Umetna inteligenca doseže nov mejnik pri vrednotenju medicinskega znanja
Raziskovalci so nedavno izvedli prelomno študijo za oceno sposobnosti različnih jezikovnih modelov, vključno z GPT-3.5, GPT-4, Googlovim PaLM 2 in Metinim LLaMA, pri odgovarjanju na vprašanja, ki jih običajno najdemo na izpitih iz oftalmologije. Objavljena v reviji PLOS Digital Health, je študija razkrila, da čeprav ti modeli niso bili usposobljeni na specifičnih in nejavno dostopnih učbeniških vsebinah, iz katerih so bila izvzeta izpitna vprašanja, so prikazali impresivne rezultate.
Skupina zdravstvenih strokovnjakov, sestavljena iz petih izkušenih oftalmologov, treh specializantov oftalmologije in dveh mladih zdravnikov brez specializacije, je bila ocenjena skupaj z jezikovnimi modeli. Vsak jezikovni model in član medicinskega osebja je moral rešiti izpit, sestavljen iz 87 več izbirnih vprašanj, ki pokrivajo širok spekter oftalmoloških tem.
Vodilna umetna inteligenca, GPT-4, je pokazala spretnost s pravilnimi odgovori na 60 vprašanj, kar presega rezultate mladih zdravnikov in je skoraj izenačena s specializanti oftalmologije. Opazno je, da je uspešnost GPT-4 presegla celo enega izkušenega strokovnjaka, ki je odgovoril pravilno na 56 vprašanj, vendar je zaostal za povprečnim rezultatom izkušenih strokovnjakov, ki je znašal 66,4. Po drugi strani pa so GPT-3.5, PaLM 2 in LLaMA dosegli 42, 49 in 28 pravilnih odgovorov, pri čemer je LLaMA zaostala za povprečno uspešnostjo mladih zdravnikov.
Pomembno je opozoriti, da so bile te teste izvedene poleti leta 2023, od takrat pa so lahko prišlo do razvoja teh modelov umetne inteligence. Na primer, Google je predstavil Gemini, vsestransko umetno inteligenco z različnimi ravnmi računske moči in parametrov usposabljanja.
Kljub obetavnim rezultatom avtorji opozarjajo, da omejen nabor vprašanj v tej študiji, zlasti v določenih kategorijah, morda ne predstavlja celovite usposobljenosti. Poleg tega imajo modeli umetne inteligence nagnjenost k ustvarjanju fikcij, ki v nekaterih primerih niso pomembne, v medicinskih diagnozah pa lahko imajo potencialno resne posledice. Pomanjkanje prefinjenega razumevanja v teh sistemih lahko privede tudi do netočnosti, kar poudarja potrebo po previdni integraciji umetne inteligence v medicinski kontekst.
Pri razpravi o potencialu umetne inteligence na medicinskih izpitih in njeni primerjavi z zdravstvenimi strokovnjaki se pojavljajo več dejavnikov in vprašanj, ki so bistveni za razumevanje celovitosti in vpliva te razvojne stopnje.
Ključna vprašanja in odgovori:
– Ali lahko modeli umetne inteligence zagotovijo zanesljive medicinske nasvete?
Modeli umetne inteligence, kljub temu da se dobro odrežejo na izpitih, še niso dovolj zanesljivi, da bi lahko samostojno zagotavljali medicinske nasvete. Lahko pomagajo strokovnjakom, vendar bi jih bilo treba uporabljati previdno zaradi težav s fikcijo in pomanjkanja prefinjenega razumevanja.
– Ali bi bili modeli umetne inteligence odgovorni za medicinske napake?
Ker umetna inteligenca ni pravna entiteta, je ni mogoče obravnavati na enak način kot človeka. Odgovornost bi padla na razvijalce, uporabnike ali regulativne okvire, vzpostavljene za umetno inteligenco v zdravstvu.
– Kako modeli umetne inteligence zagotavljajo zasebnost pacientov?
Modeli umetne inteligence, ko se uporabljajo v zdravstvu, morajo upoštevati stroge predpise o zasebnosti pacientov, kot je HIPAA v Združenih državah. Modeli morajo biti zasnovani tako, da preprečujejo kršitve občutljivih podatkov pacientov.
Ključne izzive in kontroverze:
– Zaupanje in zanesljivost: Zaupanje v sisteme umetne inteligence v kritičnih področjih, kot je medicina, zahteva, da so zelo zanesljivi in transparentni. Poteka razprava o tem, ali lahko umetna inteligenca doseže odločitvene sposobnosti izkušenih zdravstvenih strokovnjakov.
– Etične in pravne posledice: Integracija umetne inteligence v zdravstvo postavlja etična in pravna vprašanja, zlasti v zvezi z odgovornostjo za napačne diagnoze ali napake ter zagotavljanjem, da umetna inteligenca dopolnjuje in ne nadomešča človeških zdravnikov.
– Zasebnost podatkov: Sistemi umetne inteligence se pogosto usposabljajo na ogromnih količinah podatkov, nekateri od katerih bi lahko bili zaupni. Zagotavljanje zasebnosti podatkov pacientov ob uporabi umetne inteligence predstavlja pomemben izziv.
Prednosti in slabosti:
– Prednosti:
– Umetna inteligenca lahko obdeluje in analizira obsežne podatkovne zbirke veliko hitreje kot človek.
– Zdravnikom lahko nudijo podporo s ponujanjem dodatnih vpogledov ali potrjevanjem diagnoz.
– Umetna inteligenca lahko izboljša dostopnost do medicinskega znanja, zlasti v manj razvitih območjih.
– Slabosti:
– Umetna inteligenca nima sposobnosti razumevanja konteksta in včasih lahko daje priporočila na podlagi korelacij namesto vzročnosti.
– Modeli umetne inteligence trenutno nimajo sposobnosti sprejemanja sodb, ki vključujejo želje in vrednote pacientov.
– Obstaja tveganje, da lahko sistemi umetne inteligence širijo obstoječe pristranskosti, prisotne v učnih podatkih.
Za dodatne informacije o umetni inteligenci in njenih napredkih lahko obiščete naslednje spletne strani:
– OpenAI
– Google AI
– Meta AI
Te platforme so stalno vključene v raziskave in razvoj tehnologij umetne inteligence ter lahko ponujajo posodobljene informacije o temah, ki so bile obravnavane v tem članku.
[vključi]https://www.youtube.com/embed/qD2U2ebGO9Y[/vključi]
The source of the article is from the blog publicsectortravel.org.uk