ปัญญา искусทำความแม่นยำสูงกว่าแพทย์ในกระบวนการวินิจฉัยแบบซ้ำ

ที่มา

เนื่องจากการวินิจฉัยทางคลินิกผ่านกระบวนการวินิจฉัยเชิงลำดับที่แพทย์รวบรวมข้อมูลและใช้เหตุผลซ้ำๆ จึงจำเป็นต้องสำรวจว่าปัญญาประดิษฐ์สามารถปฏิบัติงานนี้ได้ดีเพียงใด

วิธีการ

ได้พัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์และเกณฑ์การประเมินแบบโต้ตอบที่ทำการปรับปรุงชื่อโรคที่สงสัยอย่างต่อเนื่องและเลือกการตรวจที่คุ้มค่าใช้จ่ายโดยอิงจากเคสทางคลินิก

ผลลัพธ์หลัก

ในการประเมินที่ใช้เคสจากวารสารการแพทย์และบันทึกการรับเข้าห้องฉุกเฉิน ปัญญาประดิษฐ์บรรลุความแม่นยำร้อยละ 83.2 และร้อยละ 80.3 ตามลำดับ ซึ่งแสดงความแม่นยำสูงกว่าแพทย์ทั่วไปที่เป็นกลุ่มเปรียบเทียบ

ข้อจำกัดและประเด็นที่ควรตรวจสอบ

ผลลัพธ์ที่นำเสนอนี้ได้มาจากสภาพแวดล้อมเกณฑ์การประเมินที่ถูกควบคุม และอาจจำเป็นต้องมีการตรวจสอบความถูกต้องในสถานที่จริงทางคลินิก

อธิบายศัพท์

• โมเดลภาษาขนาดใหญ่ — เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่เรียนรู้จากข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาลเพื่อให้สามารถเข้าใจและสร้างข้อความได้เหมือนมนุษย์
• การวินิจฉัยเชิงลำดับ — วิธีการวินิจฉัยที่ทำความเข้าใจสภาพของผู้ป่วยพร้อมทั้งเลือกข้อมูลเพิ่มเติมทีละขั้นตอน