JAMA Network Open-ში გამოქვეყნებული მასშტაბური კვლევის თანახმად, ჩიკაგოს Northwestern Medicine-ის მიერ შემუშავებულმა გენერაციულმა ხელოვნურმა ინტელექტმა რადიოლოგების მუშაობა მნიშვნელოვნად დააჩქარა.
კლინიკური სიზუსტის სრული შენარჩუნებით, მათი პროდუქტიულობა 40%-მდე გაიზარდა. ეს მიღწევა მნიშვნელოვნად გააუმჯობესებს რადიოლოგიური გამოსახულების ანალიზის პროცესს.
ცნობილია, რომ ტრადიციული ხელოვნური ინტელექტი რადიოლოგიაში ძირითადად კონკრეტული პრობლემების იდენტიფიცირებაზეა ორიენტირებული (მაგალითად, მოტეხილობის ან სიმსივნის აღმოჩენა) და მხოლოდ აფიქსირებს, არის თუ არა დაავადების ნიშნები გამოსახულებაზე.
მისგან განსხვავებით, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი რენტგენისა და კომპიუტერული ტომოგრაფიის შედეგებს არა მხოლოდ აანალიზებს, არამედ ავტომატურად ქმნის დეტალურ და თითქმის სრულყოფილ ანგარიშებს, რომლებიც კონკრეტული რადიოლოგის სტილზეა მორგებული. მარტივად რომ ვთქვათ, თუ ტრადიციული AI უბრალოდ გეუბნებათ, რომ ვაშლი წითელია, გენერაციული AI სრულად აღწერს ვაშლს და ანგარიშს თქვენთვის საჭირო სტილში დაწერს.
ამ ინოვაციურმა სისტემამ უკვე მოახდინა გავლენა რადიოლოგების მუშაობაზე. ზოგიერთმა ექიმმა აღნიშნა, რომ მათი ეფექტურობა გაორმაგდა, ხოლო საერთო ჯამში სისტემამ რადიოლოგების პროდუქტიულობა საშუალოდ 15.5%-ით გაზარდა.
„ეს არის პირველი ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, რომელიც რეალურად აუმჯობესებს პროდუქტიულობას ჯანდაცვაში, და ამ შედეგის გაზომვა შესაძლებელია“, – განაცხადა დოქტორმა მოზიარ ეტემადიმ, კვლევის უფროსმა ავტორმა და Northwestern-ის მაკკორმიკის საინჟინრო სკოლის ასისტენტ-პროფესორმა.
გენერაციული AI ხუთი თვის განმავლობაში Northwestern Medicine-ის ქსელის 11 საავადმყოფოში იტესტებოდა და ამ პერიოდში თითქმის 24,000 რადიოლოგიური ანგარიში შექმნა. სისტემამ არა მხოლოდ დააჩქარა ანგარიშების მომზადების პროცესი, არამედ კრიტიკულად მნიშვნელოვანი აღმოჩენებიც გააკეთა (მაგალითად, ფილტვების მძიმე დაავადებები) მანამდე, სანამ რადიოლოგები ამ მონაცემებს თავად გაეცნობოდნენ.
მეცნიერების მიერ კლინიკური მონაცემების გამოყენებით შემუშავებული ეს სისტემა არ ეყრდნობა ChatGPT-ის მსგავს კომერციულ მოდელებს. „ჯანდაცვის სექტორს არ სჭირდება ტექნოლოგიურ გიგანტებზე დამოკიდებულება. ჩვენი ხელოვნური ინტელექტი იაფი, სწრაფი და სპეციალურად რადიოლოგებზეა მორგებული,“ – აღნიშნავს ჯონათან ჰუანგი, Feinberg-ის ავტორი.
Northwestern-ის გუნდი მიიჩნევს, რომ ხელოვნური ინტელექტის განვითარების ეს დემოკრატიული და ბიუჯეტური მიდგომა გლობალურად შეცვლის სამედიცინო სექტორს, განსაკუთრებით იმის ფონზე, რომ აშშ-ში 2033 წლისთვის რადიოლოგების დეფიციტია მოსალოდნელი.
აღსანიშნავია, რომ სიმძლავრის მიუხედავად, სისტემა არ არის შექმნილი ადამიანების ჩასანაცვლებლად. როგორც კვლევის თანაავტორმა სამირ აბუდმა აღნიშნა, ეს ხელოვნური ინტელექტი მხოლოდ ასისტენტი იქნება და საბოლოო გადაწყვეტილებას მაინც რადიოლოგი მიიღებს.
გენერაციული AI-სთვის უკვე დამტკიცდა ორი პატენტი და მუშავდება დამატებითი პატენტებიც. ამჟამად ეს ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტი კლინიკური დანერგვის საწყის ეტაპზეა, რაც, მის ფართო გამოყენებამდე, მნიშვნელოვანი ნაბიჯია.
წყარო: JAMA Network
