„AI-ul poate îmbunătăți viteza, consistența și acoperirea, păstrând medicul în centrul atenției,” a declarat Marc Succi, MD, radiolog la Massachusetts General Hospital, profesor asociat la Harvard Medical School, și fondator și director executiv al Incubatorului Medically Engineered Solutions in Healthcare (MESH) la Mass General Brigham.
Cercetările sale acoperă studii pionierat privind potențialul utilizării LLM-urilor în suportul deciziilor clinice și dezvoltarea și comercializarea uneltelor de AI în diverse specialități medicale. Aceste unelte includ un instructor AI în timp real care poate ajuta non-specialiștii din zonele suburbiene sau rurale să efectueze tehnici precum colonoscopiile sau ecografiile, și un AI de triaj pentru accidente vasculare cerebrale care ajută medicii să prioritizeze cazurile cu cel mai mare potențial pozitiv, scurtând eficient timpul până la tratament pentru o afecțiune în care fiecare oră contează.
Progresele rapide în LLM-uri le permit să sprijine medicii în diagnosticul diferențial. Acesta este un proces iterativ care combină informațiile din istoricul clinic al pacientului, examinarea fizică și rezultatele testelor pentru a crea o listă de posibile afecțiuni, pe care medicii se bazează pentru a decide pașii următori necesari pentru diagnostic și tratament.
„Diagnosticul diferențial este probabil una dintre cele mai dificile lucruri de făcut în medicină,” a spus Succi. Una dintre provocările majore este să lucrezi cu informații foarte limitate, găsind un echilibru între a lista fiecare diagnostic rar dar posibil și a reduce numărul de teste necesare pentru a confirma diagnosticul final. În acest context, Succi a adăugat, „AI-ul este foarte bun la preluarea a multor informații, sintetizarea lor și identificarea modelelor.”
La începutul acestui an, un articol publicat în revista Nature de către Google a raportat că un LLM specializat ar putea ajuta un grup de 20 de clinicieni să creeze liste diferențiale mai cuprinzătoare, crescând acuratețea acestora de la 36% la aproape 52%. Pe măsură ce tehnologia continuă să evolueze, cercetările sugerează că combinațiile de LLM-uri existente ar putea îmbunătăți semnificativ acuratețea diagnosticului atunci când se creează liste diferențiale.
Această abilitate excepțională de a identifica modele în volume mari de date poate face ca AI-ul să devină o unealtă valoroasă pentru educația profesioniștilor din domeniul medical, ajutându-i să-și perfecționeze abilitățile de diagnosticare. În timp ce un student ar vedea în mod normal doar câteva cazuri de, să spunem, apendicită, în timpul unei rotații clinice tipice, AI-ul le poate oferi ocazia de a practica diagnosticarea din ce în ce mai mult, cu prezentări variate de pacienți.
Senior Editor RevistaSanatatii.ro. Pasionat de lifespan, fan David Sinclair.
