Acil Servislerde ChatGPT'nin Tanı Performansı Değerlendirildi

Yapay zeka (YZ), daha iyi teşhisler ve kararlar için sağlık hizmetlerinde giderek daha fazla kullanılmaktadır. West Virginia Üniversitesi'nden (WVU) yeni bir çalışma, ChatGPT'nin acil servislerde nasıl performans gösterdiğini inceliyor. Gangqing "Michael" Hu liderliğindeki WVU bilim insanları, ChatGPT'nin doktor notlarını kullanarak hastaları teşhis etme yeteneğini değerlendirdi. Scientific Reports'ta yayınlanan çalışma, YZ'nin acil servis teşhislerindeki potansiyelini ve sınırlamalarını vurguluyor. Çalışma, farklı ChatGPT versiyonlarının gerçek dünya klinik verilerini nasıl ele aldığını görmeyi amaçladı. Araştırmacılar, 30 acil durum vakasından elde edilen anonim notları kullandı. GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o ve o1 serisinden üç teşhis önermelerini istediler. Modellerin doğruluğu, gerçek hasta sonuçlarıyla karşılaştırıldı. YZ, klasik semptomlarla iyi performans gösterdi, ancak atipik vakalarda zorlandı. ChatGPT, tipik hastalık belirtileri olan hastalar için doğru teşhisler önerdi. Ancak, ateşsiz zatürre gibi karmaşık vakalarda başarısız oldu. Bu, YZ'nin olağan eğitim kalıplarının dışındaki verilerle karşılaştığında yaşadığı zorluğu gösteriyor. Mevcut YZ modelleri, ağırlıklı olarak doktor notları gibi yapılandırılmamış metinleri kullanıyor. Görüntüler ve laboratuvar sonuçları gibi diğer klinik verilere erişimleri yok. Hu, daha fazla veri akışı eklemenin YZ'nin tanı doğruluğunu artırabileceğini öne sürüyor. Bu, YZ'yi daha kapsamlı bir klinik destek aracı haline getirecektir. Yeni ChatGPT modelleri, doğrulukta hafif bir iyileşme gösterdi. En iyi teşhis önerisi yüzde 15 ila 20 oranında arttı. Ancak, sürekli olarak yüksek hassasiyet hala bir zorluktur. Bu, YZ tanı araçlarını kullanırken insan gözetiminin gerekliliğini vurguluyor. Çalışma, doktorların YZ destekli teşhisleri denetlemesi gerektiğini vurguluyor. Hekim uzmanlığı, YZ çıktılarını yorumlamak ve doğru hasta bakımını sağlamak için çok önemlidir. Bu, bir "hibrit zeka" sistemi oluşturur. YZ, veri analizini hızlandırırken, klinisyenler muhakeme sağlar. Hu, YZ sistemlerinin daha şeffaf ve açıklanabilir olmasını istiyor. YZ, sağlık hizmeti sağlayıcılarıyla güven oluşturmak için akıl yürütmesini açıklamalıdır. Bu "açıklanabilir YZ", klinik iş akışlarına entegrasyonu iyileştirebilir. Sonuç olarak, bu hasta sonuçlarını iyileştirecektir. Hu'nun ekibi ayrıca çoklu ajan YZ simülasyonlarını da araştırıyor. Bu, YZ ajanlarının panel tartışmalarında uzmanlar olarak rol oynamasını içerir. Amaç, işbirlikçi tanı süreçlerini taklit etmektir. Bu konuşmaya dayalı model, daha doğru değerlendirmelere yol açabilir. Araştırmacılar, ChatGPT'nin sertifikalı bir tıbbi cihaz olmadığı konusunda uyarıyor. Bağımsız bir tanı çözümü olarak kullanılmamalıdır. YZ modelleri, özellikle genişletilmiş veri türleri kullanıldığında, güvenli, uyumlu sistemlerde çalışmalıdır. Düzenlemelere uyum ve hasta gizliliği esastır. İleriye dönük olarak Hu, araştırmanın YZ'nin akıl yürütmesini açıklama yeteneğine odaklanmasını istiyor. Geliştirilmiş açıklanabilirlik, triyaj ve tedavi kararlarına yardımcı olabilir. Bu, hem verimliliği hem de hasta güvenliğini artırabilir.