Rozwój sztucznej inteligencji znacząco zmienia wiele dziedzin, a medycyna nie jest wyjątkiem. Najnowsze badania wskazują, że lekarze korzystający z modelu GPT-4 podejmują lepsze decyzje zarządcze, poświęcają więcej czasu na analizę przypadków i osiągają porównywalne wyniki do samej sztucznej inteligencji. To odkrycie może oznaczać nową erę w medycznym wspomaganiu decyzji klinicznych.
Sztuczna inteligencja w medycynie – przyszłość, która dzieje się teraz
Współczesna medycyna korzysta z coraz bardziej zaawansowanych narzędzi sztucznej inteligencji, aby poprawić diagnostykę i proces podejmowania decyzji klinicznych. Badanie opublikowane w prestiżowym czasopiśmie Nature Medicine miało na celu ocenę wpływu dużych modeli językowych, takich jak GPT-4, na wydajność lekarzy w podejmowaniu decyzji dotyczących zarządzania leczeniem w skomplikowanych przypadkach klinicznych.
Podczas gdy diagnostyka już od lat korzysta z AI do generowania różnicowych rozpoznań, to zarządzanie leczeniem nadal pozostaje wyzwaniem. Lekarze muszą brać pod uwagę wiele zmiennych, takich jak preferencje pacjenta, ryzyko, koszty oraz potencjalne opcje leczenia – często bez jednej, jednoznacznie poprawnej odpowiedzi. Dotychczasowe narzędzia AI mogły służyć jako drugie opinie, ale nie zawsze dawały realną przewagę w podejmowaniu decyzji klinicznych. GPT-4, dzięki zdolności do przetwarzania ogromnych zasobów wiedzy, może wypełnić tę lukę, wspomagając lekarzy w podejmowaniu lepszych decyzji.
Przebieg badania – AI jako wsparcie lekarzy
Aby sprawdzić, czy korzystanie z GPT-4 może realnie poprawić decyzje medyczne, badacze przeprowadzili randomizowane kontrolowane badanie z udziałem 92 lekarzy praktykujących. Eksperyment trwał od listopada 2023 do kwietnia 2024 roku i miał na celu porównanie wyników lekarzy korzystających z AI z wynikami tych, którzy używali wyłącznie tradycyjnych metod.
Lekarze zostali losowo podzieleni na dwie grupy – jedni mieli dostęp do GPT-4 jako wsparcia w podejmowaniu decyzji o leczeniu, a drudzy bazowali wyłącznie na klasycznych zasobach medycznych. Dodatkowo, w badaniu uwzględniono także grupę, w której AI samodzielnie udzielała odpowiedzi na przypadki kliniczne, co umożliwiło porównanie jej wyników z rezultatami osiągniętymi przez lekarzy.
Każdy uczestnik otrzymał do analizy pięć przypadków medycznych opartych na rzeczywistych, choć zanonimizowanych, danych pacjentów. W celu odwzorowania warunków klinicznych informacje o pacjentach były udostępniane stopniowo, wymagając od lekarzy dynamicznego dostosowywania swoich decyzji podczas podejmowania kolejnych kroków diagnostyki i leczenia.
Wyniki – GPT-4 poprawia jakość podejmowanych decyzji
Badanie wykazało, że lekarze korzystający z GPT-4 osiągnęli wyraźnie lepsze wyniki niż ich koledzy bazujący wyłącznie na klasycznych metodach. Grupa AI-asystowana zdobyła średnio o 6,5 punktu procentowego więcej, co stanowiło istotną statystycznie różnicę.
Interesującym aspektem wyników było to, że GPT-4 samo osiągnęło bardzo zbliżone wyniki do lekarzy korzystających z AI, zdobywając 43,7% w porównaniu do 43,0%. Obie grupy znacznie przewyższyły uczestników bez dostępu do AI, którzy uzyskali jedynie 35,7%. To odkrycie rodzi pytania o przyszłe zastosowania AI w opiece zdrowotnej i możliwy zakres jej samodzielnego podejmowania decyzji.
GPT-4 szczególnie poprawiło wyniki lekarzy w zakresie decyzji dotyczących zarządzania terapią (40,5% vs. 33,4%), diagnostyki (56,8% vs. 45,8%) oraz kontekstu klinicznego (42,4% vs. 34,9%). Co ciekawe, nie odnotowano istotnych różnic w zakresie zapamiętywania faktów czy wiedzy ogólnej między obiema grupami.
Sztuczna inteligencja skłania do głębszej analizy
Lekarze korzystający z GPT-4 spędzali średnio o 119,3 sekundy więcej na analizie każdego przypadku. To sugeruje, że AI nie tylko dostarczała lepsze wskazówki, ale także skłaniała lekarzy do bardziej wnikliwego podejścia do podejmowanych decyzji. Równocześnie jednak, wyniki pokazały, że dłuższy czas analizy nie był jedynym czynnikiem poprawy – nawet po uwzględnieniu długości odpowiedzi AI-asystowani lekarze nadal osiągali lepsze rezultaty.
Czy AI może podejmować decyzje samodzielnie?
Jednym z kluczowych wniosków badania było stwierdzenie, że sama AI może osiągnąć wyniki porównywalne z lekarzami wspieranymi przez nią w podejmowaniu decyzji. W związku z tym pojawia się pytanie, czy w przyszłości technologie takie jak GPT-4 mogłyby być używane do podejmowania pewnych decyzji medycznych bez konieczności ingerencji człowieka.
Na ten moment lekarze pozostają niezbędnym ogniwem procesu, zwłaszcza w przypadkach wymagających indywidualnego podejścia do pacjenta i holistycznego spojrzenia na jego sytuację. Niemniej jednak, AI może pełnić rolę cennego narzędzia wspomagającego, zmniejszającego ryzyko błędów i pomagającego w analizie przypadków.
Co dalej? Potrzeba dalszych badań
Choć wyniki badania wskazują na ogromny potencjał AI w medycynie, badacze podkreślają, że przed jej pełną integracją z praktyką kliniczną konieczne są kolejne testy terenowe. Musi zostać zbadane, jak technologia ta sprawuje się w rzeczywistych warunkach szpitalnych i jakie zagrożenia mogą wynikać z jej stosowania – w tym ryzyko generowania nieścisłości czy problem analizy przypadków z ograniczoną dokumentacją medyczną.
Technologie takie jak GPT-4 mogą znacząco zmienić sposób, w jaki lekarze podejmują decyzje kliniczne, ale ich implementacja wymaga odpowiedniego nadzoru i regulacji. Potrzebne są dalsze badania, aby precyzyjnie określić najlepsze strategie łączenia AI z ludzkim doświadczeniem i wiedzą, minimalizując przy tym ryzyko błędów.
Podsumowanie
Wyniki badania jednoznacznie wskazują, że współpraca lekarzy z GPT-4 przynosi widoczne korzyści. Sztuczna inteligencja pomaga podejmować lepsze decyzje, skłania do głębszej refleksji i może znacząco wpłynąć na poprawę zarządzania leczeniem w skomplikowanych przypadkach klinicznych.
Jednocześnie konieczne jest dalsze testowanie tej technologii w realnych warunkach, aby określić jej bezpieczeństwo, skuteczność i optymalny sposób wprowadzenia do codziennej praktyki medycznej. AI zmienia oblicze medycyny – pytanie nie brzmi już „czy”, lecz „jak” najlepiej wykorzystać jej potencjał dla dobra pacjentów.
