Вчені зі США використали нейромережу ChatGPT для роботи в якості терапевта і виявили, що система штучного інтелекту впоралася з постановкою діагнозів у 77% випадків та правильно підібрала терапію в 68% випадків. Це робить нейромережу порівнянною за рівнем компетенції з молодими лікарями та випускниками медичних університетів, повідомила у вівторок прес-служба некомерційної організації з охорони здоров’я Mass General Brigham.
“Рівень успіхів ChatGPT у вирішенні великого спектру медичних завдань виявився порівняним із тим, як з подібними проблемами справляються випускники медичних шкіл, а також молоді лікарі-стажери та ординатори. Це свідчить про те, що дана категорія систем штучного інтелекту в перспективі може стати інструментом для прискорення роботи та цифровим помічником практикуючих лікарів”, – заявив науковий співробітник Массачусетської загальнопрофільної лікарні Марк Дзуккі, слова якого приводить прес-служба MGB.
Дзуккі та його колеги прийшли до такого висновку в рамках експерименту, спрямованого на вивчення можливостей використання ChatGPT як заміни або помічника для лікарів. Для цього вчені навчили систему штучного інтелекту на збірниках медичної інформації (MSD), які використовують лікарі у США у робочій практиці, і перевірили, наскільки добре ChatGPT впорається з діагностикою хвороб, описаних в інструкціях.
Вчені слідкували та оцінювали не лише діагноз, поставлений нейромережею, але і всі проміжні кроки, а також те, яку терапію підбирав ChatGPT для кожного пацієнта. Результат порівняли з тим, як у подібній ситуації міркували лікарі-професіонали, які також брали участь у дослідженні.
Порівняння показало, що нейромережа коректно впоралася з постановкою фінального діагнозу в 77% випадків і правильно підібрала терапію в 68% випадків, що порівняно з тим, як впораються з цими завданнями молоді лікарі. Найгірше (60% правильних відповідей) ChatGPT впорався з так званою диференціальною діагностикою, в рамках якої лікар виявляє хворобу, крок за кроком виключаючи невідповідні за симптомами захворювання.
Як зауважують автори, це свідчить про те, що нейромережі наразі значно поступаються людям у ситуаціях, коли потрібно приймати рішення і діяти, не маючи достатньої інформації. Ця особливість моделей машинного навчання наразі залишається однією з головних перешкод для їх інтеграції в медичну сферу.