AI Chatbot, Denemede Doktorları Geride Bırakıyor Ancak Tanı Performansını İyileştirmiyor

Bir klinik deneme, bir AI sohbet botunun teşhis doğruluğunda doktorları geride bıraktığını ancak geleneksel kaynaklarla birlikte kullanıldığında performansı artırmadığını buldu, bu da sağlık hizmetlerinde daha iyi bir AI entegrasyonu ihtiyacını vurguladı.

The Times, Pazar günü bir ticari olarak mevcut büyük dil modeli (LLM) sohbet robotunun doktorların tanı üzerindeki mantığına olan etkisini araştıran son klinik denemeyi haber yaptı.

Araştırma, AI aracının doktorları geride bıraktığını ancak geleneksel kaynaklarla birlikte kullanıldığında teşhis performansını iyileştirmediğini ortaya koydu.

Bu bulgu, AI’nın klinik uygulamaya daha iyi entegrasyonunun gerekliliğini öne çıkarıyor, özellikle birçok sağlık sistemi şimdi doktorlar için önemli bir eğitim vermeden AI destekli sohbet robotları sunuyor.

Rastgele deneme, chatbot’un araçla ve araçsız olan her iki insan doktor grubunu da geride bıraktığını buldu – ancak chatbot’u kullanan doktorların performansı araçsız olanlardan sadece biraz daha iyiydi.

Çalışma, LLM’nin kullanımında önemli bir zaman avantajı olmadığını göstererek, bir AI aracının klinik ortamda varlığının genel teşhis sürecini geliştirmeyebileceğini önermektedir. Beklenmeyen bir sonuç, LLM’nin üstün performansıydı, doktorların %74-76’lık teşhis doğruluğuna karşılık ortalama %90 teşhis doğruluğu ile.

Araştırmacılar, LLM’lerle etkileşimde bulunurken iyi tasarlanmış yönlendirmelerin önemini vurguladıklarını belirtiyor ve uzmanlar, doktorların bu aracı kullanımını artırmak için en iyi yönlendirme uygulamalarında eğitilmesi gerektiğini öneriyor.

Makale, sağlık kuruluşlarının, AI araçları ve doktorların uzmanlığı arasındaki boşluğu doldurmak için önceden tanımlanmış yönlendirmelere yatırım yapabileceğini savunuyor.

AI’nın değerli bir “doktor yardımcısı” olma potansiyeli bulunsa da, ikinci fikirler sunma ve karmaşık karar verme süreçlerine yardımcı olma yeteneği olsa bile, araştırmanın yazarları AI’nın otomatik teşhis için kullanılmasına karşı uyarıyorlar.

Araştırma, insan klinisyenler tarafından düzenlenen klinik hikayeler üzerine odaklandı, ancak gerçek dünya teşhisleri, hasta etkileşimi ve veri toplama gibi daha karmaşık faktörleri içerir.

Yapay zeka, özellikle sohbet botunun bağlamsal anlama ve duygusal zeka eksikliği çeşitli klinik ortamlarda uygulanabilirliğini sınırladığından, bir yerine getirici olarak değil, bir yardımcı olarak görülmelidir.

Çalışma ayrıca, klinik muhakemeyi değerlendirmek için yeni bir yapılandırılmış yansıma aracı tanıttı, tanı becerilerinin daha nüanslı bir değerlendirmesini sağladı. Bu araç, derecelendiriciler arasında önemli bir uyum gösterdi, AI araştırmalarında tanısal muhakemeyi daha da ilerletti.

AI’nin hasta verilerini toplama ve özetleme yeteneği üzerine yapılan erken çalışmalardan umut verici sonuçlar gelmesine rağmen, uzmanlar, AI’nin tamamen klinik karar verme süreçlerine entegre edilmesinden önce daha fazla araştırma yapılması gerektiğini savunuyorlar.

Bu konunun ele alınması önemlidir çünkü AI, sağlık hizmetlerinde giderek daha güçlü bir yer edinmeye devam ediyor. Örneğin, NHS yakın zamanda AI’ın erken kanser teşhisi ve kırık tespiti için kullanımını duyurdu. Ayrıca, Dünya Ekonomik Forumu yakın zamanda AI’nin küresel ruh sağlığı krizini ele alabileceğini önerdi.

Sonuç olarak, sağlık hizmetlerindeki AI’nın rolünün geliştirilmesi, daha bilinçli bir insan-bilgisayar etkileşim tasarımı ve klinik ortamlarda karşılaşılan çeşitli zorlukların anlaşılmasını gerektirecektir.