क्या ChatGPT एक डॉक्टर की तरह 'सोच' सकता है?

न्यूयॉर्क: एक महत्वपूर्ण प्रयोग में, एक अमेरिकी मेडिकल स्कूल ने ओपन एआई के चैट-जीपीटी 4 का उपयोग यह देखने के लिए किया कि क्या यह चुनौतीपूर्ण चिकित्सा मामलों में सटीक निदान कर सकता है।

बोस्टन में बेथ इज़राइल डेकोनेस मेडिकल सेंटर (बीआईडीएमसी) के चिकित्सक-शोधकर्ताओं ने पाया कि चैट-जीपीटी 4 ने लगभग 40 प्रतिशत समय सही निदान का चयन किया।जेएएमए में प्रकाशित निष्कर्षों से पता चला है कि चैट-जीपीटी 4 ने दो-तिहाई चुनौतीपूर्ण मामलों में संभावित निदान की अपनी सूची में सही निदान भी प्रदान किया है।बीआईडीएमसी में इनोवेशन इन मीडिया एंड एजुकेशन डिलीवरी (आईएमईडी) पहल के सह-निदेशक एडम रोडमैन ने कहा, "कृत्रिम बुद्धिमत्ता में हालिया प्रगति ने जेनरेटिव एआई मॉडल को जन्म दिया है जो विस्तृत पाठ-आधारित प्रतिक्रियाओं में सक्षम हैं जो मानकीकृत चिकित्सा परीक्षाओं में उच्च स्कोर करते हैं।"

"हम यह जानना चाहते थे कि क्या ऐसा जनरेटिव मॉडल एक डॉक्टर की तरह 'सोच' सकता है, इसलिए हमने शैक्षिक उद्देश्यों के लिए उपयोग किए जाने वाले मानकीकृत जटिल नैदानिक ​​मामलों को हल करने के लिए कहा। यह वास्तव में बहुत अच्छा हुआ,'' रोडमैन ने कहा, जो हार्वर्ड मेडिकल स्कूल में मेडिसिन के प्रशिक्षक भी हैं।

चैटबॉट के डायग्नोस्टिक कौशल का आकलन करने के लिए, रोडमैन और सहकर्मियों ने शैक्षणिक उद्देश्यों के लिए क्लिनिकोपैथोलॉजिकल केस कॉन्फ्रेंस (सीपीसी), प्रासंगिक नैदानिक ​​और प्रयोगशाला डेटा, इमेजिंग अध्ययन और न्यू इंग्लैंड जर्नल ऑफ मेडिसिन में प्रकाशित हिस्टोपैथोलॉजिकल निष्कर्षों सहित जटिल और चुनौतीपूर्ण रोगी मामलों की एक श्रृंखला का उपयोग किया।

70 सीपीसी मामलों का मूल्यांकन करते हुए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता 27 (39 प्रतिशत) मामलों में अंतिम सीपीसी निदान से बिल्कुल मेल खाती है। 64 प्रतिशत मामलों में, अंतिम सीपीसी निदान को एआई के अंतर में शामिल किया गया था - संभावित स्थितियों की एक सूची जो रोगी के लक्षणों, चिकित्सा इतिहास, नैदानिक ​​निष्कर्षों और प्रयोगशाला या इमेजिंग परिणामों के लिए जिम्मेदार हो सकती है।

बीआईडीएमसी के अस्पताल विशेषज्ञ और हार्वर्ड मेडिकल स्कूल में मेडिसिन के सहायक प्रोफेसर, प्रथम लेखक जहीर कांजी ने कहा, "हालांकि चैटबॉट एक प्रशिक्षित चिकित्सा पेशेवर की विशेषज्ञता और ज्ञान की जगह नहीं ले सकते हैं, लेकिन जेनेरेटिव एआई निदान में मानव अनुभूति के लिए एक आशाजनक संभावित सहायक है।"उन्होंने कहा, "इसमें चिकित्सकों को जटिल चिकित्सा डेटा को समझने और हमारी नैदानिक सोच को व्यापक या परिष्कृत करने में मदद करने की क्षमता है।"

जबकि अध्ययन एआई तकनीक की आशाजनक क्षमताओं को प्रदर्शित करने वाले साहित्य के बढ़ते समूह को जोड़ता है, इसके इष्टतम उपयोग, लाभ और सीमाओं पर अधिक शोध की आवश्यकता है, महत्वपूर्ण रूप से गोपनीयता के मुद्दों पर यह समझने के लिए कि ये नए एआई मॉडल स्वास्थ्य देखभाल वितरण को कैसे बदल सकते हैं।