Выбирая" AllowAll", вы тем самым соглашаетесь на то, чтобы это количество файлов cookie было использовано для улучшения навигации по сайту, анализа его использования и поддержки предоставления бесплатного научного контента, находящегося в открытом доступе. Для получения дополнительной информации обратитесь к разделу" Дополнительная информация". Исследователи из Массачусетского госпиталя провели исследование, в ходе которого выяснилось, что чат- бот с искусственным интеллектомChatGPT демонстрирует точность принятия решений по всем клиническим вопросам примерно на 72%. Это включает в себя постановку потенциальных диагнозов, постановку окончательных диагнозов и определение подходящих решений по управлению медицинским обслуживанием. Примечательно, что ChatGPT одинаково хорошо работает как в первичной медицинской помощи, так и в медицинских учреждениях различных медицинских специальностей. Результаты этого исследования были опубликованы в JournalofMedicalInternetResearch. В ходе исследования была проведена всесторонняя оценка возможностей поддержки принятия решений с помощью программы ChatGPT, начиная с первоначального взаимодействия с пациентом и заканчивая сценарием оказания медицинской помощи, включающим дифференциальную диагностику, тестирование, диагностику и управление. Хотя в настоящее время не существует настоящих эталонов, предполагается, что эффективность работы с помощью программы ChatGPT сопоставима с эффективностью работы выпускника медицинской школы, например, стажера. Полученные результаты свидетельствуют о том, что крупноязычные модели( LLM) обладают большим потенциалом для оценки медицинской практики и поддержки принятия клинических решений с заметной точностью. Автор исследования Марк Суччи( MarcSucci), доктор медицины, который также является ассоциированным директором по инновациям и коммерциализации и руководителем стратегических инноваций в MassGeneralBrighamandexecutived DirectoroftheMESHIncubator, Однако вопрос о том, в какой степени ЛЛМ могут способствовать развитию клинической медицины, еще не изучен в полной мере. Поэтому команда Succiandhisteam провела это комплексное междисциплинарное исследование, чтобы изучить, как ЛЛМ, в частностиChatGPT, могут быть использованы в клиническом консультировании и принятии решений. В качестве гипотезы было выдвинуто предположение о том, что программаChatGPT может помочь в проведении различных клинических обследований, включая предоставление диагностических рекомендаций, определение курса клинического лечения и, в конечном итоге, достижение окончательного диагноза. Для реализации гипотезы исследователи последовательно вводили в программуChatGPT порции из 36 стандартизированных опубликованных клинических виньеток. Вначале программа была нацелена на создание набора дифференциальных диагнозов на основе исходной информации о пациенте, включающей возраст, пол, симптомы и то, является ли случай экстренным. После получения дополнительной информации ChatGPT должен был принять решение об управлении и поставить окончательный диагноз, имитируя полный процесс лечения реального пациента.

За правильные ответы начислялись баллы, а для оценки взаимосвязи между результатами работы ChatGPT и демографической информацией по каждой виньетке проводилась линейная регрессия. Исследователи обнаружили, что ChatGPT продемонстрировал общую точность ответа примерно на 72%. Более того, ChatGPT показал 68- процентную точность при принятии клинических управленческих решений, например, при определении подходящих препаратов для лечения пациента после установления правильного диагноза. Исследование показало, что в ответах ChatGPT отсутствуют гендерные различия, и они работают стабильно хорошо как в сценариях первичной, так и неотложной помощи. Успех показал, что у ChatGPT были проблемы в области дифференциальной диагностики, что является важным аспектом медицинской практики, где врачи должны определить наиболее подходящий курс лечения. Это понимание очень важно для понимания тех областей, в которых врачи оказывают наибольшую помощь, что обычно происходит на ранних этапах лечения пациента, когда изначально имеется ограниченная информация и необходимо рассмотреть ряд возможных диагнозов. Появление инструментов искусственного интеллекта в здравоохранении стало революционным и имеет потенциал для позитивного обновления всего комплекса медицинских услуг. MassGeneralBrigham, являясь ведущей интегрированной академической системой здравоохранения и одним из крупнейших инновационных предприятий США, в настоящее время проводит тщательные исследования новых и новейших технологий, чтобы обеспечить разумную интеграцию ИИ в оказание медицинской помощи, поддержку рабочей силы и административные процессы. Соавтор Адам Лэндман( AdamLandman), MD, MS, MIS, MHS, главный специалист по информатизации и старший вице- президент по цифровым технологиям в Массачусетском госпитале, утверждает, что В настоящее время они оценивают решения, которые помогают оформлять клиническую документацию и составлять сообщения для пациентов, уделяя особое внимание пониманию точности, надежности, безопасности и адекватности этих инструментов. Проведение тщательных исследований в этом направлении имеет большое значение для внедрения инструментов LLM в клиническую практику. В недавнем интервью на выставкеSLASEU2023 в Брюсселе( Бельгия) Ричард Хэммонд, главный технический директор компанииSphereFluidics, рассказал о микрофлюидической пикодроплетной технологииSphereFluidic. Кроме того, Ричард Эдридж, менеджер по проектам и продажам компании Synbiosis, рассказалNewsMedical об автоматической системе подсчета колоний AutoCOL, которая позволяет отслеживать результаты при каждом использовании. Наконец, Гарри Пайродо, главный технический специалист компанииExscientia, поделился своими взглядами на фармацевтику иAI в другом интервью, состоявшемся на выставкеSLASEU2023 в Брюсселе( Бельгия).