Nehezen diagnosztizálható esetek: átkozottul jó benne az MI

2023.06.27.

Diagnosztika mesterséges intelligencia MI ChatGPT kutatás

A mai generatív mesterséges intelligencia – nevezetesen a ChatGPT-4 – remekelt a lehetséges betegségek elemzésében a nehezen diagnosztizálható betegek eseteiben.

A Beth Israel Deaconess Medical Center harvardi kutatói kihívás elé állították a ChatGPT-t, és 70 különösen összetett esetre kértek tőle differenciáldiagnózist - írta meg az AI in Helathcare News. Az említett eseteket a New England Journal of Medicine választotta ki az orvosok oktatására a 2023-as konferenciákon. (Ezek az oktatási források általában klinikopatológiai konferenciák formájában ismertek.) A kutatás segítségével öt felvetett kérdésben kerültek közelebb a válaszhoz.

1. Differenciálás és diferenciáldiagnózis

A differenciáldiagnózis általában felsorolja azokat az állapotokat, amelyeket a jelek és tünetek rejtélyes kombinációja okozhat. A listák általában a legvalószínűbb diagnózisok szerint vannak rendezve, és figyelembe veszik a kórtörténetet, laboratóriumi és képalkotó eredményeket.

2. Mennyire hatékony a ChatGPT ebben a tekintetben?

A Journal of the American Medical Association (JAMA) folyóiratban 2023. június 15-én közzétett tanulmány szerint a ChatGPT-4 ugyanolyan végső diagnózist adott, mint a szakértő orvosok 39%-ában (27 esetből 70). Ugyanakkor a technológia a differenciállisták 64%-ában (45 esetből 70) tartalmazta a végső diagnózist.

3. Milyen referenciapontok vannak az új eredmények értékeléséhez?

A ChatGPT teljesítménye jobb a korábbi természetes nyelvi feldolgozáson (NLP) alapuló megkülönböztető eszközökhöz képest. A szerzők hivatkoznak egy 2022-es tanulmányra, amelyben a helyes végső diagnózisok lenyűgöző aránya, 58-68%, de megjegyzik, hogy az előző mérőszám bináris értéken alapult. Összehasonlításképpen, a jelen tanulmány szerint a ChatGPT "számszerűen jobb átlagos minőségi pontszámot mutatott", jelentették a Beth Israel Deaconess kutatói.

4. Mennyire megbízható az új bizonyíték?

A szerzők - Zahir Kanjee, MD, MPH, Byron Crowe, MD és Adam Rodman, MD, MPH - elismerik a tanulmányuk tervezésében lévő néhány korlátot, beleértve az eredmények szubjektivitását és a protokoll korlátait, ami néhány fontos diagnosztikai információ hiányához vezethetett a betegek esetében. Ugyanakkor, ha valami, akkor ez a hiányosság valószínűleg alulbecsülte a modell képességeit.

5. Mi a végeredmény?

A szerzők arra a következtetésre jutottak, hogy a generatív mesterséges intelligencia "ígéretes kiegészítője az emberi diagnózisnak és megértésnek".

Az orvoslás mely területein jelenthet segítséget a mesterséges intelligencia?

Az MI forradalmi változásokat hozhat az orvoslásban, számos területen támogatva az orvosokat, kutatókat és egészségügyi szakembereket. Az MI alkalmazása elősegítheti az új diagnosztikai módszerek fejlesztését, a betegkezelés pontosabb meghatározását és a gyógyszerfejlesztés hatékonyságának növelését.

1. Diagnosztika és képalkotás

Az MI képes feldolgozni és elemződni a hatalmas mennyiségű képi és klinikai adatot, segítve az orvosokat a pontosabb diagnózis felállításában. Az algoritmusok képesek megtalálni a jellemző mintázatokat és eltéréseket a képeken, ami segíti a rákos daganatok, szívbetegségek, idegrendszeri rendellenességek és más kórképek korai felismerését.

2. Rizikóbecslés és prevenció

Az MI segít az egészséges populációkban a kockázatbecslésben, az egészségi állapot elemzésében és a betegségek előrejelzésében. Az algoritmusok az adatok alapján azonosítják a kockázati tényezőket és előrejelzik a betegségek kialakulásának valószínűségét. Ez lehetővé teszi a célzottabb prevenciót és az egyéni egészségügyi stratégiák kidolgozását.

3. Egészségügyi adatok elemzése

Az MI segítségével az egészségügyi adatokat, mint például a betegdossziék, laboreredmények, genetikai információk és kutatási eredményeket, hatékonyabban lehet elemzeni. Az algoritmusok felfedhetik a rejtett mintázatokat, összefüggéseket és korrelációkat, amelyek hozzájárulhatnak az egészségügyi kutatásokhoz, a betegségek jobb megértéséhez és a kezelési lehetőségek fejlesztéséhez.

4. Személyre szabott kezelés

Az MI lehetővé teszi az egyéni kezelési terv kidolgozását, figyelembe véve a beteg specifikus jellemzőit és genetikai profilját. Az algoritmusok képesek az adatok alapján ajánlásokat tenni a megfelelő gyógyszerek, terápiák és adagolások tekintetében. Ez növeli a kezelés hatékonyságát és csökkenti a mellékhatások kockázatát.

5. Robotika-asszisztált sebészet

Az MI integrálása a robotika-asszisztált sebészetbe pontosabb és precízebb beavatkozásokat tesz lehetővé. A robotsebészeti rendszerek és algoritmusok segítségével az orvosok nagyobb pontossággal végezhetnek műtéteket, minimalizálva a szövődményeket és gyorsítva a gyógyulást.

6. Gyógyszerfejlesztés és klinikai vizsgálatok

Az MI lehetővé teszi a gyógyszerfejlesztési folyamat optimalizálását és a klinikai vizsgálatok hatékonyságának növelését. Az algoritmusok képesek előrejelzéseket tenni a gyógyszerek hatékonyságával és mellékhatásaival kapcsolatban, segítve a gyógyszerkutatókat a legígéretesebb vegyületek kiválasztásában és a vizsgálatok tervezésében.

7. Egészségügyi ellátás optimalizálása

Az MI segíthet az egészségügyi ellátás hatékonyságának javításában. Az algoritmusok felhasználhatók az időpontfoglalás és betegirányítás optimalizálására, a kórházi erőforrások hatékonyabb kihasználására és az egészségügyi rendszerek teljesítményének elemzésére.

8. Telemedicina és távoli betegmonitorozás

Az MI lehetőséget teremt a távoli betegmonitorozásra és a telemedicinális alkalmazásokra. Az algoritmusok segítségével a betegadatok folyamatosan figyelhetők és elemzhetők, lehetővé téve az orvosoknak a távoli diagnosztikát és kezelést, valamint a betegek számára az otthoni egészségügyi ellátást.

Az AI által nyújtott előnyök hatalmasak az orvoslásban, de fontos emlékezni, hogy az orvosok és egészségügyi szakemberek továbbra is elengedhetetlenek a diagnózis és kezelés folyamatában. Az MI inkább eszköz és támogató rendszer, amely lehetőségeket kínál az egészségügyi ellátás javítására és az orvosok munkájának támogatására. Az emberi szakértelem és az MI kombinációja lehet a jövő egészségügyi ellátásának alapja.