Ред.: Аверкіна Любов

Дослідники з Массачусетського Медичного центру (Mass General Brigham, США) провели дослідження, яке показало, що ChatGPT продемонстрував рівень точності приблизно 72% у загальних клінічних процесах прийняття рішень, починаючи від пропонування потенційних діагнозів до остаточної постановки діагнозу та визначення стратегій догляду та лікування.
Цей чат-бот штучного інтелекту, заснований на розширеній мовній моделі, продемонстрував стабільну продуктивність як у первинній медичній допомозі, так і в умовах екстреної медичної допомоги в різних галузях медицини. Висновки нещодавно були опубліковані в Journal of Medical Internet Research.

Зміни в технології штучного інтелекту відбуваються швидкими темпами та трансформують багато галузей, зокрема охорону здоров’я. Однак здатність великої мовної моделі допомагати в повному обсязі клінічної допомоги ще не вивчена. У цьому комплексному крос-спеціальному дослідженні того, як ШІ можна використовувати в клінічних консультаціях і прийнятті рішень, Суччі і його команда перевірили гіпотезу про те, що ChatGPT зможе пропрацювати всю клінічну зустріч з пацієнтом і рекомендувати діагностичне обстеження, визначити курс клінічного лікування та, зрештою, поставити остаточний діагноз.

Дослідження проводилося шляхом вставки послідовних частин 36 стандартизованих опублікованих клінічних віньєток (певних моделей та зразків) у ChatGPT. Інструмент спочатку попросили створити набір можливих або диференціальних діагнозів на основі первинної інформації про пацієнта, яка включала вік, стать, симптоми та чи був випадок екстреним. Потім ChatGPT отримав додаткову інформацію, його попросили прийняти управлінські рішення, а також поставити остаточний діагноз, імітуючи весь процес огляду реального пацієнта. Команда порівняла точність ChatGPT у диференціальній діагностиці, діагностичному тестуванні, остаточному діагнозі та управлінні у структурованому сліпому процесі, нараховуючи бали за правильні відповіді та використовуючи лінійну регресію для оцінки зв’язку між продуктивністю ChatGPT та демографічною інформацією віньєтки.

Дослідники виявили, що в цілому ChatGPT був точним приблизно на 72%, найкращий результат – 77% в постановці остаточного діагнозу, а найгірший – проведенні дифдіагностики, 60%. В управлінських рішеннях, таких як метод і режим лікування після встановлення діагнозу точність склала 68%. Серед інших помітних результатів дослідження було те, що відповіді ChatGPT не демонстрували гендерних упереджень і що його загальна ефективність була стабільною як у первинній, так і в екстреній медичній допомозі.

ChatGPT змагався в дифдіагностиці, де саме лікар думає, що робити далі. «Це важливо, тому що дослідження говорить нам, де лікарі є справжніми експертами та мають найбільшу цінність — на ранніх етапах догляду за пацієнтами з невеликим обїємом даних, коли потрібен список можливих діагнозів».

Автори зазначають, що перед тим, як такі інструменти, як ChatGPT, можна буде розглянути для інтеграції в клінічну допомогу, необхідні додаткові дослідження та нормативні вказівки. Далі команда Суччі вивчатиме, чи можуть інструменти штучного інтелекту покращити догляд за пацієнтами та результати в лікарнях із обмеженими ресурсами.

Поява інструментів штучного інтелекту в галузі охорони здоров’я стала новаторською та має потенціал позитивно змінити континуум медичної допомоги.

За матеріалами: SciTechDaily