2023. 04. 18. - 10:30

Lassan kollégaként kezelhető a mesterséges intelligencia orvoskörökben

Lassan kollégaként kezelhető a mesterséges intelligencia orvoskörökben

A mesterséges intelligencia-eszköz egyre inkább elnyeri az orvosok bizalmát azzal, hogy kollégákhoz hasonlóan ad tanácsokat.

A közelmúltban kezdték el használni a kórházak a mesterséges intelligencia (MI) által működtetett „döntéstámogató eszközöket”, amelyek képesek diagnosztizálni a betegségeket, kezelést javasolni vagy előre jelezni egy műtét kimenetelét.
Egyetlen algoritmus sem mindig helyes azonban, így jó kérdés, honnan tudják az orvosok, mikor bízhatnak az MI ajánlásában?
 
Egy új tanulmány azt sugallja, hogy ha a mesterséges intelligencia-eszközök úgy tudnak tanácsot adni az orvosnak, mint egy kolléga – rámutatva a döntést alátámasztó releváns orvosbiológiai kutatásokra – akkor az orvosok jobban mérlegelhetik az ajánlás érdemeit.
 
A tanulmányt Qian Yang, a Cornell Ann S. Bowers Számítás- és Információtudományi Főiskola információtudományi adjunktusa vezette.
 
A kutatók 2023 áprilisában mutatják azt be az Association for Computing Machinery CHI konferencián.
 
Lassan kollégaként kezelhető a mesterséges intelligencia orvoskörökben
Lassan kollégaként kezelhető a mesterséges intelligencia orvoskörökben
 
Korábban a legtöbb MI-kutató megpróbált segíteni az orvosoknak a döntéstámogató eszközök javaslatainak értékelésében, azzal, hogy elmagyarázta, hogyan működik a mögöttes algoritmus, vagy milyen adatokat használtak az MI betanításához.
Yang szerint azonban nem volt elegendő a mesterséges intelligencia jóslataival kapcsolatos oktatás.
 
Sok orvos szerette volna tudni, validálták-e az eszközt klinikai vizsgálatok során, ami ezekkel az eszközökkel általában nem történik meg.
 
„Az orvos elsődleges feladata nem az, hogy megtanulja, hogyan működik az MI - mondta Yang. - Ha olyan rendszereket tudunk felépíteni, amelyek a klinikai vizsgálatok eredményein és folyóiratcikkeken alapuló MI-javaslatokat hitelesítenek – ezek megbízható információk az orvosok számára -, akkor segíthetünk nekik megérteni, hogy a mesterséges intelligencia valószínűleg helyes vagy helytelen az egyes konkrét esetekben.”
 
A rendszer kifejlesztéséhez a kutatók először kilenc orvost és három klinikai könyvtárost kérdeztek meg számos szakterületről.
 
Felfedezték, hogy amikor az orvosok nem értenek egyet a helyes cselekvési móddal kapcsolatban, akkor a vonatkozó orvosbiológiai kutatások és esettanulmányok eredményeit követik nyomon, figyelembe véve az egyes tanulmányok minőségét, illetve azt, hogy azok mennyire szorosan alkalmazhatók az adott esetre.
 
Yang és munkatársai elkészítették klinikai döntéshozatali eszközük prototípusát, amely ezt a folyamatot utánozza, azzal, hogy az MI ajánlása mellett orvosbiológiai bizonyítékokat is bemutat. A GPT-3 segítségével megtalálták és összefoglalták a releváns kutatásokat. Az egyre népszerűbb ChatGPT a GPT-3 ismertebb ága, amelyet az emberi párbeszédre készítettek.
 
„Olyan rendszert építettünk fel, amely alapvetően megpróbálja újrateremteni azt az interperszonális kommunikációt, amelyet akkor figyeltünk meg, amikor az orvosok javaslatokat adnak egymásnak és ugyanazokat a bizonyítékokat gyűjti be a klinikai szakirodalomból, amelyek alátámasztják a mesterséges intelligencia javaslatát” - mondta el Yang.
 
A döntéstámogató eszköz felületén az egyik oldalon a betegek adatai, a kórtörténet és a laborvizsgálati eredmények, a másik oldalon az MI személyre szabott diagnózisa vagy kezelési javaslata található meg, majd a vonatkozó orvosbiológiai tanulmányok.
 
Az orvosok visszajelzéseire reagálva a kutatók minden vizsgálathoz egy rövid összefoglalót adtak, kiemelve a betegpopuláció részleteit, az orvosi beavatkozást és a betegek állapotának kimenetelét, így az orvosok gyorsan a legfontosabb információk birtokába juthatnak.
 
A kutatócsoport három szakterülethez – a neurológiához, a pszichiátriához és a palliatív ellátáshoz – dolgozott ki prototípus-döntéstámogató eszközöket, s mindegyik szakterületről három orvost kért fel a prototípus tesztelésére, mintaesetek kiértékelésével.
 
Az interjúk során az orvosok elmondták: nagyra értékelték a klinikai bizonyítékokat, intuitívnak és könnyen érthetőnek találták őket és inkább ezt részesítették előnyben az MI belső működésének magyarázatával szemben.
 
Ez egy nagyon jól általánosítható módszer emelte ki Yang. Ez a fajta megközelítés minden orvosi szakterületen és más olyan alkalmazásban működhet, ahol tudományos bizonyítékra van szükség, például a betegek kérdéseinek megválaszolására szolgáló Q&A platformokon vagy akár az egészséggel kapcsolatos hírek automatizált tényellenőrzésében.
 
A szakember megjegyezte: bízik benne, hogy beágyazva őket a fejlesztés alatt álló különféle mesterséges intelligencia-rendszerekbe, hasznossá tehetők majd a klinikai gyakorlatban.
 
L.A.
 

 

Hírlevél feliratkozás

Kérjük, add meg adataidat a hírlevélre történő feliratkozáshoz! A megadott adatokat bizalmasan kezeljük, azokat harmadik félnek át nem adjuk.

 

gyulai_vafurdo

profight_banner.