Medyczny ChatGPT. To będzie burza w ochronie zdrowia

ChatGPT jest dowodem ogromnego postępu w rozwoju sztucznej inteligencji. Jego medyczna wersja – opracowana przez Google Med-PaLM – zwiastuje głębokie zmiany dla pacjentów, lekarzy i ochrony zdrowia.

Zaledwie po dwóch miesiącach od premiery, ChatGPT zyskał 100 mln użytkowników. Tik-Tokowi, dotychczasowemu liderowi, osiągnięcie takiej liczby zajęło 9 miesięcy. To efekt imponujących możliwości modeli językowych (tzw. konwersacyjna AI) oraz praktycznego zastosowania chatu. ChatGPT pozwala uzyskiwać w kilka sekund odpowiedzi, których przygotowanie z pomocą Google zajęłoby kilkanaście minut. I do tego w spójnej formie i stylu językowym, którym posługuje się człowiek. Modele AI są na tyle doskonałe, że mogą tworzyć nowe treści na podstawie dostępnej wiedzy, w tym wiersze, przepisy kulinarne, muzykę i obrazy.

W ochronie zdrowia trwają prace nad podobnymi modelami, które m.in. pozwolą pacjentom precyzyjnie oceniać stan zdrowia, uzyskiwać oparte na najnowszej wiedzy naukowej zalecenia zdrowotne, a lekarzom i pielęgniarkom – „zadawać” elektronicznej dokumentacji medycznej pytania, zamiast szukać informacji ręcznie.

Medyczna wersja ChatGTP, czyli Med-PaLM

Z początkiem 2023 roku, Google i DeepMind zaprezentowały napędzany sztuczną inteligencją chatbot o nazwie Med-PaLM. Celem systemu jest generowanie precyzyjnych i bezpiecznych odpowiedzi na pytania dotyczące zagadnień medycznych i zdrowotnych.

Nowe narzędzie bazuje na tzw. dużym modelu językowym (ang. Large Language Models, LLM). LLM to modele przetwarzania języka naturalnego przez sztuczną inteligencję. Ich zadaniem jest rozumienie zapytań i generowanie odpowiedzi tekstowych w prostym języku. W przypadku Med-PaLM, zbiory danych, na których bazują odpowiedzi, dotyczą wyłącznie medycyny i pochodzą z np. badań naukowych.

Med-PaLM został przeszkolony na siedmiu zestawach pytań-odpowiedzi obejmujących profesjonalne egzaminy medyczne oraz badania i zapytania dotyczące kwestii zdrowotnych zarejestrowanych w Internecie. Z opublikowanego przez Google i DeepMind badania „Large Language Models Encode Clinical Knowledge” („Duże modele językowe przekazują wiedzę kliniczną”) wynika, że model po udoskonaleniu może być zastosowany do celów klinicznych.

Na razie naukowcy przyznają, że chociaż Med-PaLM działa „zachęcająco”, nadal nie dorównuje precyzji lekarzy. Na 140 pytań ocenianych w badaniu, 92,9% odpowiedzi klinicystów zgadzało się z wiedzą naukową. W przypadku modelu AI, było to tylko 61,9%.

W 16,9% odpowiedzi generowanych przez Med-PaLM zaobserwowano nieprawidłowe pobieranie informacji (w przypadku człowieka to mniej niż 4%). Podobne dysproporcje występowały w przypadku nieprawidłowego toku wyciągania wniosków (10% vs. 2%) oraz nieodpowiedniej lub nieprawidłowej treści odpowiedzi (18,7% vs. 1,4%).

Jednak algorytmy AI uczą się w szybkim tempie. ChatGPT-3, czyli obecna wersja modelu, czerpie wiedzę z łącznie 175 mld parametrów zebranych z ok. 10 mln stron internetowych. Kolejne wersje mają mieć moc setki razy większą. A to pozwoli m.in. na generowanie filmów wideo. Podobnego tempa można spodziewać się w medycynie.

5 zastosowań modeli językowych w medycynie

(1) Medycyna oparta na faktach

Lekarz będzie mógł szybko wyszukać nowe badania naukowe przydatne z punktu widzenia leczenia pacjenta. Wystarczy powiedzieć: „wyszukaj najnowsze badania na temat leczenia zakażenia enterokokami opornymi na wankomycynę u pacjenta w 70 r.ż. z cukrzycą”. Odpowiedź będzie można uszczegółowić pytając o konkretne zalecenia. Lekarze będą mogli pytać wprost o aktualne zalecenia lekarskie, skuteczność terapii i możliwe powikłania, a odpowiedzi uzyskać w przeciągu kilku sekund.

(2) Szukanie odpowiedzi w EDM

Lekarz uzyska informacje, których manualne szukanie trwałoby nawet kilka godzin. Przykładowo: „sprawdź wyniki poziomu leukocytów z ostatnich 5 lat i pokaż je na osi czasu” albo „sprawdź, czy z punktu widzenia kartoteki pacjenta i aktualnego sposobu leczenia ukazały się ostatnio nowe badania naukowe” lub „który lek dla pacjentów z parametrami jak u pacjenta X wykazuje największą skuteczność”.

(3) Zasięganie drugiej opinii

Dla lekarzy POZ, medyczne modele AI będą pełnić funkcję pierwszej konsultacji specjalistycznej. Podobnie jak już AI interpretuje zdjęcia diagnostyki obrazowej, nowe modele wspomogą diagnozę skomplikowanych przypadków klinicznych oraz chorób rzadkich. Miejsce leczenia nie będzie istotne – pacjent zyska opiekę o takiej samej jakości, niezależnie od tego, czy będzie to nowoczesne centrum medyczne dużego szpitala uniwersyteckiego, czy mały gabinet zlokalizowany na wsi.

(4) Wstępna diagnoza

To, że model Med-PaLM jest rozwijany przez Google, nie jest przypadkiem. Google to dziś największy na świecie… poradnik medyczny. Do wyszukiwarki trafia średnio 70 000 zapytań związanych ze zdrowiem na minutę. Niestety, odpowiedzi często wprowadzają w błąd, bo opierają się na popularności, a nie wiarygodności treści. Google wie, że rośnie mu konkurencja ze strony tzw. symptom checkerów, czyli systemów AI opartych na wiedzy medycznej.

(5) Personalni doradcy zdrowotni

„Jakie suplementy diety powinny stosować osoby z moją chorobą X w wieku Y przy stosowaniu leków Z?” Chatboty zdrowotne w formie aplikacji i robotów będą obserwowały nasze codzienne życie, analizowały dane, porównywały je z wiedzą w Internecie i korygowały niezdrowe zachowania, podpowiadały, jak lepiej zadbać o kondycję psycho-fizyczną, jak się prawidło odżywiać i uprawiać sport. Do tego nie trzeba będzie wiedzieć, o co pytać – to chatboty będą aktywnie podpowiadały, prowadziły i doradzały.

Za kilka lat, medyczne modele AI staną się zaufanymi asystentami lekarzy, uwalniając ich od klawiatur i szukania wiedzy pośród gigabajtów danych. Tempo rozwoju AI robi wrażenie: w styczniu 2023, ChatGPT zdał amerykański egzamin medyczny (U.S. Medical Licensing Examination), odpowiadając poprawnie na 60 proc. pytań.

Czytaj także: Te technologie wywrócą ochronę zdrowia do góry nogami