Новое исследование, проведенное исследователями из Mass General Brigham, показало, что языковые модели искусственного интеллекта (ИИ), такие как ChatGPT, могут точно определять подходящие службы визуализации для двух важных клинических проявлений: скрининг рака молочной железы и боль в груди. Их результаты показывают, что большие языковые модели могут помочь в принятии решений врачам первичной медико-санитарной помощи и направляющим поставщикам при оценке пациентов и заказе визуализирующих тестов для выявления боли в груди и скрининга рака молочной железы. Их результаты опубликованы в Журнале Американского колледжа радиологии .

«В этом сценарии возможности ChatGPT были впечатляющими», — сказал автор-корреспондент Марк Д. Суччи, доктор медицинских наук, заместитель председателя отдела инноваций и коммерциализации Mass General Brigham Radiology и исполнительный директор инкубатора MESH. «Я вижу, что это действует как мост между направляющим врачом и опытным рентгенологом, выступая в роли обученного консультанта, который без промедления рекомендует правильный визуализирующий тест в месте оказания помощи. Это может сократить административное время как для направляющих, так и для консультирующих врачей в принятии этих решений, основанных на фактических данных, оптимизировать рабочий процесс, уменьшить выгорание и уменьшить замешательство пациентов и время ожидания».

ChatGPT — это большая языковая модель (LLM), построенная на данных из Интернета, позволяющая отвечать на вопросы по-человечески. С тех пор как ChatGPT был представлен в ноябре 2022 года, исследователи во всем мире углубляются в изучение того, как эти инструменты ИИ можно использовать в медицинских сценариях. Это исследование , опубликованное в виде препринта 7 февраля 2023 г., является первым в своем роде исследованием, в котором проверяются способности ChatGPT принимать клинические решения , и первым тестом GPT 4 в отличие от более старых итераций.

Когда врач первичного звена назначает специализированное обследование, скажем, для пациента, который жалуется на боль в груди, он может не знать, какой метод визуализации лучше всего выбрать. Это может быть МРТ, УЗИ, маммография или другой визуализирующий тест. Рентгенологи обычно следуют критериям приемлемости Американского колледжа радиологии при принятии этих решений. Эти основанные на фактических данных рекомендации хорошо известны специалистам, но менее известны неспециалистам, которым необходимо выбрать лучший визуализирующий тест во время визита пациента. Это может вызвать путаницу у пациента и привести к тому, что пациенты получат тесты, которые им не нужны, или получат неправильные тесты.

Исследователи попросили ChatGPT 3.5 и 4 OpenAI помочь им решить, какие тесты визуализации использовать для 21 выдуманного сценария пациента, включающего необходимость скрининга рака молочной железы или сообщения о боли в груди с использованием критериев уместности.

Они обратились к ИИ открытым способом и предоставили ChatGPT список вариантов. Они протестировали ChatGPT 3.5, а также ChatGPT 4, более новую и продвинутую версию. ChatGPT 4 превзошел версию 3.5, особенно с учетом доступных параметров визуализации. Например, когда его спросили о скрининге рака груди и предоставили несколько вариантов визуализации, ChatGPT 3.5 правильно ответил в среднем на 88,9% запросов, а ChatGPT 4 ответил примерно на 98,4%.

«Это исследование не сравнивает ChatGPT с существующими радиологами, потому что существующий золотой стандарт на самом деле представляет собой набор рекомендаций Американского колледжа радиологии, и это сравнение мы провели», — сказал Суччи. «Это чисто аддитивное исследование, поэтому мы не утверждаем, что ИИ лучше, чем ваш врач, при выборе теста визуализации, но может быть отличным дополнением для оптимизации времени врача на задачи, не связанные с интерпретацией».

Интеграция ИИ в процесс принятия медицинских решений может происходить в местах оказания медицинской помощи. Когда врач первичной медико-санитарной помощи вводит данные в электронную медицинскую карту, программа может предупредить его о наилучших вариантах визуализации, давая ответ пациенту о том, чего ожидать, когда он идет на тест, и предлагая врачу правильный тест для заказа. .

Исследователи добавили, что более совершенный медицинский ИИ может быть создан с использованием наборов данных из больниц и других исследовательских учреждений , чтобы сделать его более конкретным для приложений, ориентированных на здоровье.

«Возможно, мы сможем точно настроить ChatGPT с различными данными о пациентах и ​​терапевтических данных и наборами знаний, чтобы адаптировать его к конкретным группам пациентов», — сказал Суччи. «В Mass General Brigham у нас есть специализированные центры передового опыта, где мы лечим пациентов с некоторыми из самых сложных и редких заболеваний. Мы можем использовать наш опыт и уроки, извлеченные из лечения этих пациентов, для обучения модели для оказания поддержки при редких заболеваниях. и сложные диагнозы, а затем сделать эту модель доступной для центров по всему миру, особенно центров, которые могут лечить эти состояния реже».

Но прежде чем какой-либо ИИ будет задействован в принятии медицинских решений, его необходимо будет тщательно протестировать на предвзятость, проблемы с конфиденциальностью и получить разрешение на использование в медицинских учреждениях. Новые правила, касающиеся медицинского ИИ, также могут сыграть большую роль в том, что делает его взаимодействием с пациентами.