हार्वर्ड के एक नए अध्ययन में पाया गया है कि उन्नत एआई मॉडल उच्च दबाव वाले आपातकालीन कक्ष (ईआर) परिदृश्यों सहित रोगियों का निदान करने में डॉक्टरों से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं। शोधकर्ताओं ने ओपनएआई के उन्नत ओ1 भाषा मॉडल को कई डायग्नोस्टिक टचप्वाइंट पर सैकड़ों चिकित्सकों के खिलाफ सीधे खड़ा किया, और पाया कि एआई ने निदान स्थितियों और नैदानिक प्रबंधन की योजना बनाने दोनों में डॉक्टरों से लगातार बेहतर प्रदर्शन किया।
अध्ययन से क्या पता चलता है?
साइंस जर्नल में प्रकाशित नए शोध में बेथ इज़राइल डेकोनेस मेडिकल सेंटर के आपातकालीन कक्ष से ओपनएआई के ओ1 मॉडल और दो विशेषज्ञ उपस्थित चिकित्सकों को 76 नैदानिक मामले दिए गए।
शोधकर्ताओं ने पाया कि o1 ने विभिन्न कार्यों में मानव विशेषज्ञों के बराबर या उनसे काफी बेहतर प्रदर्शन किया:
प्रारंभिक परीक्षण: जब सबसे कम जानकारी उपलब्ध थी, तो ओ1 ने 67.1% मामलों में सटीक या बहुत करीबी निदान की पहचान की, जबकि दोनों चिकित्सकों के लिए यह 55.3% और 50% सटीकता थी।
ईआर मूल्यांकन: जैसे-जैसे चिकित्सक के प्रारंभिक मूल्यांकन के दौरान रोगी की अधिक जानकारी उपलब्ध होती गई, मॉडल की सटीकता दोनों डॉक्टरों के लिए 61.8% और 52.6% की तुलना में 72.4% तक सुधर गई।
अस्पताल में प्रवेश: अंतिम चरण में, जब मरीजों को मेडिकल फ्लोर या आईसीयू में भर्ती कराया गया, तो ओ1 81.6% सटीकता तक पहुंच गया, फिर से दोनों चिकित्सकों से बेहतर प्रदर्शन किया, जिन्होंने क्रमशः 78.9% और 69.7% स्कोर किया।
अध्ययन में यह भी पाया गया कि जब एंटीबायोटिक्स निर्धारित करने या जीवन के अंत के निर्णयों की योजना बनाने जैसी उपचार योजनाएँ देने के लिए कहा गया तो एआई के पास निश्चित बढ़त थी। पांच केस अध्ययनों में, एआई ने 89% का औसत स्कोर हासिल किया, जो चिकित्सकों से काफी बेहतर था, जिन्होंने पारंपरिक संसाधनों का उपयोग करते समय लगभग 34% और जीपीटी-4 का उपयोग करते समय 41% स्कोर हासिल किया।
शोधकर्ताओं ने कहा, “हालांकि नैदानिक निर्णय समर्थन में सहायता के लिए एआई को लागू करना कभी-कभी उच्च जोखिम वाले प्रयास के रूप में देखा जाता है, इन उपकरणों का अधिक उपयोग नैदानिक त्रुटि, देरी और पहुंच की कमी की मानवीय और वित्तीय लागत को कम करने में मदद कर सकता है।”
उन्होंने कहा, “हमारे निष्कर्ष बताते हैं कि एलएलएम ने अब नैदानिक तर्क के अधिकांश मानकों को पीछे छोड़ दिया है, जिससे नैदानिक अभ्यास और रोगी परिणामों में सुधार के लिए एआई सिस्टम की क्षमता का सख्ती से आकलन करने के लिए मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन अध्ययन और संभावित नैदानिक परीक्षणों की तत्काल आवश्यकता को प्रेरित किया गया है।”
हालाँकि, शोधकर्ताओं ने यह भी चेतावनी दी है कि नैदानिक चिकित्सा गैर-पाठ्य इनपुट से भरी होती है, जैसे रोगियों के शारीरिक कष्ट का स्तर या चिकित्सा इमेजिंग की व्याख्या। उनका सुझाव है कि इसका मतलब यह है कि भविष्य में शोध की आवश्यकता है ताकि यह आकलन किया जा सके कि मनुष्य और मशीनें कैसे प्रभावी ढंग से सहयोग कर सकते हैं।
द गार्जियन को दिए एक बयान में, अध्ययन के प्रमुख लेखकों में से एक, अर्जुन मनराई ने कहा, “मुझे नहीं लगता कि हमारे निष्कर्षों का मतलब यह है कि एआई डॉक्टरों की जगह ले लेता है।”
उन्होंने कहा, “मुझे लगता है कि इसका मतलब यह है कि हम प्रौद्योगिकी में वास्तव में गहरा बदलाव देख रहे हैं जो चिकित्सा को नया आकार देगा।”
