Thoại Viết Hoàng
Writer
Tóm tắt: Một nghiên cứu mới đưa khả năng chẩn đoán của AI tổng quát, cụ thể là chatbot GPT-4, vào thử nghiệm, mang lại kết quả đầy hứa hẹn.
Nghiên cứu liên quan đến việc đánh giá độ chính xác chẩn đoán của AI trong việc xử lý các trường hợp y tế phức tạp, với GPT-4 xác định chính xác chẩn đoán hàng đầu gần 40% thời gian và đưa chẩn đoán chính xác vào danh sách chẩn đoán tiềm ẩn trong 64% trường hợp khó.
Thành công của AI trong nghiên cứu này có thể cung cấp những hiểu biết mới về các ứng dụng tiềm năng của nó trong môi trường lâm sàng. Tuy nhiên, cần có nhiều nghiên cứu hơn để giải quyết các lợi ích, cách sử dụng tối ưu và các hạn chế của công nghệ đó.
Sự kiện chính:
Trong một nghiên cứu liên quan đến 70 trường hợp lâm sàng phức tạp, GPT-4 khớp chính xác với chẩn đoán cuối cùng trong 39% thời gian.
GPT-4 bao gồm chẩn đoán chính xác trong danh sách phân biệt của nó (danh sách các tình trạng tiềm ẩn dựa trên các triệu chứng, tiền sử bệnh và kết quả lâm sàng của bệnh nhân) trong 64% trường hợp.
Bất chấp những kết quả đầy hứa hẹn, các nhà nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của việc điều tra thêm để hiểu cách sử dụng, lợi ích và hạn chế tối ưu của AI trong môi trường lâm sàng.
Nguồn: BIDMC
Trong một thí nghiệm gần đây được công bố trên JAMA , các nhà nghiên cứu kiêm bác sĩ tại Trung tâm Y tế Beth Israel Deaconess (BIDMC) đã thử nghiệm khả năng chẩn đoán chính xác của một chatbot nổi tiếng có sẵn công khai trong các trường hợp y tế khó khăn.
Nhóm phát hiện ra rằng AI tổng hợp, Chat-GPT 4, đã chọn chẩn đoán chính xác là chẩn đoán hàng đầu gần 40% thời gian và đưa ra chẩn đoán chính xác trong danh sách chẩn đoán tiềm ẩn trong 2/3 trường hợp thử thách.
AI sáng tạo đề cập đến một loại trí tuệ nhân tạo sử dụng các mẫu và thông tin mà nó đã được đào tạo để tạo nội dung mới, thay vì chỉ xử lý và phân tích dữ liệu hiện có.
Một số ví dụ nổi tiếng nhất về AI tổng quát được gọi là chatbot, sử dụng một nhánh của trí tuệ nhân tạo có tên là xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho phép máy tính hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ giống con người. Các chatbot AI sáng tạo là những công cụ mạnh mẽ sẵn sàng cách mạng hóa các ngành công nghiệp sáng tạo, giáo dục, dịch vụ khách hàng, v.v.
Tuy nhiên, người ta biết rất ít về hiệu suất tiềm năng của chúng trong môi trường lâm sàng, chẳng hạn như lập luận chẩn đoán phức tạp.
Adam Rodman, MD, MPH, đồng giám đốc của Đổi mới trong Truyền thông và Giáo dục cho biết: “Những tiến bộ gần đây về trí tuệ nhân tạo đã dẫn đến các mô hình AI tổng quát có khả năng đưa ra các câu trả lời chi tiết dựa trên văn bản, đạt điểm cao trong các kỳ kiểm tra y tế tiêu chuẩn. iMED) Sáng kiến
tại BIDMC và là giảng viên y khoa tại Trường Y Harvard.
“Chúng tôi muốn biết liệu một mô hình tổng quát như vậy có thể 'suy nghĩ' giống như một bác sĩ hay không, vì vậy chúng tôi đã yêu cầu một người giải quyết các trường hợp chẩn đoán phức tạp được tiêu chuẩn hóa được sử dụng cho mục đích giáo dục. Nó đã làm thực sự, thực sự tốt.
Để đánh giá các kỹ năng chẩn đoán của chatbot, Rodman và các đồng nghiệp đã sử dụng các hội nghị trường hợp lâm sàng (CPC), một loạt các trường hợp bệnh nhân phức tạp và đầy thách thức bao gồm dữ liệu lâm sàng và xét nghiệm có liên quan, nghiên cứu hình ảnh và kết quả mô bệnh học được công bố trên Tạp chí Y học New England cho mục đích giáo dục .
Đánh giá 70 trường hợp CPC, trí tuệ nhân tạo khớp chính xác với chẩn đoán CPC cuối cùng trong 27 (39%) trường hợp. Trong 64% trường hợp, chẩn đoán CPC cuối cùng được đưa vào phân biệt của AI – một danh sách các tình trạng có thể xảy ra có thể giải thích cho các triệu chứng, tiền sử bệnh, kết quả lâm sàng và kết quả xét nghiệm hoặc hình ảnh của bệnh nhân.
Tác giả đầu tiên Zahir Kanjee, MD, MPH, một bệnh viện tại BIDMC và trợ lý giáo sư y khoa tại Harvard cho biết: “Mặc dù Chatbots không thể thay thế chuyên môn và kiến thức của một chuyên gia y tế được đào tạo, nhưng trí tuệ nhân tạo AI là một công cụ bổ sung tiềm năng đầy hứa hẹn cho nhận thức của con người trong chẩn đoán. Trường y tế.
“Nó có khả năng giúp các bác sĩ hiểu được dữ liệu y tế phức tạp và mở rộng hoặc tinh chỉnh tư duy chẩn đoán của chúng tôi. Chúng tôi cần nghiên cứu thêm về cách sử dụng, lợi ích và giới hạn tối ưu của công nghệ này cũng như rất nhiều vấn đề về quyền riêng tư cần được giải quyết, nhưng đây là những phát hiện thú vị cho tương lai của chẩn đoán và chăm sóc bệnh nhân.”
Đồng tác giả Byron Crowe, MD, bác sĩ nội khoa tại BIDMC và giảng viên y khoa tại Trường Y Harvard, cho biết: “Nghiên cứu của chúng tôi bổ sung vào nguồn tài liệu đang phát triển chứng minh khả năng đầy hứa hẹn của công nghệ AI.
“Điều tra sâu hơn sẽ giúp chúng tôi hiểu rõ hơn về cách thức các mô hình AI mới này có thể chuyển đổi việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe.”
Công việc này không nhận được tài trợ hoặc tài trợ riêng. Kanjee báo cáo tiền bản quyền cho những cuốn sách đã được biên tập và tư cách thành viên của ban cố vấn được trả tiền cho các sản phẩm giáo dục y tế không liên quan đến trí tuệ nhân tạo từ Wolters Kluwer, cũng như tiền thù lao cho CME do Nhà xuất bản Oakstone chuyển giao. Crowe báo cáo việc làm của Solera Health bên ngoài công việc đã nộp. Rodman báo cáo không có xung đột lợi ích.
