Os profissionais de tratamento vêm usando a inteligência artificial (IA) para fluir há décadas, que são chamadas de Sistema de Suporte à Decisão de Diagnóstico (DDSSS). Os cientistas da computação (MGH) do Hospital Geral de Massachusetts, membros fundadores do sistema de saúde da Mass General Brigham, desenvolveram o próprio DDSSK da MGH em nome do DXSPLEN, que depende do perfil de milhares de doenças, pesquisas clínicas e pontos de dados. Na medicina, a popularização de geradores IA e grandes modelos de idiomas (LLM) e maior acessibilidade, os pesquisadores do Laboratório MGA (LCS) da ciência da computação procuraram comparar os poderes de diagnóstico dos DXs, que foram desenvolvidos nos LLMs populares nas últimas quatro décadas.
Sua nova pesquisa compara o chatzpt, o gemi e o dexpllen para diagnosticar casos de pacientes, o que revela que o dexplen se saiu um pouco bem, mas o LLMS também teve um bom desempenho. Os investigadores imaginam a melhor maneira de promover o Dexplen com o LLM, pois melhorará os sistemas e melhorará sua eficácia clínica. Os resultados são publicados Abra a rede de roupas.
“Com todo interesse em grandes modelos de idiomas, é fácil esquecer que os primeiros sistemas de IA usados com sucesso na medicina foram sistemas especializados como o DXPLEN”, disse Edward Huffer, MD, MD, MGH da MGH.
“Esses sistemas podem melhorar e expandir o diagnóstico de médicos, lembrando as informações que podem ser esquecidas no calor do momento e não tendenciosas por defeitos comuns na lógica humana. E agora, pensamos que o poder lingüístico dos modelos de linguagem maior é melhor com a forte capacidade explicativa de sistemas diagnósticos existentes”. LCS
Os investigadores testaram as capacidades de diagnóstico de Dexplan, Chatzpt e Gêmeos usando um caso de divisões étnicas, etnográficas, de idade e gênero. Em cada caso, os sistemas tiveram a oportunidade de consultar um potencial diagnóstico de casos, incluindo dados de laboratório. Com os dados do laboratório, todos os três sistemas na maioria das vezes listaram o diagnóstico correto: 72%de dxplin, 64%do chatgpt e 58%para Jemini. Exceto pelos dados do laboratório, Dexplen listou o diagnóstico exato da época, excedeu o chatzpt (42%) e os gêmeos (39%), embora os resultados não tenham sido estatisticamente significativos.
Os pesquisadores observaram que o DDSS e o LLMS estavam faltando alguns dos outros que perderam outros, sugerem que pode haver promessas a uma combinação de métodos. As tarefas iniciais do fechamento dessas pesquisas revelam que os LLMs podem ser usados para retirar a pesquisa clínica do texto descritivo, que pode ser conectado ao DDSSS – como resultado dos sistemas e de suas decisões de diagnóstico.
