L'IA dans la santé : Le rôle de ChatGPT
Examiner l'impact de ChatGPT sur le diagnostic médical et l'éducation.
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Table des matières
- Performance de ChatGPT sur les examens médicaux
- L'importance du diagnostic différentiel
- Tester ChatGPT avec de vrais cas
- Résultats de l'étude
- Le rôle grandissant de l'IA dans la médecine clinique
- Perspectives d'avenir et directions de recherche
- L'importance de l'accessibilité et de l'innovation
- Conclusion
- Source originale
L'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) dans le secteur de la santé est un sujet de recherche depuis pas mal d'années. Avant, les experts avaient dit qu'il y avait plein de défis à relever avant que l'IA puisse vraiment aider dans la consultation médicale. Avec l'avancée rapide de la technologie, on a maintenant l'opportunité de regarder de près comment l'IA peut assister dans la médecine clinique.
Un programme d'IA qui se démarque, c'est ChatGPT. Cet outil peut générer du texte à partir d'une grande quantité d'infos qu'il a apprises de différentes sources. Dans le domaine de la santé, ChatGPT peut aider de plusieurs manières, comme aider les étudiants en médecine avec des questions d'examen ou proposer des Options de traitement aux médecins. Depuis son lancement, beaucoup de pros de la santé ont commencé à évaluer à quel point ChatGPT pourrait être utile pour les soins aux patients.
Performance de ChatGPT sur les examens médicaux
ChatGPT a montré des résultats impressionnants en scorant aussi bien qu'un étudiant en médecine de troisième année à l'examen de licence médicale des États-Unis (USMLE). Ce succès soulève la possibilité d'utiliser ChatGPT comme un outil interactif dans l'éducation médicale et le soutien à la pensée clinique. Des domaines comme la Radiologie et la Pathologie ont aussi attiré l'attention, car la recherche en IA se concentre sur l'amélioration de l'interprétation des images et l'identification des maladies. Bien qu'il ne soit pas spécifiquement formé dans ces domaines, ChatGPT a presque bien réussi un examen de radiologie sans images et a montré de bons résultats en raisonnement de haut niveau en pathologie.
Certaines études ont noté que ChatGPT avait bien performé dans la préparation aux examens de Neurochirurgie, mais il y avait des limites à l'évaluation complète des compétences en gestion d'un neurochirurgien via des questions à choix multiples. Même si ChatGPT a montré qu'il pouvait sélectionner correctement parmi plusieurs options, son rôle dans la gestion des cas cliniques nécessite encore plus d'investigation.
L'importance du diagnostic différentiel
Une partie clé de la médecine clinique est de trouver des diagnostics différentiels, qui sont des listes de conditions possibles basées sur les symptômes d'un patient. Cette compétence est essentielle pour les médecins, mais reste peu explorée en ce qui concerne les capacités de ChatGPT. Certaines recherches indiquent que ChatGPT peut produire des listes complètes de diagnostics pour des plaintes médicales courantes. D'autres études ont trouvé qu'il peut générer des diagnostics différentiels pour des situations de santé typiques avec une précision raisonnable.
Malgré ces résultats, il faut examiner comment ChatGPT se débrouille dans des scénarios cliniques plus complexes. En faisant cela, on pourra mieux évaluer son potentiel à aider avec le raisonnement médical complexe.
Tester ChatGPT avec de vrais cas
Pour mieux déterminer à quel point ChatGPT est efficace pour générer des diagnostics différentiels, une étude a été réalisée en utilisant de vrais dossiers de cas d'une revue médicale réputée. L'étude portait sur la capacité de ChatGPT à analyser des rapports de cas cliniques pour proposer des diagnostics dans un contexte médical.
Dans cette étude, 40 dossiers de cas ont été présentés à ChatGPT. On lui a demandé de fournir une liste de diagnostics possibles basée sur les informations données. Ensuite, on lui a demandé de réduire la liste au diagnostic le plus probable. Les résultats ont ensuite été comparés avec les diagnostics confirmés dans les rapports de cas.
Résultats de l'étude
Parmi les 40 dossiers présentés à ChatGPT, il y a eu des résultats notables. Dans 23 cas, ChatGPT n'a pas inclus le diagnostic final dans sa liste originale. En moyenne, le programme a fourni environ 7,4 diagnostics possibles par cas, certaines listes ayant jusqu'à 12 diagnostics et d'autres aussi courtes que 3. La longueur des listes semblait aléatoire.
Dans 17 cas, ChatGPT a inclus le diagnostic final dans sa liste originale. Après avoir essayé de réduire sa liste, il a correctement identifié le diagnostic final dans 11 cas, soit environ 27,5%. Il a éliminé par erreur le bon diagnostic dans 6 cas. Cela montre que même si ChatGPT peut générer quelques diagnostics pertinents, il passe à côté d'infos clés dans beaucoup de cas.
Le rôle grandissant de l'IA dans la médecine clinique
Alors que le secteur de la santé devient de plus en plus complexe, le potentiel de l'IA générative et des modèles linguistiques comme ChatGPT attire l'attention. Il est crucial d'évaluer les forces et les faiblesses de ChatGPT dans ce contexte pour mieux comprendre comment il peut aider les pros de la santé dans leur travail.
L'étude s'est concentrée sur la version gratuite de ChatGPT pour s'assurer qu'elle soit accessible à un plus large public. Les résultats ont montré qu'il pouvait identifier le bon diagnostic différentiel dans 27,5% des cas présentés. Ce taux de réussite chute considérablement par rapport à d'autres études où ChatGPT a montré plus de 80% de précision pour des plaintes cliniques plus simples. La baisse de précision face à des cas complexes indique qu'il y a de la marge pour l'amélioration.
Perspectives d'avenir et directions de recherche
En regardant vers l'avenir, le rôle de ChatGPT et d'outils similaires dans le secteur de la santé pourrait s'élargir à mesure que la technologie progresse. L'IA pourrait jouer un rôle crucial pour connecter les professionnels de la santé à la recherche actuelle et aux dossiers médicaux électroniques. En même temps que ces avancées se produisent, il est essentiel de bien comprendre les fonctions et les limites de ChatGPT.
D'autres études pourraient examiner comment les nouvelles versions de ChatGPT se comparent à la version actuelle. Un autre axe de recherche pourrait évaluer si les patients profitent du fait que leurs médecins utilisent des outils d'IA dans leurs soins. Ces questions méritent d'être explorées à travers des efforts de recherche continue.
Avant d'adopter ChatGPT comme un outil régulier pour les médecins, il est vital de définir clairement ses capacités. Cette évaluation garantit que l'IA peut être utilisée de manière sûre et efficace dans les milieux cliniques.
L'importance de l'accessibilité et de l'innovation
OpenAI travaille sur l'ajout de plugins qui offrent un accès immédiat aux données à jour, ce qui pourrait améliorer les fonctions de ChatGPT. Rendre ces outils disponibles pour les travailleurs de la santé peut favoriser la pensée créative, encourager de nouveaux diagnostics et offrir un soutien quand les spécialistes ne sont pas facilement accessibles, surtout dans les zones moins peuplées.
Plaider pour des versions gratuites d'outils d'IA générative est aussi important car cela peut aider à maximiser leur utilisation et encourager l'innovation en médecine. Cette approche peut finalement conduire à de meilleurs soins aux patients et à de meilleurs résultats.
Conclusion
L'intégration de l'IA dans le secteur de la santé est un domaine en développement avec un potentiel significatif pour améliorer les pratiques cliniques. ChatGPT a montré des promesses dans certains domaines, mais présente aussi des limites face à des cas complexes. Comprendre ces forces et faiblesses sera essentiel pour déterminer comment mieux incorporer l'IA dans le secteur de la santé. En continuant à étudier et à affiner ces outils, on peut travailler vers l'amélioration du raisonnement médical et des soins aux patients à l'avenir.
Titre: Harnessing the Open Access Version of ChatGPT for Enhanced Clinical Opinions
Résumé: With the advent of Large Language Models (LLMs) like ChatGPT, the integration of AI into clinical medicine is becoming increasingly feasible. This study aimed to evaluate the ability of the freely available ChatGPT-3.5 to generate complex differential diagnoses, comparing its output to case records of the Massachusetts General Hospital published in the New England Journal of Medicine (NEJM). Forty case records were presented to ChatGPT-3.5, with prompts to provide a differential diagnosis and then narrow it down to the most likely diagnosis. Results indicated that the final diagnosis was included in ChatGPT-3.5s original differential list in 42.5% of the cases. After narrowing, ChatGPT correctly determined the final diagnosis in 27.5% of the cases, demonstrating a decrease in accuracy compared to previous studies using common chief complaints. These findings emphasize the need for further investigation into the capabilities and limitations of LLMs in clinical scenarios, while highlighting the potential role of AI as an augmented clinical opinion. With anticipated growth and enhancements to AI tools like ChatGPT, physicians and other healthcare workers will likely find increasing support in generating differential diagnoses. However, continued exploration and regulation are essential to ensure the safe and effective integration of AI into healthcare practice. Future studies may seek to compare newer versions of ChatGPT or investigate patient outcomes with physician integration of this AI technology. By understanding and expanding AIs capabilities, particularly in differential diagnosis, the medical field may foster innovation and provide additional resources, especially in underserved areas.
Auteurs: Zachary Michael Tenner, M. Cottone, M. Chavez
Dernière mise à jour: 2023-08-24 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.08.23.23294478
Source PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.08.23.23294478.full.pdf
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
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