AI lepsza od ludzi w diagnozowaniu guzów mózgu

WarsawNiedawne badania przeprowadzone na Uniwersytecie Metropolitalnym w Osace analizowały skuteczność ChatGPT, zaawansowanego modelu językowego AI, w diagnozowaniu guzów mózgu na podstawie raportów MRI. Naukowcy przyjrzeli się 150 raportom MRI, napisanym po japońsku, porównując wyniki ChatGPT z ocenami specjalistów neuroradiologów oraz bardziej ogólnych radiologów. Badanie wykazało, że AI może dorównać, a nawet przewyższyć umiejętności tych ekspertów w niektórych aspektach.

• Dokładność ChatGPT: 73%
• Średnia dokładność neuroradiologów: 72%
• Średnia dokładność radiologów ogólnych: 68%

ChatGPT potrafi diagnozować problemy medyczne na poziomie zbliżonym do ekspertów. Jego skuteczność zależy jednak od źródła raportów klinicznych. Osiągnął 80% trafności przy analizie raportów od neuroradiologów, ale tylko 60% przy tych od radiologów ogólnych. Pokazuje to, jak ważna jest jakość i szczegółowość danych dla wydajności sztucznej inteligencji.

Te odkrycia mają istotne znaczenie z kilku powodów. Pokazują, że sztuczna inteligencja może współpracować z lekarzami przy stawianiu trudnych diagnoz medycznych. AI może dostarczać wiarygodne drugie opinie, co pomaga zredukować błędy przy diagnozowaniu chorób i prowadzi do lepszych wyników dla pacjentów. Wskazuje to również na zmieniającą się rolę AI w opiece zdrowotnej, gdzie może wspierać specjalistów w wykonywaniu bardziej rutynowych zadań diagnostycznych, umożliwiając ludzkim ekspertom skupienie się na bardziej skomplikowanych przypadkach.

Zobacz również:

Wczoraj · 15:27

USA przodują w innowacjach AI, dystansując Chiny w rankingu Stanforda

Narzędzia AI, takie jak ChatGPT, mogą wspierać edukację radiologiczną. Lekarze i personel medyczny mogą korzystać z tych systemów, aby lepiej się uczyć i być na bieżąco z nowymi metodami diagnostycznymi. Takie rozwiązania dostarczają również więcej zasobów szkoleniowych, zwłaszcza w regionach, gdzie brakuje specjalistycznego personelu medycznego.

Technologia AI rozwija się dynamicznie i ma ogromny potencjał w medycynie. Choć prawdopodobnie nie zastąpi całkowicie pracy radiologów, może znacząco wspierać ich w dokładniejszym diagnozowaniu. Naukowcy mogliby również badać zastosowanie AI w innych obszarach obrazowania, takich jak tomografia komputerowa czy ultrasonografia, co pozwoliłoby mu odegrać większą rolę w diagnostyce medycznej i edukacji.