Categories
Điểm Tin AI

Tiềm năng định hình tương lai của lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh của GPT-4

Bản tin được tóm tắt Anh-Việt bởi nền tảng tạo trợ lý AI – KamiMind.

Nguồn: Javier Alvarez-Valle, Matthew Lungren, “GPT-4’s potential in shaping the future of radiology“, microsoft.com, 27/11/2023.
Ảnh minh họa: MARIA

Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã được tích hợp ngày càng nhiều vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Các ứng dụng AI như chẩn đoán, lập phác đồ điều trị và tương tác với bệnh nhân đã mang lại những lợi ích và định hướng mới. Mặc dù AI đã đóng góp đáng kể trong việc phân tích hình ảnh và phân tích tương tác thuốc, tiềm năng của AI trong các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe vẫn còn nhiều cơ hội nghiên cứu.

Một tiến bộ quan trọng gần đây là hiệu suất ấn tượng của GPT-4 trong các kỳ thi năng lực y tế và bộ dữ liệu đánh giá hiệu suất mô hình. GPT-4 đã thể hiện tiềm năng trong việc tư vấn y tế, mở ra triển vọng cho sự đổi mới trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

Tài liệu “Khám phá ranh giới của GPT-4 trong bộ môn X-quang” tập trung vào khả năng và giới hạn của GPT-4 trong lĩnh vực X-quang, một lĩnh vực quan trọng trong chẩn đoán và điều trị bệnh. Nghiên cứu này đã sử dụng các công cụ đánh giá và phân tích lỗi để đánh giá khả năng xử lý báo cáo chẩn đoán hình ảnh, bao gồm các tác vụ đọc-hiểu và tạo sinh ngôn ngữ thông thường trong lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh. Kết quả cho thấy GPT-4 có thể tạo ra các tóm tắt báo cáo chẩn đoán hình ảnh được ưa chuộng hơn so với các người chuyên nghiệp đã viết.

Nghiên cứu cũng đã khám phá các kỹ thuật gợi ý như effective-zero, few-shot, chain-of-thought (CoT) cho GPT-4 trong các nhiệm vụ chẩn đoán hình ảnh X-quang khác nhau, và thử nghiệm các phương pháp để cải thiện độ tin cậy đầu ra của GPT-4. GPT-4 đã đạt hiệu suất tốt hơn so với các mô hình trước đó và các mô hình chẩn đoán hình ảnh tiên tiến tương ứng.

Triển vọng của GPT-4 không chỉ giới hạn trong lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh. Nó còn có tiềm năng trong việc dịch các báo cáo y tế thành định dạng dễ đọc và dễ hiểu hơn cho bệnh nhân và chuyên gia y tế khác. Sử dụng GPT-4 cũng có thể hỗ trợ các chuyên gia trong công việc hàng ngày của họ. Tuy nhiên, việc sử dụng công nghệ này cần được giám sát cẩn thận và nghiên cứu tiếp theo để cải thiện độ chính xác và tính tin cậy.

Nghiên cứu này chỉ là khởi đầu, và cần có thêm nghiên cứu mở rộng và thử nghiệm lâm sàng để xác nhận kết quả. Tuy nhiên, sự xuất hiện của GPT-4 đánh dấu một tương lai thú vị cho chẩn đoán hình ảnh và lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Cộng đồng y tế cần làm việc cùng với các bên liên quan khác để xác định việc sử dụng phù hợp công nghệ này, cũng như chuyển đổi việc chăm sóc sức khỏe, một cách có trách nhiệm.

Bản tóm tắt tiếng Anh

Artificial Intelligence (AI) is increasingly being incorporated into healthcare, particularly in areas such as diagnostics, treatment planning, and patient engagement. While AI has already proven effective in fields like image analysis and drug interaction, there is a growing interest in exploring its potential in natural language tasks within healthcare.

A significant development in this domain is GPT-4, which has shown impressive performance on medical competency exams and benchmark datasets. It has also demonstrated potential utility in medical consultations, offering promising prospects for healthcare innovation.

In a recent study presented at EMNLP 2023, researchers examined GPT-4’s capabilities and limitations in radiology, a critical field for disease diagnosis and treatment through imaging technologies like x-rays, CT scans, and MRIs. The study evaluated GPT-4’s ability to process radiology reports, including tasks like disease classification and findings summarization. The research team found that GPT-4 achieved state-of-the-art performance in some tasks, surpassing existing models by around 10%. Surprisingly, the radiology report summaries generated by GPT-4 were comparable to, and sometimes even preferred over, those written by experienced radiologists.

The experiment also explored various effective zero-, few-shot, and chain-of-thought (CoT) prompting techniques for GPT-4 across different radiology tasks and experimented with approaches to improve the reliability of GPT-4 outputs. For each task, GPT-4 performance was benchmarked against prior GPT-3.5 models and respective state-of-the-art radiology models.

Additionally, GPT-4 showed promise in automatically structuring radiology reports, which can improve standardization, consistency, and interpretability. This can enhance collaboration among healthcare providers and facilitate research and quality improvement initiatives. GPT-4’s potential also extends to translating medical reports into more empathetic and understandable formats for patients and other health professionals, revolutionizing patient engagement and education.

However, further research and clinical trials are needed to validate these findings. With appropriate oversight, GPT-4 has the potential to transform radiology and other medical specialties, improving evaluation results, accuracy, and reliability. The medical community, along with technology and policy stakeholders, must collaborate to determine the responsible and effective use of these tools to transform healthcare and enhance patient care and safety.