Moderni dirbtinio intelekto pažadais rodo, bet nesugeba medžiagos išlaikyti medicininių egzaminų
Nepaisant, jog Chat GPT yra pagrindinis kalbos modelis, jis sugebėjo palaikyti Jungtinių Valstijų medicinos licencijavimo egzaminą (USMLE) ir Europos kardiologijos valdybos egzaminą, teigia Dr. Szymonas Suwała. Tačiau, kai jis buvo išbandytas specializuotomis vidinės medicinos sritimis, dirbtinės intelekto gebėjimai buvo tiksliau ištirti.
Išsamus vertinimas apie Chat GPT medicinos žinias
Dr. Suwała kartu su savo tyrimo komanda pradėjo drąsią projektą, kurio tikslas buvo įvertinti Chat GPT įgudęs su 10 Lenkijos Nacionalinių specialybių egzaminų vidinių ligų sesijomis klausimais, apimančiais laikotarpį nuo 2013 iki 2017 metų. Šis įspūdingas bandymas apėmė 1191 klausimą ir suteikė tvirtą duomenų rinkinį vertinimui. Dirbtinio intelekto pasirodymas, su vidutiniu rezultatu, svyruojančiu apie 49,4 procento, buvo žemiau praėjimo slenksčio. Konkrečiai, praėjimo žymeklis nustatytas 60 procentų, o Chat GPT nuolat neįstojo virš šios ribos kiekvienoje sesijoje.
Įvairus pasirodymas skirtingose medicinos specialybėse
Įdomus pastebėjimas kilo kai buvo analizuojami klausimų temos. Chat GPT parodė didžiausią sunkumą su kardiologijos temomis, kuriose jis turėjo tik 43,7 procentų sėkmės rodiklį. Tai buvo sekama endokrinologijos, susijusios su diabetu, klausimais, kurių sėkmės rodiklis buvo 45,1 procento ir pulmonologijos, kuris buvo 46,7 procentų. Šie silpnesni sektoriai kontrastavo su didesne išmanumu alergijos temų klausimuose su pastebimu 71,4 procento taisnumu ir infekcinėmis ligomis, kurios buvo 55,3 procento.
Dr. Suwała komandos išsamus tyrimas atskleidė dabartinio dirbtinio intelekto ribas ir galimybes medicinos srityje, atskleisdami poreikį tolesniam tobulinimui, kol toks technologijos gali patikimai paremti sveikatos priežiūros specialistus.
Dirbtinio intelekto integravimas sveikatos priežiūroje
Dirbtinis intelektas turi didelį pažadą, gerinant sveikatos priežiūros teikimą įvairiose specialybėse. Tačiau, bandymas dirbtinių intelekto sistemų, tokių kaip Chat GPT, dalyvauti griežtuose medicinos specialybių egzaminuose parodo sudėtingus iššūkius, su kuriais dirbtinis intelektas susiduria, siekdamas pasiekti kompetenciją, lyginamą su licencijuotais gydytojais.
Esminės klausimai ir atsakymai susiję su dirbtiniu intelektu medicinoje
Vienas svarbiausių klausimų, susijęs su dirbtinio intelekto naudojimu sveikatos priežiūroje yra: Ar dirbtinis intelektas gali efektyviai padėti ar net pakeisti žmones medicininėje sprendimų priėmimo srityje? Atsakymas lieka subtilus. Nors dirbtinis intelektas gali apdoroti ir analizuoti duomenis greičiau nei žmonės, dabartiniai trūkumai apima konteksto supratimą, subtilių sprendimų priėmimą ir už empatijos reikalingų paciento priežiūrai.
Kokie pagrindiniai iššūkiai, susiję su dirbtiniu intelektu medicinos specialybių egzamuose? Iššūkiai apima supratimą apie sudėtingas klinikines situacijas, sprendimus pagrįstus nepilna informacija, ir etinius apmąstymus dėl gydymo pasirinkimo. Taip pat problema yra dirbtinio intelekto įtraukimas su pasitikėjimu į esamus teisės aktų ir reglamentavimo pagrindus sveikatos priežiūros sektoriuje.
Kontroversijos dėl dirbtinio intelekto sveikatos priežiūros taikymų
Polemika kilusi dėl duomenų privatumo, kadangi dirbtiniai intelekto sistemos reikalauja prieigos prie didelių duomenų rinkinių, kuriuose gali būti jautri pacientų informacija. Balso ir nelygybės kyla kita problema, kadangi dirbtinio intelekto treniravimo duomenys gali išlaikyti esamus neteisybes, jei nėra kruopščiai atrinkti.
Dirbtinio intelekto privalumai ir trūkumai sveikatos priežiūroje
Dirbtinio intelekto privalumai sveikatos priežiūroje yra dideli. Jis gali pagerinti diagnostiką, numatyti paciento rezultatus ir pritaikyti gydymo planus. Taip pat jis gali automatizuoti administracines užduotis, leisdamas sveikatos priežiūros specialistams daugiau dėmesio skirti tiesioginei paciento priežiūrai.
Tačiau yra trūkumų. Priklausomybė nuo dirbtinio intelekto gali sumažinti sveikatos darbuotojų sprendimų priėmimo įgūdžius. Be to, dirbtinio intelekto algoritmai gali padaryti klaidų, ypač susidūrus su retomis atvejais ar sudėtingomis daugiasluoksnėmis ligomis. Šių sistemų įsilaužimo ar gedimo potencialas taip pat kelia riziką pacientų saugumui.
Išvada, nors dirbtinio intelekto technologijos, kaip Chat GPT, parodinėja įspūdingas galimybes, jos vis dar neatitinka ekspertinių žinių ir klinikinių nuosprendžių, reikalingų praėjus specializuotiems medicinos egzaminams. Nuožmūs tyrimai, etiniai apmąstymai, duomenų valdymas ir pažanga dirbtinio intelekto srityje yra būtini norint visiškai integruoti dirbtinį intelektą sveikatos priežiūros sektoriuje saugiai ir efektyviai.
Jei norite giliau ištyrinėti dirbtinio intelekto taikymus sveikatos priežiūroje, apsilankius interneto svetainėse populiarių institucijų, tokias kaip Pasaulio sveikatos organizacija ar National Institutes of Health, jums bus suteikta turtinga ir naudinga informacija. Svarbu užtikrinti, kad bet kuri aplankoma interneto svetainė, teikiama patikima ir naujausia informacija.