In una ricerca pubblicata quest'anno su Radiology, si è scoperto che, in effetti, GPT-4 può essere applicato al controllo dei referti radiologici ed è sensibile quanto gli esseri umani ricordano. Dominatribute è stato il lavoro del Dr. Roman J. Gertz, che ha lavorato con il suo gruppo di ricerca del Dpt. di Radiologia presso l'Ospedale Universitario di Colonia, Germania. Lo studio ha confrontato GPT-4 con sei radiologi con diversi livelli di esperienza. La ricerca si è concentrata sulla scoperta di possibili errori in 200 documenti medici di tipo radiologico, ovvero radiografie e immagini TC/MRI, conservati tra giugno 2023 e dicembre 2023.

GPT-4 diventerà un punto di svolta nella correzione di bozze radiologiche

La valutazione ha rivelato che GPT-4 aveva un tasso di rilevamento dell’82,7%, che è molto simile alla sensibilità dei radiologi umani (fonte principale). Inoltre, GPT-4 era molto più veloce nell’elaborazione dei referti rispetto al lettore umano più lento, e i costi medi sostenuti per referto erano i più bassi, indicando non solo la sua utilità ma anche il suo potenziale di risparmio di denaro nei dipartimenti di radiologia.

Il dottor Gertz sottolinea che l’intelligenza artificiale, come GPT-4, ha un grande potenziale per essere introdotta nei reparti radiologici; può portare alla generazione di report appropriati in modo rapido e preciso. Lo studio ha dimostrato che gli strumenti di correzione di bozze basati sull’intelligenza artificiale sono un potente strumento per migliorare i servizi sanitari, poiché possono ridurre i costi delle operazioni radiologiche e i tassi di errore.

La ricerca condotta da Radiology e persino pubblicata sul Journal of Radiology ha nascosto il fatto che il primo modello linguistico in assoluto, GPT-4, sviluppato dal progetto OpenAI, ha dimostrato un’elevata precisione da parte dei radiologi umani nel rilevare errori nei referti radiologici. Diretto dal Dr. Roman J. Gertz del Dipartimento di Radiologia, Ospedale Universitario di Colonia, Germania, il lavoro dell’istituto sull’intelligenza artificiale è paragonato all’evoluzione della radiologia.

Rilevamento efficiente degli errori

Questo caso è stato condotto prendendo 200 referti radiologici da radiografie e immagini TC/MRI, che devono essere analizzati per valutare le prestazioni di GPT-4 rispetto a 6 radiologi con esperienze diverse. Un fatto che è stato rivelato è che GPT-4 ha raggiunto un'elevata precisione di rilevamento fino all'82,7%, proprio come un radiologo. Questa efficienza nel rilevamento degli errori consentirà la generazione di un report dettagliato in un tempo molto più breve.

Nella ricerca discussa, uno dei punti di forza chiave è il rapporto costo-efficacia di GPT-4. Sebbene sia piuttosto costoso, tanto per cominciare, GPT-4 richiede meno tempo per l’elaborazione e la verifica rispetto a quanto fanno gli esseri umani dopo la distribuzione, ottenendo un costo medio per rapporto inferiore. Questa funzionalità di risparmio sui costi rende GPT-4 uno strumento utile per il funzionamento e la manutenzione dei reparti di radiologia che cercano ordine nel loro flusso di lavoro e minori esborsi finanziari.

Integrazione nella sanità

Gpt4 sarà la tecnologia AI chiave da integrare nei reparti di Radiologia, secondo l’osservazione del Dr. Gertz, con l’obiettivo principale di migliorare i risultati della cura dei pazienti. La correzione di bozze assistita dall’intelligenza artificiale aiuta le radiazioni a essere sicure dell’integrità del rapporto diagnostico e, in questo modo, apporta qualità alla fornitura di assistenza sanitaria. Oltre a ciò, la disponibilità e le tariffe convenienti di GPT-4 tra la domanda di servizi di radioterapia offrono la tecnologia che non solo riduce gli errori medici ma minimizza anche i costi operativi.

Si prevede che l’intelligenza artificiale crescerà e il campo della radiologia avrà studi che guideranno ulteriori ricerche e sviluppi in quell’area. In questo scenario futuro, il Dr. Gertz sostiene che GPT-4 o qualsiasi altra tecnologia AI sono elementi indispensabili che aiutano ad accelerare la diagnosi e a migliorare la qualità dell’assistenza sanitaria. I dipartimenti di radiologia possono sfruttare le capacità dell’intelligenza artificiale per superare i problemi del settore sanitario in evoluzione. L’intelligenza artificiale garantisce servizi diagnostici tempestivi, precisi ed economici per i pazienti di tutto il mondo.

Questo articolo è apparso originariamente su Medical Express.