Studija Harvarda i Beth Israel Deaconess pokazuje da je OpenAI model o1 u nekoliko testova nadmašio lekare — 78% tačnih dijagnoza naspram oko 30% kod lekara, i 89% naspram 34% na kliničkim vinjetama. U trijaži hitnih stanja o1 je prepoznao tačnu ili vrlo sličnu dijagnozu u 67,1% slučajeva. Dodatna istraživanja ukazuju na to da AI može ranije otkriti bolesti poput pankreasnog karcinoma, ali regulatorna ograničenja i potreba za ljudskim nadzorom ostaju ključni faktori.
AI Već Nadmašuje Lekare U Nekim Dijagnostičkim Testovima — Šta To Znači Za Zdravstvo?
Illustration: Joanna Andreasson; Source images: iStock
Istraživanja pokazuju da sistemi veštačke inteligencije (AI) mogu u određenim testovima da nadmaše ljudske lekare u kliničkom i dijagnostičkom rezonovanju. Studija istraživača sa Beth Israel Deaconess Medical Center i Harvard Medical School upoređivala je OpenAI model označen kao o1 sa timovima lekara i pokazala značajne razlike u tačnosti.
Glavni rezultati studije
U testu koji je koristio studije slučaja, model o1 je uvrstio ispravnu dijagnozu u 78% slučajeva, dok su lekari bili uspešni u približno 30% slučajeva. U posebno koncipiranom ispitu sa pet kliničkih vinjeta o1 je postigao prosečnu ocenu od 89%, nasuprot 34% koje su postigli lekari koji su polagali isti test.
Studija objavljena 30. aprila u časopisu Science takođe je testirala performanse modela u uslovima hitnog prijema, gde podaci često nisu potpuni. Rezultat: o1 je u trijažnoj fazi prepoznao tačnu ili vrlo sličnu dijagnozu u 67,1% slučajeva, dok su dva iskusna lekara to postigla u 55,3% i 50% slučajeva.
Podrška drugim istraživanjima
Slični nalazi dolaze i iz drugih studija: istraživanje iz Švedske objavljeno u The Lancet ukazalo je da AI-podrška može poboljšati otkrivanje raka dojke pri analizi mamografija. Tim iz Mayo Clinic razvio je model koji je, analizirajući abdominalne CT snimke, prepoznao pacijente koji su kasnije dijagnostikovani pankreasnim karcinomom u proseku 475 dana (do tri godine) pre kliničke dijagnoze — promena koja bi mogla značajno poboljšati šanse za izlečenje.
Ograničenja i etičke, regulatorne dileme
Iako su rezultati obećavajući, autori istraživanja i stručnjaci upozoravaju da AI trenutno ne bi trebalo da zameni lekare. Peter Brodeur, jedan od autora studije, istakao je da ljudi treba da ostanu konačna referenca. Model o1 je takođe starija verzija koju su kasnije zamenile naprednije varijante (npr. o3), pa performanse variraju između modela i aplikacija.
Regulatorni okvir već utiče na brzinu primene: neke američke države, kao što su Nevada i Illinois, uvele su zabrane ili ograničenja za upotrebu AI u pružanju profesionalne usluge mentalnog zdravlja — npr. zabrana da AI tvrdi da može samostalno pružiti terapiju ili da sam donosi terapeutske odluke. Države poput Kalifornije, Ohaja, Minnesote i Kentuckyja razmatraju slične propise, što može ograničiti upotrebu AI u određenim oblastima medicine.
Šta to znači za pacijente i lekarе?
Rezultati ukazuju da AI može postati moćan alat za podršku dijagnostici i ranom otkrivanju bolesti, poboljšavajući tačnost i brzinu donošenja odluka. Ipak, ključno je pažljivo uvoditi takve sisteme, uz striktne standarde, transparentnost, nadzor lekara i regulatorne okvire koji štite pacijente.
Važno: Ovi nalazi ne znače da AI odmah zamenjuje lekare — oni pokazuju potencijal alata koji, pravilno integrisani, mogu poboljšati ishode pacijenata.
Pomozite nam da budemo bolji.
