Nieuwe studie: kan AI de nauwkeurigheid van diagnostische beeldvorming verbeteren?

AmsterdamEen recent onderzoek heeft de mogelijkheden van generatieve AI-modellen voor het verbeteren van diagnostische beeldvorming onderzocht. Onder leiding van Dr. Daisuke Horiuchi en Associate Professor Daiju Ueda van de Osaka Metropolitan University, vergeleek het onderzoeksteam de nauwkeurigheid van ChatGPT met die van radiologen. Ze evalueerden 106 gevallen van musculoskeletale radiologie, gebruik makend van de anamnese, beelden en bevindingen, en analyseerden deze met GPT-4 en GPT-4 met visie (GPT-4V).

Belangrijkste bevindingen van het onderzoek:

• GPT-4 presteerde beter dan GPT-4V bij diagnostiek
• GPT-4 evenaarde het niveau van radiologieresidenten
• ChatGPT's nauwkeurigheid is minder dan die van gediplomeerde radiologen

De resultaten tonen aan dat hoewel AI-modellen zoals GPT-4 nuttig zijn, ze nog niet in staat zijn om getrainde radiologen te vervangen. De studie benadrukt zowel de huidige zwaktes als de potentie van AI in de gezondheidszorg. Naarmate AI verbetert, zou het kunnen helpen bij diagnoses, vooral wanneer een deskundige radioloog niet direct beschikbaar is.

Door AI te gebruiken in diagnostische beeldvorming kan veel data snel verwerkt en geanalyseerd worden. Dit verkort de tijd die nodig is voor een diagnose, wat erg nuttig is in drukke omgevingen waar radiologen veel gevallen hebben. Daarnaast kunnen AI-modellen zonder pauze werken, waardoor ze details oppikken die mensen door vermoeidheid of vergissingen kunnen missen.

Lees ook:

Vandaag · 14:35

AI-chatbots bieden nauwkeurige adviezen bij lage rugpijn.

Er zijn grote uitdagingen en ethische kwesties rondom AI in de geneeskunde. Artsen kunnen vaak niet achterhalen hoe AI tot beslissingen komt, waardoor het moeilijk is om de resultaten te vertrouwen. Bovendien hangt de effectiviteit van AI sterk af van de kwaliteit van de invoergegevens. Als de beelden slecht of inconsistent zijn, kan dit leiden tot verkeerde diagnoses, wat gevaarlijk kan zijn voor patiënten.

Het gebruik van AI bij medische diagnostiek vergt nauwgezette aandacht voor gegevensprivacy en beveiliging. Patiëntinformatie die wordt gebruikt om deze modellen te trainen, moet zorgvuldig worden beheerd om lekken te voorkomen. Zorginstellingen moeten sterke richtlijnen hanteren om aan wettelijke en ethische eisen te voldoen.

Het is essentieel om AI-modellen regelmatig te controleren en bij te werken. Aangezien medische kennis en beeldvormingstechnologie evolueren, moet de AI regelmatig worden bijgewerkt om nieuwe ontdekkingen en standaarden op te nemen. Door de prestaties van de AI te vergelijken met vastgestelde diagnostische criteria en toezicht te laten houden door multidisciplinaire teams, kan men ervoor zorgen dat deze nauwkeurig en betrouwbaar blijft.

Generatieve AI-modellen zoals GPT-4 kunnen bijdragen aan betere diagnostische beeldvorming, maar zijn nog niet in staat om menselijke experts volledig te vervangen. Het integreren van AI in diagnostische processen vereist zorgvuldige overweging van de beperkingen, ethische vraagstukken en de noodzaak voor doorlopende controles. Als deze uitdagingen worden aangepakt, kan AI een waardevol hulpmiddel worden voor menselijke radiologen.