Novo istraživanje stavilo je na test dijagnostičke sposobnosti generativne veštačke inteligencije (AI), posebno chatbota GPT-4, sa obećavajućim rezultatima.

Istraživanje je obuhvatilo procenu dijagnostičke tačnosti AI u rešavanju kompleksnih medicinskih slučajeva, pri čemu je GPT-4 tačno identifikovao prvu dijagnozu u gotovo 40% slučajeva i uključio tačnu dijagnozu u svoju listu potencijalnih dijagnoza u 64% izazovnih slučajeva.

Uspeh AI u ovom istraživanju može pružiti nove uvide u njegove potencijalne primene u kliničkom okruženju. Međutim, potrebno je više istraživanja kako bi se razmotrile koristi, optimalna upotreba i ograničenja ove tehnologije.

1. U istraživanju sa 70 kompleksnih kliničkih slučajeva, GPT-4 je tačno uporedio konačnu dijagnozu u 39% slučajeva.

2. U 64% slučajeva GPT-4 je uključio tačnu dijagnozu u svoj listu mogućih dijagnoza (lista potencijalnih stanja zasnovana na simptomima pacijenta, medicinskoj istoriji i kliničkim nalazima).

3. Uprkos obećavajućim rezultatima, istraživači ističu važnost daljeg istraživanja kako bi se razumela optimalna upotreba, koristi i ograničenja AI u kliničkom okruženju.

U nedavnom eksperimentu objavljenom u časopisu JAMA, lekari-istraživači iz Medicinskog centra Beth Israel Deaconess (BIDMC) testirali su sposobnost jednog dobro poznatog javno dostupnog chatbota da postavlja tačne dijagnoze u zahtevnim medicinskim slučajevima.

Tim je otkrio da je generativna veštačka inteligencija, Chat-GPT 4, u gotovo 40 odsto slučajeva tačno izabrala dijagnozu kao prvu dijagnozu i u dve trećine izazovnih slučajeva navela tačnu dijagnozu u svojoj listi mogućih dijagnoza.

Generativna veštačka inteligencija se odnosi na vrstu veštačke inteligencije koja koristi obrasce i informacije na kojima je obučena da bi kreirala novi sadržaj, umesto da jednostavno obrađuje i analizira postojeće podatke.

Neki od najpoznatijih primera generativne veštačke inteligencije su tzv. chatbotovi, koji koriste granu veštačke inteligencije poznatu kao obrada prirodnog jezika (NLP) koja omogućava računarima da razumeju, tumače i generišu jezik sličan ljudskom. Generativni chatbotovi su moćni alati koji bi mogli da unaprede kreativne industrije, obrazovanje, korisničku podršku i druge oblasti.

Međutim, malo se zna o njihovoj potencijalnoj primeni u kliničkom okruženju, kao što je složeno dijagnostičko zaključivanje.

“Poslednji napredak u veštačkoj inteligenciji doveo je do generativnih modela koji su sposobni za detaljne odgovore bazirane na tekstu i postižu visoke rezultate na standardizovanim medicinskim ispitivanjima,” rekao je Adam Rodman, MD, MPH, ko-direktor Inovacija u medijima i edukaciji (iMED) Inicijative na BIDMC i instruktor medicine na Harvard Medical School.

“Želeli smo da vidimo da li takav generativni model može ‘razmišljati’ kao lekar, pa smo ga zamolili da reši standardizovane kompleksne dijagnostičke slučajeve koji se koriste u edukativne svrhe. Radio je zaista, zaista dobro.”

Da bi procenili dijagnostičke veštine chatbota, Rodman i kolege koristili su kliničko-patološke konferencije (CPC), seriju kompleksnih i izazovnih pacijentskih slučajeva koji uključuju relevantne kliničke i laboratorijske podatke, snimke i histopatološke nalaze, a koji su objavljeni u časopisu New England Journal of Medicine u edukativne svrhe.

Procenjujući 70 CPC slučajeva, veštačka inteligencija je tačno uporedila konačnu CPC dijagnozu u 27 (39 procenata) slučajeva. U 64 procenata slučajeva, konačna CPC dijagnoza je bila uključena u AI-ovu diferencijalnu dijagnozu – listu mogućih stanja koja mogu objasniti simptome pacijenta, medicinsku istoriju, kliničke nalaze i laboratorijske ili snimke rezultate.

“Iako chatbotovi ne mogu zameniti stručnost i znanje obučenog medicinskog profesionalca, generativna veštačka inteligencija je obećavajući potencijalni dodatak ljudskoj kogniciji u dijagnostici,” rekao je prvi autor Zahir Kanjee, MD, MPH, hospitalista na BIDMC i vanredni profesor medicine na Harvard Medical School.

“Ona ima potencijal da pomogne lekarima da razumeju kompleksne medicinske podatke i prošire ili preciziraju naše dijagnostičko razmišljanje. Potrebna su nam dalja istraživanja o optimalnoj upotrebi, koristima i ograničenjima ove tehnologije, a takođe treba rešiti i mnoge probleme privatnosti, ali ovo su uzbudljiva saznanja za budućnost dijagnoze i brige o pacijentima.”

“Naše istraživanje doprinosi rastućem nizu literature koja pokazuje obećavajuće sposobnosti AI tehnologije,” rekao je koautor Byron Crowe, MD, internista na BIDMC i instruktor medicine na Harvard Medical School.

“Dalje istraživanje će nam pomoći da bolje razumemo kako ovi novi modeli veštačke inteligencije mogu transformisati pružanje zdravstvene nege.”

Ovaj rad nije dobio posebno finansiranje ili sponzorstvo. Kanjee prijavljuje autorske honorare za knjige koje je uređivao i članstvo u plaćenom savetodavnom odboru za medicinske obrazovne proizvode koji nisu povezani sa veštačkom inteligencijom od strane Wolters Kluwer-a, kao i honorare za obuke koje je održavao za Oakstone Publishing. Crowe prijavljuje zaposlenje kod Solera Health van predatog rada. Rodman ne prijavljuje sukobe interesa.