Dirbtiniam intelektui tobulėjant, jo panaudojimas ir galimybės realiose programose ir toliau pasiekia naujas aukštumas, kurios gali net pranokti žmogaus kompetenciją. Radiologijos srityje, kur teisinga diagnozė yra labai svarbi norint užtikrinti tinkamą pacientų priežiūrą, dideli kalbiniai modeliai, tokie kaip ChatGPT, galėtų pagerinti tikslumą arba bent jau pasiūlyti gerą antrąją nuomonę.
Siekdami išbandyti jos potencialą, magistrantūros studentas Yasuhito Mitsuyama ir docentas Daiju Ueda Osakos Metropoliteno universiteto Medicinos mokyklos aukštosiose mokyklose vadovavo tyrėjams palyginus GPT-4 pagrįsto ChatGPT diagnostikos rezultatus ir radiologų 150 priešoperacinių smegenų auglių MRT ataskaitų.
Išvados buvo paskelbtos m Europos radiologija.
Remiantis šiais kasdieniais klinikiniais užrašais, parašytais japonų kalba, „ChatGPT“, dviejų sertifikuotų neuroradiologų ir trijų bendrųjų radiologų buvo paprašyta pateikti diferencinę diagnozę ir galutinę diagnozę.
Vėliau jų tikslumas buvo apskaičiuotas remiantis faktine naviko diagnoze po jo pašalinimo. Rezultatai buvo 73% ChatGPT, 72% vidurkis neuroradiologams ir 68% bendrųjų radiologų vidurkis. Be to, galutinės ChatGPT diagnozės tikslumas skyrėsi priklausomai nuo to, ar klinikinę ataskaitą parašė neuroradiologas, ar bendrasis radiologas. Neuroradiologo ataskaitų tikslumas buvo 80%, palyginti su 60% naudojant bendrąsias radiologo ataskaitas.
„Šie rezultatai rodo, kad ChatGPT gali būti naudinga priešoperacinei smegenų auglių MRT diagnozei”, – teigė absolventas Mitsuyama.
„Ateityje ketiname tirti didelius kalbų modelius kitose diagnostikos vaizdavimo srityse, siekdami sumažinti gydytojų naštą, pagerinti diagnostikos tikslumą ir naudoti AI švietimo aplinkai palaikyti.