AI μοντέλα γλώσσας συμβάλλουν στη φροντίδα ασθενών με πεπτικές παθήσεις
Μια πρόσφατη ανασκόπηση τυχαιοποιημένων δοκιμών ρίχνει φως στο πώς τα μοντέλα γλώσσας, όπως το ChatGPT, μπορούν να βελτιώσουν την εκπαίδευση και την εμπιστοσύνη στη φροντίδα των πεπτικών παθήσεων. Ωστόσο, η στέρηση στέρεων αποδείξεων από πραγματικούς ασθενείς παραμένει ένα σημαντικό θέμα.
Η σημασία της έρευνας
Η νέα ανασκόπηση, που δημοσιεύθηκε στο περιοδικό Gastroenterology & Endoscopy, εξετάζει τη χρήση τυχαιοποιημένων ελεγχόμενων δοκιμών για τη δοκιμή μεγάλων μοντέλων γλώσσας στη διάγνωση και διαχείριση πεπτικών παθήσεων. Η μελέτη αποκαλύπτει τόσο ελπιδοφόρα αποτελέσματα όσο και σημαντικά κενά στην απόδειξη.
Οι πεπτικές διαταραχές προκαλούν ασθένειες και θανάτους σε δισεκατομμύρια ανθρώπους παγκοσμίως. Η διάγνωση τους συχνά ακολουθεί μια μακρά και περίπλοκη διαδικασία, ενώ η θεραπεία είναι εξίσου πολύπλοκη, ενσωματώνοντας κλινικά, απεικονιστικά και ιστολογικά δεδομένα που προέρχονται από βιοψίες. Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) θα μπορούσε να συντομεύσει αυτή τη διαδικασία και να την απλοποιήσει, ενδεχομένως βελτιώνοντας την ακρίβεια και την επικοινωνία με τους ασθενείς.
Προοπτικές και προκλήσεις
Τα μεγάλα μοντέλα γλώσσας (LLMs), όπως το ChatGPT, είναι μια μορφή AI που επεξεργάζεται τεράστιες ποσότητες κειμένου για να παράγει ανθρώπινες γλωσσικές εξόδους. Από την κυκλοφορία του ChatGPT το 2022, αυτά τα μοντέλα έχουν κάνει σημαντικά βήματα σε όλους τους τομείς της επικοινωνίας.
Στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης, τα LLMs μπορεί να βοηθήσουν στην παροχή ιατρικής εκπαίδευσης και να επιταχύνουν τη διαδικασία διάγνωσης, εκπαίδευσης ασθενών και θεραπείας. Επιπλέον, μπορούν να διευκολύνουν τη διαδικασία τεκμηρίωσης και τις διοικητικές εργασίες.
Ωστόσο, τα LLMs αντιμετωπίζουν σοβαρές προκλήσεις, όπως οι «παραισθήσεις», η ασυνάρτητη ή ανακριβής κειμενική παραγωγή και η αναξιοπιστία των αποτελεσμάτων. Η χρήση μεροληπτικών αλγορίθμων μπορεί να οδηγήσει σε ανισότητες στις αποφάσεις, ενώ υπάρχουν και ζητήματα σχετικά με την ιδιωτικότητα και την ασφάλεια των δεδομένων. Αυτό καθιστά επιτακτική την ανάγκη να αποδειχθεί ότι η χρήση τους στην υγειονομική περίθαλψη είναι ασφαλής και χρήσιμη για τα πραγματικά αποτελέσματα των ασθενών.
Αποτελέσματα της μελέτης
Η τρέχουσα μελέτη είναι μια ανασκόπηση τυχαιοποιημένων δοκιμών που αξιολογούν τη χρήση LLMs στη διάγνωση και θεραπεία πεπτικών διαταραχών, χρησιμοποιώντας δεδομένα πραγματικών ασθενών. Εξετάζει την απόδοση συγκεκριμένων εργασιών από συγκεκριμένα LLMs ή αλγορίθμους, καθώς και το είδος του σχεδιασμού των δοκιμών και τα αποτελέσματα που αναφέρονται. Σε αντίθεση με προηγούμενες μελέτες, οι οποίες επικεντρώθηκαν στην εκπαίδευση ιατρών, αυτή η ανασκόπηση περιλαμβάνει 14 τυχαιοποιημένες δοκιμές, εκ των οποίων μόνο οι τέσσερις αφορούσαν πραγματικούς ασθενείς.
Οι περισσότερες δοκιμές διεξήχθησαν στην Κίνα και τις Ηνωμένες Πολιτείες, κυρίως σε μεμονωμένα κέντρα, με μέσο μέγεθος δείγματος 258. Οι περισσότερες από αυτές ασχολήθηκαν αποκλειστικά με γαστρεντερικές παθήσεις, με αρκετές να εστιάζουν σε ηπατοχολικές καταστάσεις.
Τα αποτελέσματα που μετρήθηκαν αφορούσαν κυρίως τη διαχείριση της φροντίδας του ασθενούς, με αρκετές δοκιμές να εστιάζουν στην εμπειρία του ασθενούς ή στην επαγγελματική ικανότητα.
Η μελέτη διαπίστωσε ότι χρησιμοποιήθηκαν διάφορα μοντέλα σε αυτόν τον τομέα, τόσο γενικής χρήσης LLMs όπως το ChatGPT όσο και μοντέλα ειδικά σχεδιασμένα για συγκεκριμένους τομείς. Αυτά περιλαμβάνουν την εφαρμογή ScreenTalk, που προάγει την εξέταση για καρκίνο του παχέος εντέρου, καθώς και το VARSMS, που βοηθά ασθενείς που υποβάλλονται σε χειρουργικές επεμβάσεις για καρκίνο του εντέρου κατά την μετεγχειρητική τους περίοδο.
Τα ειδικά LLMs μπορεί να υπερτερούν σε ορισμένους τομείς σε σχέση με τα γενικής χρήσης μοντέλα, όπως το GPT-4, ιδίως σε περιπτώσεις που δεν απαιτούν απαντήσεις σε ανοιχτές ερωτήσεις ή σύνθεση δεδομένων.
