Scorurile instrumentelor clinice de inteligență artificială evaluează cel mai mare examen de licență medicală din Statele Unite

Scorurile instrumentelor clinice de inteligență artificială evaluează cel mai mare examen de licență medicală din Statele Unite

Un instrument clinic puternic de inteligență artificială dezvoltat de cercetătorii în informatică biomedicală de la Universitatea din BuffaloRețeaua Jama deschisă.

Obținând scoruri mai mari la USMLE decât majoritatea medicilor și toate celelalte instrumente de inteligență artificială de până acum, inteligența artificială clinică semantică (SCAI, pronunțat „Sky”) are potențialul de a deveni un partener esențial pentru medici, spune autorul principal Peter L. Elkin, MD, președinte al Departamentului de Informatică Biomedicală din cadrul Școlii de Medicină Biomedicală de la Jacobs și Școala de Științe Biomedicale de la Jacobs. UBMD Medicină Internă.

Potrivit lui Elkin, SCAI este cel mai precis instrument clinic AI până în prezent, obținând cea mai avansată versiune la Pasul 3 al USMLE, în timp ce un instrument GPT4 Omni a obținut un scor de 90,5% la același test.

Ca medici, suntem obișnuiți să folosim computerele ca instrumente, dar SCAI este diferit. Vă poate crește luarea deciziilor și gândirea pe baza propriului raționament. „

Peter L. Elkin, MD, președinte al Departamentului de Informatică Biomedicală, Jacobs School of Medicine and Biomedical Sciences de la UB

Instrumentul poate răspunde întrebărilor medicale adresate de clinicieni sau de public

Cercetătorii au testat modelul împotriva USMLE, care este necesar pentru licența medicilor la nivel național, care evaluează capacitatea medicului de a aplica cunoștințele, conceptele și principiile și de a demonstra abilitățile de bază centrate pe pacient. Întrebările cu componentă vizuală au fost eliminate.

Elkin explică că majoritatea instrumentelor AI lucrează cu statistici pentru a găsi asocieri în datele online pe care le pot folosi pentru a răspunde la o întrebare. „Noi numim aceste instrumente inteligență artificială generativă”, spune el. „Unii au postulat că doar plagiază ceea ce este pe internet, deoarece răspunsurile pe care ți le dau sunt cele scrise de alții.” Cu toate acestea, aceste modele AI devin acum parteneri în îngrijire, mai degrabă decât simple instrumente pe care clinicienii le pot folosi în practica lor, spune el.

„Dar Scai răspunde la întrebări mai complexe și efectuează raționamente semantice mai complexe”, spune el, „Am creat surse de cunoștințe care pot fi mai asemănătoare cu modul în care oamenii învață în timpul formării lor la facultatea de medicină.”

Echipa a început cu un software de procesare a limbajului natural dezvoltat anterior. Ei au adăugat cantități mari de informații clinice cu autoritate extrase din surse foarte disparate, variind de la literatura medicală recentă și ghidurile clinice până la date genomice, informații despre medicamente, recomandări de externare, date despre siguranța pacienților și multe altele. Orice date care ar putea fi părtinitoare, cum ar fi: B. notele clinice nu au fost incluse.

13 milioane de fapte medicale

SCAI conține 13 milioane de fapte medicale, precum și toate interacțiunile posibile dintre aceste fapte. Echipa a folosit fapte clinice de bază cunoscute sub numele de triple semantice (relația subiect-obiect, cum ar fi „penicilina tratează pneumonia pneumococică”) rețele semantice. Instrumentul poate reprezenta apoi aceste rețele semantice în așa fel încât să se poată trage concluzii logice din ele.

„Am învățat modele în limbaj mare cum să folosim raționamentul semantic”, spune Elkin.

Alte tehnici care au contribuit la SCAI includ grafice de cunoștințe, concepute pentru noi legături în datele medicale, precum și modele anterior „ascunse”, precum și realizarea generării de recuperare, care permite modelului de limbaj mare să acceseze și să încorporeze informații din baze de cunoștințe externe la un prompter. Acest lucru reduce „confabularea”, tendința instrumentelor AI de a răspunde întotdeauna la o solicitare, chiar dacă nu oferă suficiente informații pentru a continua.

Elkin adaugă că utilizarea semanticii formale pentru a informa modelul de limbaj mare oferă un context important necesar pentru ca SCAI să înțeleagă și să răspundă mai precis la o anumită întrebare.

„Poate avea o conversație cu tine.”

„SCAI este diferit de alte modele mari de limbaj, deoarece poate conversa cu dumneavoastră și, ca parteneriat om-calculator, vă poate crește luarea deciziilor și gândirea pe baza propriului raționament”, spune Elkin.

El conchide: „Adăugând semantică la modelele de limbaj mari, le oferim abilitatea de a raționa într-un mod similar cu practicarea medicinei bazate pe dovezi.”

Deoarece poate accesa cantități atât de masive de date, SCAI poate, de asemenea, să îmbunătățească siguranța pacienților, să îmbunătățească accesul la îngrijire și să „democratizeze îngrijirea de specialitate”, spune Elkin, făcând informațiile medicale de specialitate și subspecialități accesibile asistenței primare și chiar pacienților.

În timp ce puterea lui Scai este impresionantă, Elkin subliniază că misiunea sa este de a mări, nu de a înlocui, medicii.

„Inteligenta artificiala nu va inlocui medicii”, spune el, „un medic care foloseste AI poate inlocui un medic care nu o face.”

În plus față de Elkin, co-autori UB de la Departamentul de Informatică Biomedicală includ Guresh Mehta; Frank Lehouillier; dr. Melissa Resnick; dr. Crystal Tomlin; dr. Skyler Resendez; și Jiaxing Liu.

Sarah Mullin, PhD, de la Roswell Park Comprehensive Cancer Center, și Jonathan R. Nebeker, MD, și Steven H. Brown, MD, ambele din Departamentul Afacerilor Veteranilor, sunt, de asemenea, co-autori.

Lucrarea a fost finanțată de subvenții de la National Institutes of Health și Departamentul pentru Afaceri Veteranilor.

Surse: