Штучний Інтелект Проходить Неспеціалістів-Лікарів В Офтальмологічних Оцінках
Революційний дослідження, яке провели університет Кембриджу, показало, що GPT-4, високорозвинутий мовний модель штучного інтелекту, може відповідати клінічним знанням і навичками вирішення проблем досвідчених офтальмологів. Дослідження випробувало GPT-4 проти різних фахівців у галузі охорони здоров’я на різних етапах їхньої кар’єри, включаючи неспеціалістів з загальними знаннями про офтальмологію, подібні до загальних практикуючих лікарів, а також медичних інтернів та експертів офтальмології.
Учасникам було представлено 87 клінічних сценаріїв, пов’язаних з проблемами зору, де їм потрібно було дати діагноз або порадити щодо лікування з наявних варіантів. Імпонувало, що GPT-4 перевершував неспеціалістів-лікарів і набирав бали на рівні з медичними інтернами та експертами офтальмології, хоча топові лікарі виступали трохи краще.
Штучний Інтелект Як Допоміжний Інструмент У Сфері Охорони Здоров’я
Дослідники стверджують, що великі мовні моделі, як GPT-4, ймовірно, не замінять повністю фахівців у галузі охорони здоров’я, проте вони можуть значно підвищити ефективність робочих процесів у сфері охорони здоров’я. Ці моделі можуть забезпечувати корисну консультативну та діагностичну підтримку в офтальмологічному догляді, особливо в плані триажу пацієнтів або в регіонах з обмеженим доступом до спеціалізованої медичної допомоги.
Доктор Арун Тірунавукарасу, колишній співробітник Кембриджської клінічної медичної школи, підкреслив потенціал використання штучного інтелекту в триажі пацієнтів для розрізнення між випадками, які потребують негайної спеціалізованої уваги, та тими, які не потребують негайного лікування.
Моделі штучного інтелекту можуть дотримуватися встановлених алгоритмів, що дозволить їм ефективно вирішувати складні офтальмологічні питання так само ефективно, як експертні лікарі. Подальший розвиток може допомогти загальним практикуючим лікарям отримувати швидкі поради від офтальмологів, що є серйозною проблемою з ростом часу очікування на медичний догляд в Об’єднаному Королівстві.
Для покращення та розвитку цих моделей потрібно величезна кількість клінічного тексту, і зараз у всьому світі ведуться відповідні зусилля для поліпшення цього аспекту. Дослідники підкреслили, що їхнє дослідження перевершувало попередні, оскільки воно порівнювало здатності штучного інтелекту напряму з практикуючими лікарями, а не просто з результатами тестів.
Доктор Тірунавукарасу, який зараз працює у Оксфордській Університетській лікарні NHS Foundation Trust, підкреслив важливість оцінки можливостей комерційно доступних моделей, оскільки можливо, що пацієнти вже використовують їх для отримання порад, а не для традиційного пошуку в Інтернеті.
GPT-4 та інші моделі, такі як GPT-3.5, тренуються на наборах даних, що включають величезні обсяги тексту зі статей, книг і джерел у мережі Інтернет. У дослідженні також були протестовані GPT-3.5, PaLM2 та LLaMA, при цьому GPT-4 надавав найточніші відповіді в цілому. Незважаючи на майбутні можливості використання штучного інтелекту, роль лікарів в наданні медичного догляду лишається критичною, відзначаючи необхідність для пацієнтів вирішувати, чи задіяти комп’ютерні системи у їхньому лікуванні.
Важливі Питання Та Відповіді
П: Чи може штучний інтелект (AI) замінити лікарів у діагностиці захворювань очей?
В: Ні, штучний інтелект не призначений для заміни лікарів, але для доповнення їхньої експертизи. Він може забезпечити діагностичну підтримку, особливо в триажі та в областях із обмеженим доступом до спеціалістів офтальмології. Проте лікарі відіграють важливу роль у медичному догляді.
П: Як користування штучним інтелектом у діагностиці захворювань очей корисно для роботи охоронних процесів?
В: AI може забезпечити швидкі та точні оцінки, які можуть допомогти в пріоритизації медичного догляду та зменшенні часів очікування. Він може слугувати як попередній консультативний інструмент для загальних лікарів і підтримувати неспеціалістів у прийнятті більш обґрунтованих рішень щодо направлення пацієнтів до офтальмолога.
Виклики та Контроверзії
Приватність Даних та Етика: Навчання моделей AI клінічними даними викликає стурбованість з приводу конфіденційності пацієнтів та безпеки даних. Важливо забезпечити належну анонімізацію пацієнтських даних і вирішити етичні питання.
Надійність та Відповідальність: Існує можливість помилкової діагностики, що викликає питання про відповідальність. Визначення відповідальності у разі помилки, пов’язаної з AI, може бути складним.
Інтеграція у Клінічну Практику: Інтеграція інструментів AI у існуючі системи охорони здоров’я може бути викликом і вимагає значних інфраструктурних та навчальних зусиль для фахівців у галузі охорони здоров’я.
Переваги та Недоліки
Переваги:
– AI може обробляти величезні обсяги даних набагато швидше, ніж людина, підвищуючи ефективність діагностичних процесів.
– AI може сприяти подоланню дефіциту навчених офтальмологів, особливо в віддалених районах.
– Це може допомогти стандартизувати процес діагностики та лікування, зменшуючи варіативність у медичному догляді.
Недоліки:
– Системам AI відсутність можливості ухвалити глобальний підхід до унікального контексту пацієнта, що може бути важливим для точної діагностики та лікування.
– Перевищена залежність від AI може призвести до зниження навичок серед медичних фахівців.
– Існують значні початкові витрати і логістичні виклики, пов’язані з впровадженням систем AI в сфері охорони здоров’я.
Рекомендовані Посилання
Для тих, хто бажає дізнатися більше про роль AI у різних сферах охорони здоров’я та його поточний та потенційний вплив, ви можете відвідати основні веб-сайти видатних організацій, що зосереджені на AI в охороні здоров’я:
– Національний Інститут Здоров’я (NIH)
– Світова Організація Охорони Здоров’я (WHO)
– Інститут Інженерів Електротехніки та Електроніки (IEEE)
– Американська Академія Офтальмології (AAO)
Зверніть увагу, що для отримання конкретної інформації про застосування GPT-4 в офтальмології може бути необхідним зустрітися з спеціалізованими публікаціями або звертатися до прес-релізів університету Кембриджу та відповідних наукових журналів.
The source of the article is from the blog motopaddock.nl