ChatGPT анализирует снимки головного мозга на уровне лучших врачей

Всё ради уменьшения нагрузки на персонал

1 мин.
ChatGPT анализирует снимки головного мозга на уровне лучших врачей

В Муниципальном университете Осаки (Япония) специалисты провели исследование, в рамках которого изучали возможности нейросети ChatGPT в сфере анализа МРТ снимков головного мозга человека. В ходе проведённой работы использовали модель GPT-4. Результаты работы в дальнейшем сравнивались с выводами ведущих нейрорадиологов.

На первом этапе исследования команда под руководством аспиранта Ясухито Мицуямы и доцента Дайдзю Уэды попросила двух сертифицированных нейрорадиологов и трёх общих радиологов предоставить дифференциальный и окончательный диагноз по представленным снимкам и медицинским данным пациента. Точно такая же задача была дана нейросети ChatGPT. После этого учёные рассчитали точность, учитывая фактический диагноз опухоли у человека после её удаления.

Согласно полученным результатам, точность поставленного искусственным интеллектом ChatGPT диагноза составила 73%, что даже немного больше средних показателей японских нейрорадиологов, которые обычно диагностируют правильно на уровне 72%. Причём обычные радиологи ставят диагноз правильно в среднем в 68% случаев.

Интересным моментом в исследовании является то, что точность модели ChatGPT во многом зависела от того, кто именно составлял отчёт: для отчётов нейрорадиологов точность находилась на уровне 80%, а для отчётов общих радиологов — 60%.

Ясухито Мицуяма заявил, что полученные в результате исследования данные демонстрируют, что современные технологии искусственного интеллекта могут быть уже на нынешнем уровне развития невероятно полезными в сфере предоперационной диагностики онкологических заболеваний по МРТ. В скором времени в Муниципальном университете Осаки будут продолжены исследования в этом направлении. В частности, планируется изучить возможности других популярных и больших языковых моделей, в том числе и в остальных областях диагностической медицины. По словам учёных, основная цель исследования заключается в уменьшении нагрузки на врачей, увеличении точности диагностики и использовании искусственного интеллекта для поддержки образовательных процессов.


Ещё по теме:

Мы в Telegram, на Дзен, в Google News и YouTube