Medicinos srityje gydytojai vis labiau pasitiki dirbtinės intelektas (AI) pagrįstomis sprendimų priėmimo priemonėmis, kad optimizuotų savo darbo naštą. Naujausios studijos rodo, kad net iki 10% gydytojų pasitelkia ChatGPT, sudėtingą didelio kalbos modelį (LLM), sukurtą „OpenAI“ kompanijos. Tačiau kiek tikslūs yra AI pateikiami atsakymai? Kansaso universiteto medicinos centro tyrėjai bandė atsakyti į šį klausimą atliekdami revoliucingą studiją.
Užimti gydytojai dažnai kovoja su didžiuliu kasmet išleidžiamu medicinos literatūros kiekiu. Norėdami spręsti šią problemą, tyrėjai ištyrė, ar ChatGPT gali padėti klinikoje efektyviai peržiūrėti medicinos literatūrą ir nustatyti svarbiausias straipsnius. Jie savo tyrime naudojo ChatGPT 3.5, kad suvestų įvairių žinomų medicinos žurnalų 140 recenzuotų straipsnių santraukas.
Tyrėjai susikvietė septynis gydytojus, kurie nepriklausomai įvertino ChatGPT atsakymų kokybę, tikslumą ir potencialų iškraipymą. Rezultatai buvo įspūdingi – AI atsakymai buvo 70% trumpesni nei realių gydytojų pateikiami. Tačiau jie pasiekė aukštas įvertinimas dėl tikslumo (92,5%) ir kokybės (90%), be jokių iškraipymų. Tai įrodo AI efektyvumą ir veiksmingumą medicinos literatūros peržiūroje.
Rūpesčiai dėl rimtų netikslumų dažnai susijusių su dideliais kalbos modeliais, buvo paneigti. Tik keturi iš 140 santraukų turėjo rimtų netikslumų, o išsigelbėjimai buvo pastebėti tik dviejose situacijose. Nepaisant to, nedideli netikslumai buvo šiek tiek dažnesni, randami 20 iš santraukų, tačiau vis vien reti.
ChatGPT taip pat nepamatuotinai pasitvirtino padedant gydytojams nustatyti visų žurnalų reikšmę jiems konkrečiose medicinos specialybėse, tokiose kaip kardiologija ar pirminė priežiūra. Tačiau modeliui buvo sudėtinga nustatyti, ar atskiri straipsniai šiose žurnalų būtų svarbūs. Tai rodo, kad reikia apdairaus įvertinimo, kai taikomi AI-generuoti santraukos klinikiniame kontekste.
Potencialios naudos iš ChatGPT ir panašių AI modelių yra reikšmingos, nes jie gali padėti užimtiems gydytojams ir mokslininkams atrasti svarbiausius straipsnius skaityti. Skatinant sveikatos priežiūros specialistus išlikti atnaujintais su naujausiais medicinos mokslo atradimais, leidžia jiems teikti įrodymais pagrįstą priežiūrą savo pacientams.
Dr. Harvey Castro, svarstantis dalasis, reanimacijos medicinos gydytojas iš Dalaso, Teksasas, pabrėžia, kad AI integracija sveikatos priežiūroje, ypač įvykdant tokias užduotis kaip sudėtingų medicininių tyrimų interpretavimas, labai pagerina klinikinius sprendimus. Tačiau jis pripažįsta AI modelių, įskaitant ChatGPT, apribojimus ir pabrėžia AI generuojamų atsakymų patikimumo ir tikslumo patvirtinimo svarbą.
Nepaisant minimalių netikslumų, kurie būna AI sukurtose santraukose, atsakomybė yra būtina, kai jas svarstote kaip vienintelį šaltinį klinikiniams sprendimams priimti. Castro primena, kad sveikatos priežiūros specialistams svarbu stebėti ir patvirtinti AI sukurtą turinį, ypač rizikingose situacijose.
Kaip ir bet koks įrankis, naudojimas AI medicinoje turi būti atliekamas atsargiai. Naudojant dideliuosius kalbos modelius tokiais uždaviniais, kaip medicininių abstraktų santraukos, yra svarbu užtikrinti, kad AI sistema teiktų patikimą ir tikslią informaciją. Kadangi AI tęsia savo plėtrą sveikatos priežiūros pramonėje, tampa būtina, kad mokslininkai, gydytojai, inžinieriai ir kiti specialistai rūpestingai užtikrintų šių įrankių saugumą, tikslumą ir naudą.
Išvada, apimant dirbtinį intelektą medicinoje turi potencialą pagerinti sveikatos priežiūros efektyvumą, palengvinti perpildytas darbo naštas ir pagerinti sprendimų priėmimą. Vis dėlto svarbu subalansuoti AI pranašumus su atsargiu įtraukimu ir žmogaus priežiūra. Taip sveikatos priežiūros specialistai gali pasitelkti AI potencialą, užtikrindami pacientams tikslias ir patikimas priežiūros paslaugas.
The source of the article is from the blog shakirabrasil.info