Nowe badanie: AI może dorównać zdolnościom diagnostycznym rezydentów radiologii przy analizie obrazów medycznych

WarsawOstatnie badanie zbadano, w jaki sposób modele generatywnej sztucznej inteligencji mogą usprawnić diagnostykę obrazową. Zespół badawczy kierowany przez Dr. Daisuke Horiuchi i profesora nadzwyczajnego Daiju Uedę z Uniwersytetu Metropolitalnego w Osace porównał dokładność ChatGPT z dokładnością radiologów. Przeanalizowali 106 przypadków radiologii układu mięśniowo-szkieletowego, wykorzystując historię pacjentów, obrazy oraz ustalenia obrazowe, i przeanalizowali je za pomocą GPT-4 i GPT-4 z funkcją wizji (GPT-4V).

Kluczowe wnioski z badania to:

• GPT-4 przewyższył GPT-4V w diagnostyce
• GPT-4 dorównał poziomowi pracy rezydentów radiologii
• Dokładność ChatGPT jest niższa niż u radiologów z certyfikatem

Wyniki wskazują, że chociaż modele AI takie jak GPT-4 są przydatne, nie są jeszcze w stanie zastąpić wykwalifikowanych radiologów. Badanie podkreśla zarówno obecne słabości, jak i potencjał sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej. W miarę jak AI będzie się rozwijać, może wspomagać diagnozowanie, szczególnie gdy natychmiastowy dostęp do eksperta radiologa nie jest możliwy.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w diagnostyce obrazowej umożliwia szybkie przetwarzanie i analizowanie dużej ilości danych. To przyspiesza proces stawiania diagnozy, co jest niezwykle przydatne w zatłoczonych placówkach, gdzie radiolodzy mają do czynienia z wieloma przypadkami. Co więcej, modele AI mogą działać bez przerwy, nie męcząc się, wychwytując szczegóły, które ludzcy specjaliści mogą przeoczyć z powodu zmęczenia lub przeoczenia.

Zobacz również:

Dzisiaj · 12:41

Trudna transformacja OpenAI w spółkę nastawioną na zysk

Wykorzystanie AI w medycynie wiąże się z dużymi wyzwaniami i dylematami etycznymi. Lekarze często nie mają wglądu w proces podejmowania decyzji przez systemy AI, co utrudnia im zaufanie do uzyskanych wyników. Ponadto, skuteczność działania AI zależy od jakości danych wejściowych. Jeśli obrazy są złej jakości lub niejednolite, może to prowadzić do błędnych diagnoz, co stanowi zagrożenie dla pacjentów.

Wykorzystanie AI w diagnostyce medycznej wymaga dużej uwagi w zakresie ochrony danych oraz ich bezpieczeństwa. Dane pacjentów, które są wykorzystywane do trenowania tych modelów, muszą być starannie zarządzane, aby zapobiec ich wyciekom. Placówki medyczne muszą przestrzegać rygorystycznych zasad, aby spełniać wymogi prawne i etyczne.

Regularna kontrola i aktualizacja modeli AI jest kluczowa. W miarę jak zmienia się wiedza medyczna i technologia obrazowania, konieczne jest dostosowanie AI do nowych odkryć i standardów. Porównywanie wyników AI z ustalonymi kryteriami diagnostycznymi oraz nadzór zespołów z różnych dziedzin mogą pomóc w zapewnieniu, że pozostaje ona dokładna i niezawodna.

Modele generatywne AI, takie jak GPT-4, mają potencjał do ulepszenia diagnostyki obrazowej, jednakże na razie nie mogą całkowicie zastąpić ludzkich ekspertów. Wdrożenie AI w procesy diagnostyczne wymaga dokładnego rozważenia jej ograniczeń, kwestii etycznych oraz konieczności ciągłej weryfikacji. Jeśli podejdziemy do tych wyzwań, AI może stać się cennym narzędziem wspierającym radiologów.