על ידי ניתוח של תמונות רפואיות, יכולת חיזוי התקדמות מחלה, ועזרה בתהליכי אבחון. היא יכולה לעזור בזיהוי צבעת דיאבטית, גיל המחממות עיים מדיחות, וגלווקומה מסרקטליות בניחוש גבוה.
2. מהן ההגבלות של AI ביישומי רפואה?
הגבלה ראשונית עיקרית היא איכות וכמות הנתונים לצורך הכשרת דמויות AI . מערכות AI דורשות אתרים גדולים, הצריכים להיות מסודרים לשם ייצוב ויצוג. מעבר ראשון, אלה המודלים יכולים ליצור אכילות או "ממצים", יוצרים בידע שגוי שיכול לגרום לזיהוי מוטע.
3. איך AI יכולה להכליל מומחי רפואה?
על אף ש-AI מראה פוטנציאל בעזרת דיאגנוסטיקה תכנון טיפול, רואים בעיקר כאכלון מוסקי להכלת המומחים ברפואה ולא להחליפם. הידע האנושי בהחלטה דימי דקות, הפעלת חיוניות אינטראקטיבית, והתחשבמות אתיות שיותר חשובות.
אתגרים ראשיים וספקות:
– פרטיות המידע: טיפול במידע רפואי אישי נדרש לגיוון דאטה ודורש צעדי אבטחת מידע ממושכים.
– שקיפות AI: אלגוריתמי AI יכולות להיות שחורים או "קופסאות שחורות," ולהשאיר אל הבנה מסקרנת כיעד- הוא תופן משמעותי בבריאות עם הנימוך של ההסברים.
– אישור רגולטוטי: כלי AI חייבים לעבור אישורי גאמון ורגולטוטי גורף לפני שימוש בקליקלי, שזה כשלה מסונלסות.
– התחשבות אתית: מודלי הורגאן עלולים בעקבות אליה נטייתי, שגיאות עם צדוקת עוברניים משמעותיים, כך הקידור בהתחשית אתית בשימושם בקבלת החלטות רפואיות.
יתרונות AI באופטלמולוגיה:
– דיוק: AI עשויה להשיג רמות גבוהות של דיוק באבחון מחלות עיניים מתמונות, לפעמים מעל תפקוד האנושי.
– יעילות: היא יכולה לעבד מספר גדול של תמונות במהירות, והיא בלתי יקרה בתוכניות סינון בהן נמצאים מורים מקצעיות.
– אחידות: מודלי AI מספקים פלטים אחידים, מפחיעים בשוני ביקואיות נראית באבטחה האדם.
צרות AI באופטלמולוגיה:
– הסתמכות יתר: קיים סכון שנהיית תלויים יותר בי- יהנה על חשיבות מעמד אנושי.
– נגישות: העלות גבוהה ומערכות AI קומפלקסיות יכולות לגרום להם להיות בלתי נגישים למערכות בריאות במערכויות ביית.
– חנית כלי האימון: מודלי AI שויים שווים כמה טוב כמו הנתון להם, ונתון איכותי תיאותי שינשמע מהם לאמצויות ויכול להביא לפשע ניסוף.
עבור המעוניינים בקריאה נוספת על חידוש של לימודי הלימוד ברפואה ולימודי התמחות, ולהבין מערכות טכנולוגיות של AI, בתחום האופטלמלוגיה במיוחד; אילמני לפנות לאתרי כיור כמו האקדמיה האמריקאית לאופטלמולוגיה ב-AAO או האגודה לחקרם ב-ARVO. אנא ואשנית לאשר ועקא בנחיות הארגון ביחד עם הניתוף בין לעילים על נושא זה.
[הטמונה]https://www.youtube.com/embed/UUfLH1HZeIU[/היטון]
The source of the article is from the blog shakirabrasil.info