Zdolności diagnostyczne generatywnej sztucznej inteligencji porównywalne z lekarzami niespecjalistami
Wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji (AI) w diagnostyce przyciąga coraz większą uwagę środowiska medycznego, a na ten temat opublikowano już liczne prace naukowe. Ze względu na różnorodność kryteriów oceny stosowanych w poszczególnych badaniach konieczna była jednak kompleksowa analiza, która pozwoliłaby określić, w jakim stopniu AI może być wykorzystywana w praktyce klinicznej i jakie przewagi lub ograniczenia posiada w porównaniu do lekarzy.
Zespół badawczy pod kierownictwem dr. Hirotaki Takity oraz prof. nadzw. Daiju Uedy z Wydziału Medycyny Uniwersytetu Metropolitalnego w Osace przeprowadził metaanalizę zdolności diagnostycznych generatywnej AI, opierając się na 83 pracach opublikowanych między czerwcem 2018 a czerwcem 2024 roku, obejmujących szeroki zakres specjalności medycznych. Wśród analizowanych dużych modeli językowych (LLM) najczęściej badanym rozwiązaniem był ChatGPT.
Analiza porównawcza wykazała, że lekarze specjaliści uzyskiwali o 15,8% wyższą trafność diagnostyczną niż generatywna AI. Średnia trafność diagnostyczna AI wynosiła 52,1%, przy czym najnowsze modele osiągały wyniki porównywalne z lekarzami niespecjalistami.
„Nasze badania pokazują, że zdolności diagnostyczne generatywnej AI są porównywalne z lekarzami niespecjalistami. Może ona znaleźć zastosowanie w edukacji medycznej jako wsparcie dla mniej doświadczonych lekarzy, a także w diagnostyce w regionach o ograniczonym dostępie do opieki zdrowotnej” — stwierdził dr Takita. „Niezbędne są jednak dalsze badania, obejmujące ocenę AI w bardziej złożonych scenariuszach klinicznych, testy z wykorzystaniem rzeczywistych danych medycznych, poprawę przejrzystości podejmowania decyzji przez AI oraz weryfikację jej skuteczności w różnych grupach pacjentów.”
Wyniki badań opublikowano w czasopiśmie npj Digital Medicine.
Źródło: npj Digital Medicine
