У дослідженнях Гарварду ШІ перевершив лікарів у діагностиці
Під час первинного огляду в лікарні, коли часу обмаль, а інформації про пацієнта мінімум, штучний інтелект може давати не гірші підказки, ніж людина. Саме такого висновку дійшли дослідники, проаналізувавши роботу сучасних мовних моделей у медичній сфері.
У межах експерименту науковці використали десятки реальних випадків із відділень невідкладної допомоги та порівняли діагностичні висновки лікарів із відповідями алгоритмів. Оцінювання проводили незалежні фахівці, які не знали, хто саме сформував діагноз.
Як пише TechCrunch, роботу виконали дослідники з Гарвардської медичної школи та медичного центру Beth Israel Deaconess, які порівнювали ефективність моделей OpenAI o1 і 4o з лікарями внутрішньої медицини.
З’ясувалося, що в умовах невизначеності — на початковому етапі обстеження — одна з моделей показала навіть кращі результати — 67% випадків, тоді як лікарі мали 55% і 50%. У задачах тріажу (дивись визначення наприкінці статті) вона правильно або майже правильно визначала стан пацієнтів у понад двох третинах випадків, тоді як лікарі демонстрували нижчі показники.
Попри це, автори дослідження не говорять про заміну медиків. Вони підкреслюють, що такі системи мають обмеження і поки що не готові працювати автономно, особливо коли йдеться про складні клінічні рішення або дані поза текстовим форматом.
Крім того, залишається відкритим питання відповідальності за дії алгоритмів, а також довіри з боку пацієнтів, які очікують людського контролю в критичних ситуаціях.
У підсумку дослідження радше демонструє потенціал технологій як допоміжного інструменту, здатного підсилити роботу лікарів, але не замінити їх.
Довідка:
Тріаж (медичне сортування) — це процес розподілу постраждалих за пріоритетністю надання медичної допомоги, що базується на тяжкості їхнього стану, коли кількість пацієнтів перевищує медичні ресурси. Основна мета — врятувати якомога більше життів, визначаючи, кому допомога потрібна негайно, а кому її можна відкласти
Подпишитесь на новости
