Pētījumā, kas šogad publicēts žurnālā Radiology, tika atklāts, ka patiešām GPT-4 var izmantot radioloģijas ziņojumu pārbaudei, un tas ir tikpat jutīgs, cik cilvēki to atceras. Dominatribute bija Dr. Roman J. Gertz darbs, kurš strādāja kopā ar savu pētnieku grupu no Dpt. radioloģija Ķelnes Universitātes slimnīcā, Vācijā. Pētījumā GPT-4 tika salīdzināts ar sešiem radiologiem ar dažāda līmeņa pieredzi. Pētījumā galvenā uzmanība tika pievērsta iespējamu kļūdu atklāšanai 200 radioloģijas tipa medicīniskajos dokumentos, t.i., rentgena un CT/MRI attēlveidošanā, kas notika no 2023. gada jūnija līdz 2023. gada decembrim.
GPT-4, lai kļūtu par radioloģijas korektūras mainītāju
Novērtējumā atklājās, ka GPT-4 noteikšanas līmenis bija 82,7%, kas ir ļoti līdzīgs cilvēka radiologu jutīgumam (galvenais avots). Lai palaistu, GPT-4 bija daudz ātrāks ziņojumu apstrādē, salīdzinot ar lēnāko cilvēku lasītāju, un vidējās izmaksas par ziņojumu bija viszemākās, norādot ne tikai uz tā lietderību, bet arī uz tā potenciālu ietaupīt naudu radioloģijas nodaļās.
Dr Gertz uzsver, ka AI, tāpat kā GPT-4, ir liels potenciāls, lai to ieviestu radioloģijas nodaļās; tas var nodrošināt ātru un precīzu ziņojumu ģenerēšanu. Darba pētījums parādīja, ka AI vadīti korektūras rīki ir spēcīgs līdzeklis veselības aprūpes pakalpojumu uzlabošanai, jo tie var samazināt radioloģisko operāciju izmaksas un kļūdu līmeni.
Pētījumi, ko veica Radiology un pat publicēja žurnālā Journal of Radiology, slēpa faktu, ka pirmais valodas modelis GPT-4, ko izstrādājis OpenAI projekts, ir parādījis augstu cilvēka radiologu precizitāti, atklājot kļūdas radioloģijas ziņojumos. Režisors Dr. Romāns J. Gerts no Ķelnes Universitātes slimnīcas Radioloģijas nodaļas Vācijā, institūta darbs pie mākslīgā intelekta tiek pielīdzināts radioloģijas attīstībai.
Efektīva kļūdu noteikšana
Šis gadījums tika veikts, ņemot 200 radioloģijas ziņojumus no rentgena un CT/MRI attēliem, kas ir jāanalizē, lai novērtētu, kā GPT-4 darbojas pret 6 radiologiem, kuriem ir atšķirīga pieredze. Tika atklāts fakts, ka GPT-4 sasniedza augstu noteikšanas precizitāti līdz pat 82,7%, tāpat kā radiologs. Šī kļūdu noteikšanas efektivitāte ļaus ģenerēt detalizētu ziņojumu daudz īsākā laikā.
Apspriežamajā pētījumā viena no galvenajām priekšrocībām ir GPT-4 izmaksu efektivitāte. Lai gan tas ir diezgan dārgs, vispirms GPT-4 apstrāde un pārbaude prasa mazāk laika nekā cilvēkiem pēc tā izvietošanas, tādējādi nodrošinot zemākas vidējās izmaksas par atskaiti. Šī izmaksu taupīšanas funkcija padara GPT-4 par noderīgu rīku radioloģijas nodaļu darbībai un uzturēšanai, kas meklē kārtību savā darbplūsmā un samazina finanšu izdevumus.
Integrācija veselības aprūpē
Saskaņā ar Dr. Gertz novērojumu Gpt4 būs galvenā mākslīgā intelekta tehnoloģija, kas jāintegrē radioloģijas nodaļās ar galveno mērķi uzlabot pacientu aprūpes rezultātus. Korektūra ar mākslīgā intelekta palīdzību palīdz radiācijai pārliecināties par diagnozes ziņojuma integritāti un tādējādi uzlabo veselības aprūpes kvalitāti. Bez tam GPT-4 pieejamība un pieņemamās cenas starp radiācijas pakalpojumu pieprasījumu piedāvā tehnoloģiju, kas ne tikai samazina gan medicīniskās kļūdas, bet arī samazina ekspluatācijas izmaksas.
Paredzams, ka mākslīgais intelekts augs, un radioloģijas jomā būs pētījumi, kas vadīs turpmāko pētniecību un attīstību šajā jomā. Šajā nākotnes scenārijā Dr. Gertz apgalvo, ka GPT-4 vai jebkura cita AI tehnoloģija ir neaizstājams elements, kas palīdz paātrināt diagnostiku un uzlabot veselības aprūpes kvalitāti. Radioloģijas nodaļas var izmantot AI iespējas, lai pārvarētu problēmas veselības nozares attīstībā. AI nodrošina savlaicīgus, precīzus un rentablus diagnostikas pakalpojumus pacientiem visā pasaulē.
Šis raksts sākotnēji parādījās Medical Express.