Naujausi dirbtinio intelekto (DI) modeliai, diagnozuodami ligas ir siūlydami gydymo planus, demonstravo rezultatus, kurie kartais prilygsta arba net pranoksta kvalifikuotų medikų sprendimus. Panašios išvados publikuotos prestižiniame mokslo žurnale Science, o tyrimą inicijavo Amerikos mokslininkų grupė iš „Beth Israel Deaconess“ medicinos centro Bostone vadovaujama Peterio Brodeuro.
Tyrimo metodika ir pagrindiniai rezultatai
Tyrimas vyko dviem etapais. Pirmajame etape DI modeliai – „OpenAI o1“, „o1-preview“ ir „GPT-4o“ – analizavo edukacinių klinikinių atvejų katalogus: jiems buvo pateikiami aprašymai, prašymai nustatyti pirminę diagnozę ir parengti diferencinę diagnostiką. Antrojo etapo metu algoritmai vertino realius skubiosios pagalbos skyriuje surinktus duomenis, turėdami tik dalinę paciento ligos istoriją ir ribotus klinikinius duomenis.
Rezultatai parodė, kad per pirmą kontaktą kai kuriais atvejais DI modeliai priėmė sprendimus tiksliau nei gydytojai. Modeliai gebėjo struktūrizuoti informaciją, pasiūlyti galimus tolimesnius veiksmus, įvertinti riziką ir rekomenduoti, ar reikia hospitalizuoti pacientą, ar skirti intensyvią priežiūrą.
Ribotumai ir ekspertų nuogąstavimai
Tuo pačiu tyrimo autoriai ir kiti specialistai pažymi svarbius apribojimus. Vokietijos Eseno universitetinės ligoninės atstovas Felixas Nensa pažymėjo, kad naudojami modeliai jau yra technologiškai pasenę, o Thomas Neumuthas iš tos pačios ligoninės atkreipė dėmesį, jog realioje praktikoje diagnostika neapsiriboja vien tekstine informacija: gydytojai stebi paciento elgesį, klausosi kvėpavimo, tiria vaizdo ir laboratorinius duomenis.
Miuncheno universiteto profesorė Gitta Kutyniok akcentuoja žmogaus ir mašinos bendradarbiavimo svarbą ir perspėja dėl aklo pasikliovimo algoritmais – kokybė išaugs tik tuomet, jei gydytojai technologiją naudos kaip struktūruotą papildomos nuomonės įrankį, neprarasdami budrumo.
Praktinės ir reguliavimo implikacijos
Įdiegus DI sprendimus skubiojoje medicinoje, būtina spręsti teisines ir etines problemas: atsakomybę už klaidas, duomenų privatumą, algoritmų šališkumą ir nuolatinį modelių atnaujinimą. Reikalingi prospektyviniai, daugiacentriniai tyrimai ir realaus laiko testavimas skirtingose populiacijose, kad būtų patikrintas modelių saugumas ir efektyvumas.
Kol kas perspektyviausias kelias yra hibridinė sistema, kai DI atlieka greitą analizę ir siūlo variantus, o galutinį sprendimą priima gydytojas. Toks modelis gali sutrumpinti triagės laiką, pagerinti išteklių paskirstymą ir sumažinti žmogiškųjų klaidų riziką, išsaugant gydytojų etišką atsakomybę ir klinikinį vertinimą.
Apibendrinant, DI jau demonstruoja realų potencialą skubiosios pagalbos srityje, tačiau jo integracija turi būti atsargi, grįsta įrodymais ir orientuota į saugumą bei paciento interesus.
Martyna Baranauskaitė – autorė, rengianti skaitytojams aktualų ir įdomų turinį įvairiomis temomis. Jos straipsniuose daug dėmesio skiriama aiškumui, informatyvumui ir sklandžiam pateikimui, kad skaitytojai greitai rastų naudingą ir suprantamai pateiktą informaciją.