موفقیت مدل هوش مصنوعی GPT-4 در تصمیم‌گیری پزشکی برای درمان سرطان
پژوهشگران با ارتقای مدل GPT-4 و ترکیب آن با ابزارهای پزشکی پیشرفته، یک سامانه هوش مصنوعی خودکار ساخته‌اند که در ۹۱ درصد موارد شبیه‌سازی‌شده، تصمیم‌گیری درستی برای درمان سرطان داشته است.
به گزارش بازتاب امروز، این فناوری می‌تواند مراقبت‌های درمانی را دقیق‌تر و شخصی‌تر کند و تحولی بزرگ در درمان بیماران سرطانی ایجاد نماید.
تصمیم‌گیری بالینی در انکولوژی (سرطان‌شناسی) پیچیده و پرچالش است و نیاز به تحلیل داده‌های متنوعی از جمله تصویربرداری پزشکی، اطلاعات ژنتیکی، پرونده‌های بیمار و راهنماهای درمانی دارد. برای پشتیبانی مؤثر از پزشکان، مدل‌های هوش مصنوعی باید توانایی پردازش داده‌های چندگانه و استدلال شبه‌انسانی را داشته باشند.
ارتقای GPT-4 برای تصمیم‌گیری درباره درمان سرطان
پژوهشگران برای ایجاد یک سیستم هوش مصنوعی خودکار در زمینه پزشکی دقیق (Precision Medicine)، مدل GPT-4 را به مجموعه‌ای از ابزارهای دیجیتال پزشکی مجهز کردند، که از جمله آنها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- تولید گزارش رادیولوژی از MRI و CT
- تحلیل تصاویر پزشکی
- پیش‌بینی تغییرات ژنتیکی
- جست‌وجو در پایگاه‌های علمی مانند PubMed، Google و OncoKB
این مدل برای اطمینان از دقت تصمیمات، به ۶,۸۰۰ سند پزشکی شامل راهنماهای رسمی انکولوژی و منابع بالینی دسترسی داشت.
عملکرد چشمگیر در شرایط بالینی شبیه‌سازی‌شده
این سامانه در آزمایش روی ۲۰ مورد شبیه‌سازی‌شده از بیماران واقعی، ابتدا ابزار مناسب را انتخاب کرد، سپس اطلاعات مرتبط را جمع‌آوری و تحلیل کرد. در نهایت، پزشکان متخصص نتایج را بررسی کردند و نتایج زیر به دست آمد:
- تصمیم بالینی صحیح در ۹۱ درصد موارد
- ارجاع به راهنماهای معتبر انکولوژی در بیش از ۷۵ درصد پاسخ‌ها
- کاهش چشمگیر اطلاعات نادرست رایج در مدل‌های زبانی
این نتایج نشان می‌دهد که استفاده از ابزارهای تخصصی پزشکی و دسترسی هدفمند به دانش علمی، عملکرد هوش مصنوعی را به طور چشمگیری بهبود می‌بخشد.
کاربرد عملی GPT-4 برای تصمیم‌گیری درباره درمان سرطان
این مطالعه گواه روشنی است بر اینکه هوش مصنوعی می‌تواند به ابزارهای مؤثر در تصمیم‌گیری روزانه انکولوژیست‌ها تبدیل شود.
هرچند نتایج امیدبخش هستند، اما پژوهشگران به محدودیت‌های مطالعه اذعان دارند، که از جمله آنها می‌توان به تعداد کم موارد آزمایشی و نیاز به ارزیابی‌های بیشتر اشاره کرد. در آینده، تمرکز روی تعامل انسان با هوش مصنوعی (human-in-the-loop)، حفظ حریم خصوصی داده‌ها و میزبانی روی سرورهای محلی خواهد بود.
چالش‌ها و چشم‌انداز آینده
برای استفاده کامل از این فناوری، لازم است بدون ایجاد مشکل در سیستم‌های درمانی موجود، آن را هماهنگ و یکپارچه کرد. همچنان چالش‌هایی مانند سازگاری با سامانه‌های درمانی، رعایت قوانین حریم خصوصی، دریافت تأییدیه‌های قانونی و تعیین مسئولیت‌ها نیز وجود دارد.
پژوهشگران امیدوار هستند که مدل‌های مشابه، با ابزارهای مناسب، به سایر حوزه‌های پزشکی نیز گسترش یابند. البته تأکید دارند که این سامانه‌ها باید صرفاً به عنوان ابزار کمکی برای پزشکان عمل کنند و جایگزین قضاوت بالینی انسان نشوند.
این مطالعه نشان داد که ترکیب مدل‌های زبانی پیشرفته با ابزارهای تخصصی پزشکی، می‌تواند پایه‌گذار نسل جدیدی از دستیارهای هوشمند در درمان سرطان باشد. با ادامه تحقیقات و ارتقای ایمنی و شفافیت، استفاده روزمره از این هوش مصنوعی برای بیماران، چندان دور از ذهن نخواهد بود.