Ny forskning: AI kan matcha radiologiresidenters noggrannhet vid diagnos av medicinska bilder

StockholmEn nyligen genomförd studie undersökte hur generativa AI-modeller kan förbättra diagnostisk avbildning. Forskarteamet, lett av Dr. Daisuke Horiuchi och docent Daiju Ueda från Osaka Metropolitan University, jämförde noggrannheten hos ChatGPT med radiologers. De studerade 106 fall av muskuloskeletal radiologi och använde patienthistorik, bilder och avbildningsfynd för att analysera dem med GPT-4 och GPT-4 med vision (GPT-4V).

Centrala resultat från studien innefattar:

• GPT-4 presterade bättre än GPT-4V inom diagnostik
• GPT-4 nådde samma nivå som radiologiska ST-läkare
• ChatGPT:s noggrannhet är sämre än certifierade radiologers

Resultaten visar att även om AI-modeller som GPT-4 är användbara, kan de ännu inte ersätta utbildade radiologer. Studien belyser både nuvarande svagheter och potentialen hos AI inom hälso- och sjukvården. När AI förbättras kan det hjälpa till med diagnoser, särskilt när en expert på radiologi inte är tillgänglig direkt.

Genom att använda AI inom diagnostisk bildbehandling kan stora mängder data snabbt hanteras och analyseras. Detta påskyndar tiden som behövs för att ställa diagnoser, vilket är mycket värdefullt i hektiska miljöer där radiologer har många fall att hantera. Dessutom kan AI-modeller fungera konstant utan att tröttna, och de kan uppfatta detaljer som människor kan missa på grund av utmattning eller förbiseenden.

Läs också:

Idag · 12:41

OpenAIs utmanande övergång till en vinstdrivande enhet

Det finns stora utmaningar och etiska frågor kring användningen av AI inom medicin. Läkare har ofta svårt att förstå hur AI fattar beslut, vilket gör det svårbedömt att lita på resultaten. Dessutom beror AI:s effektivitet på kvaliteten på inmatningsdata. Om bilderna är av dålig kvalitet eller inkonsekventa kan det leda till feldiagnoser, vilket kan vara farligt för patienterna.

Att använda AI inom medicinsk diagnostik kräver noggrann uppmärksamhet på datasekretess och säkerhet. Patientinformation som används för att träna dessa modeller måste hanteras omsorgsfullt för att undvika läckor. Sjukvårdsanläggningar behöver ha strikta regler för att följa juridiska och etiska riktlinjer.

Det är viktigt att regelbundet granska och uppdatera AI-modeller. När medicinsk kunskap och bildteknologi förändras, måste AI:n uppdateras för att inkludera nya upptäckter och standarder. Genom att jämföra AI:ns prestanda med etablerade diagnostiska kriterier och ha team från olika områden som övervakar den kan man säkerställa att den förblir noggrann och pålitlig.

Generativa AI-modeller som GPT-4 kan förbättra diagnostisk avbildning, men de kan ännu inte helt ersätta mänskliga experter. Att integrera AI i diagnostiska processer kräver noggrann övervägning av dess begränsningar, etiska frågor och behovet av kontinuerliga kontroller. Om dessa utmaningar bemöts kan AI bli ett värdefullt verktyg för att stödja mänskliga radiologer.