Araştırmacılar bir yapay zeka modelini acil servis doktorlarına karşı test etti ve modelin insanlardan daha iyi performans gösterdiğini buldu.
Shapecharge/E+/Getty Images
başlığı gizle
başlığı değiştir
Shapecharge/E+/Getty Images
Bir hasta hastaneye pulmoner emboli (akciğerlere giden bir kan pıhtısı) ile gelir. Başlangıçta iyileşmenin ardından semptomları kötüleşmeye başlar. Sağlık ekibi ilacın işe yaramadığından şüpheleniyor.
Adım adım yapay zeka — kendi teorisiyle.
Tıbbi kayıtları taradı ve kalp iltihabına yol açabilen otoimmün bir durum olan lupus geçmişinin, hastayı gerçekten neyin rahatsız ettiğini açıklayabileceğinden şüpheleniyor.
Yapay zeka modelinin doğru olduğu ortaya çıktı.
Bir araştırmaya göre bu tür bir senaryo çok uzak olmayan bir gelecekte gerçeğe dönüşebilir perşembe yayınlandı dergide Bilim.
Harvard Tıp Fakültesi ve Beth Israel Deaconess Tıp Merkezi’ndeki araştırmacılar, OpenAI tarafından geliştirilen yapay zeka akıl yürütme modelinin hastalara teşhis koyma ve bakımlarını yönetme konusunda karar verme konusunda başarılı olduğunu buldu. Doktorlarla ve önceki yapay zeka modeli Chat GPT-4 ile eşleşti ve çoğu zaman onlardan daha iyi performans gösterdi.
Araştırmacılar, daha önce Boston’daki Beth Israel acil servisinde tedavi görmüş olan lupus hastası gibi gerçek vakalar da dahil olmak üzere, yapay zeka modelinin klinik zekasını test etmek için bir dizi deney gerçekleştirdiler.
Ekip, yapay zeka modelinin, acil servisteki triyaj aşamasından hastaneye kaldırılıncaya kadar üç anda doğru tanıyı ne kadar iyi sağlayabildiğini derecelendirdi.
Genel olarak yapay zeka, iki deneyimli hekimden daha iyi performans gösterdi ve bunu yalnızca elektronik sağlık kayıtları ve o sırada hekimlerin erişebildiği sınırlı bilgilerle başardı.
“Bu benim için büyük sonuç; acil servisin karmaşık gerçek dünya verileriyle çalışıyor” dedi Dr. Adam RodmanBeth Israel’de klinik araştırmacı ve çalışmanın yazarlarından biri. “Gerçek dünyada teşhis koymak için çalışıyor.”
Çalışmanın diğer kısımları, dergide yayınlanan zorlu vaka raporlarına dayanıyordu. New England Tıp Dergisi ve yapay zeka modelinin köklü “kıyaslamaları” karşılayıp karşılayamayacağını ve çetrefilli teşhis sorularını çözüp çözemeyeceğini anlamak için klinik hikayeler.
“Model, çok geniş doktor tabanımızdan daha iyi performans gösterdi” dedi Raj ManraiHarvard Tıp Fakültesi Biyomedikal Bilişim bölümünde yardımcı doçent olan ve aynı zamanda çalışmanın bir parçası olan Dr.
Yazarlar, araştırmanın yalnızca metne dayandığını, gerçek hayatta ise klinisyenlerin bir hastaya teşhis koyarken ve tedavi ederken görüntüler, sesler ve sözsüz ipuçları gibi diğer birçok girdiye dikkat etmesi gerektiğini vurguluyor.
Yine de çalışma, teknolojinin son birkaç yılda ne kadar ilerlediğini gösteriyor. Önceki nesillerin geniş dili modeller bocaladı Belirsizlikle uğraşırken ve kontrol edilecek olası koşulların bir listesini oluştururken, ayırıcı tanı olarak bilinir.
“Bu makale, her şeyin ne kadar geliştiğinin güzel bir özetidir” diyor Dr. David ReichNew York’taki Mount Sinai Sağlık Sisteminin baş klinik sorumlusu, çalışmaya dahil değildi.
“Elinizde oldukça doğru, muhtemelen prime time’a hazır bir şey var” diyor. “Şimdi açık soru şu: Bakımı gerçekten iyileştirecek şekilde bunu klinik iş akışlarına nasıl dahil edersiniz?”
Sonuçta, AI modelinin parladığı bazı zor, nihai teşhislere varmak, “sonuçların çok daha incelikli ve belki de daha çeşitli olduğu” Reich, “gerçek klinik tıpta” işlerin nasıl yürüdüğünü yansıtmadığını söylüyor.
Ve acil servis hastanın toplam tıbbi bakımının yalnızca küçük bir kısmını oluşturur. Rodman, ekibin hastanede bir ay geçiren birinin kayıtlarını sunması durumunda yapay zekanın bu kadar “etkileyici” bir iş yapmasının pek olası olmadığını kabul ediyor.
Manrai, “bazı şirketlerin söyleyeceklerine ve bu sonuçları nasıl kullanacaklarına rağmen”, yeni çalışmaya katılanların hiçbiri bulguların doktorların yerine yapay zekayı koymayı desteklediğine inanmıyor.
“Sanırım bu, teknolojide tıbbı yeniden şekillendirecek gerçekten derin bir değişime tanık olduğumuz anlamına geliyor” diye ekliyor.
Ancak sonuçlar, yapay zeka modellerinin, ideal olarak teknolojinin klinik uygulamaları nihayetinde nasıl etkilediği konusunda daha fazla kesinlik sağlayabilecek ileriye dönük denemeler yoluyla, sıkı bir şekilde test edilmesi gerektiğini ortaya koyuyor.
Reich şöyle diyor: “Bu denemeleri tasarlamak çok zorlu bir süreç ama bu çalışma mükemmel bir eylem çağrısı.”
