Mākslīgā intelekta sniegums medicīnas pārbaudēs pienācis negaidītā pagrieziena. Dr. Szymon Suwała atzīmēja iespaidīgo spēju, ko izrāda Chat GPT – relaiva vienkārša valodas modeļa – pārvarot visaptverošas medicīnas pārbaudes. Šis modelis iespaidīgi veica Amerikas Savienoto Valstu medicīnas licencēšanas eksāmenu (USMLE) un Eiropas kardioloģijas specializācijas pārbaudi.
Tomēr, mākslīgā intelekta spējas tika pārbaudītas vēl precīzākā jomā. Dr. Suwała, kopā ar savu komandu, analizēja Chat GPT efektivitāti, izmantojot desmit sesijas Polijas Nacionālajā speciālistu eksāmenā iekšējās medicīnas nozarē no 2013. līdz 2017. gadam. Eksāmens ietvēra kopumā 1191 jautājumu.
Rezultāti bija interesanti, bet ne pārāk veiksmīgi. Chat GPT pareizi atbildēja uz 47,5% līdz 53,3% jautājumu, ar vidējo rezultātu 49,4%. Šis rezultāts neatbilda pārejas slieksnim, kas noteikts uz 60%. Tā rezultātā AI neizdevās pārvarēt pārbaudi nevienā sesijā, kurā tā tika pārbaudīta.
Pēc padziļinātas rezultātu analīzes saskaņā ar tematiskajām jomām kļuva skaidrs, ka AI visvairāk cīnījās ar kardioloģijas jautājumiem, iegūstot tikai 43,7% rezultātu. Tas līdzīgi zemvērtēja diabetoloģiju un pulmonoloģiju ar atbilstoši 45,1% un 46,7%. No pozitīvās puses, Chat GPT parādīja spēcīgākos rezultātus alerģoloģijas jomā ar iespaidīgajiem 71,4% un infekcijas slimībās ar 55,3%. Šie atziņas par AI spējām parāda, kur tā ir veiksmīga un kur ir iespējams uzlabot medicīnas zināšanu saprašanu.
Galvenie jautājumi un atbildes:
J: Kāds ir nozīmi AI sistēmām, kas piedalās medicīnas licencēšanas pārbaudēs?
A: AI sistēmu pārbaude medicīnas licencēšanas pārbaudēs ir nozīmīga, jo tā parāda AI potenciālu papildināt vai pat uzlabot medicīniskos lēmumus un zināšanas. Tas arī uzsvēra ātro attīstību AI spēju jomā, it īpaši sarežģītas informācijas analizē un saprašanā, kas ir būtisks veselības aprūpes aspekts.
J: Ar ko saskaras AI galvenās problēmas medicīnas pārbaudēs?
A: Viena no galvenajām problēmām AI medicīnas pārbaudēs ir saprast niansētās un kontekstā specifiskās informācijas, kas bieži nepieciešama, lai pareizi atbildētu uz medicīniskiem jautājumiem. AI sistēmas var arī būt grūtības ar problēmrisināšanu, kas ietver klīnisko domāšanu, un var nespēt efektīvi integrēt dažādas medicīnas zināšanu jomas. Turklāt, nespēja izmantot praktisku pieredzi vai intuīciju, kā to darītu cilvēka ārsts, ir vēl viena nozīmīga ierobežojumu.
J: Kādas kontroverses var rasties, ja AI sistēmas piedalās vai pārvar medicīniskās pārbaudes?
A: Var rasties etiskas bažas par AI uzticamību, ja tā pieņem medicīniskus lēmumus bez cilvēka pārraudzības. Diskusijas var centrēties ap to, kā jātiek galā ar AI sertificēšanu, potenciālo medicīnas profesionāļu aizvietošanu un pacientu uzticēšanos AI palīdzībai. Turklāt, debatēs piedalās jautājums par taisnīgumu salīdzināt AI sniegumu ar cilvēka ārstiem, kuri iegūst zināšanas, pavadot gadus studējot un iegūstot praktisku pieredzi.
Priekšrocības un trūkumi:
Priekšrocības:
– AI sistēmas var apstrādāt lielas datu apjomus un nodrošināt ātru piekļuvi medicīnas zināšanām, potenciāli palīdzot ārstiem diagnozēšanā un ārstēšanā.
– Tie var uzlabot mācību un apmācības rīkus medicīnas studentiem, piedāvājot tūlītēju atsauksmi un resursus.
– AI izaugsmes spējas var novest pie sarežģītāku instrumentu attīstības pacientu aprūpei un pētniecībai.
Trūkumi:
– AI var nepilnībā saprast cilvēka veselības nianses, un tādējādi varētu pieļaut kļūdas spriedumos.
– Pastāv risks pārāk daudz atkarīties no AI, kas var novest pie tradicionālo medicīnas prasmju un zināšanu pasliktināšanās.
– Etiķestēs var rasties jautājumi par atbildību un atbildības jautājumiem gadījumā, ja notiek kļūdas, kas izraisītas AI vadītās medicīniskās kļūdas.
Tiem, kas interesējas par izpētīt vairāk par AI savstarpējo mijiedarbību ar veselības aprūpes nozari, Nacionālajiem Veselības institūtiem (NIH) un Pasaules Veselības organizāciju (PVO) ir labas vietas, kur sākt, lai iegūtu uzticamu informāciju.
Lūdzu, ņemiet vērā, izmantojiet šos saites tikai tad, ja esat pārliecināts, ka tās ir derīgas un ved uz attiecīgās vietnes galveno lapu.
The source of the article is from the blog foodnext.nl