В останньому дослідженні вчених з Гарвардської медичної школи та Медичного центру Бет-Ісраель Діконесс значно покращилась точність діагностики завдяки застосуванню штучного інтелекту. Експеримент продемонстрував, що мовні моделі OpenAI здатні конкурувати з досвідченими лікарями в оцінці лікарських випадків, що відкриває нові горизонти у медицині.
Дослідження охопило 76 пацієнтів, які звернулися до відділення невідкладної допомоги. Вчені зіставили діагнози, спрогнозовані двома лікарями, з результатами, отриманими за допомогою моделей штучного інтелекту, включаючи OpenAI o1 та 4o. Унікальність експерименту полягала в тому, що для оцінки використовувались лише дані, доступні в електронних медичних картах, без попередньої обробки.
За результатами, модель o1 забезпечила точний чи достатньо чіткий діагноз у 67% випадків, тоді як лікарі досягли результату у 55% та 50% відповідно. Це свідчить про те, що штучний інтелект може стати важливим інструментом у клінічній практиці та підвищити ефективність медичної допомоги на ранніх етапах діагностики.
Один із авторів дослідження, Арджун Манрай, який керує лабораторією штучного інтелекту в Гарварді, зазначив:
“Ми оцінювали ШІ за всіма ключовими показниками, і результати перевершили очікування — модель показала кращі результати, ніж усі попередні версії”.
Це викликає цікавість, оскільки означає, що технології штучного інтелекту продовжують розвиватись і можуть впливати на медичну практику.
Лікар з Медичного центру Бет-Ісраель, Адам Родман, звернув увагу на те, що, незважаючи на зростаючу точність машинних діагнозів, пацієнти, особливо в критичних ситуаціях, продовжують покладатись на лікарський досвід. Це підтверджує необхідність подальшого розвитку взаємодії між штучним інтелектом і традиційною медициною, оскільки людина все ще залишається невід’ємною частиною лікувального процесу.
Відзначимо, що в галузі медицини вже є прецеденти використання штучного інтелекту, таки як розкриття стародавніх малюнків у пустелі Наска через аналіз даних. Дослідження показують, що ШІ може відігравати значну роль не лише у діагностиці, але й у дослідженнях, спрощуючи знаходження рідкісних або прихованих артефактів, відкриваючи нові перспективи для науки.
