Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Các nhà nghiên cứu từ Viện Sinh học Hệ thống đã có những bước tiến lớn trong việc tìm hiểu cách trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để phát hiện các yếu tố xã hội quyết định sức khỏe từ hồ sơ sức khỏe điện tử. Nghiên cứu được thực hiện với sự hợp tác của Providence, sử dụng các mô hình ngôn ngữ tiên tiến để phân tích hồ sơ lâm sàng của phụ nữ mang thai, tập trung vào việc xác định tình trạng bất ổn về nhà ở.

Nhóm nghiên cứu đã đánh giá hiệu suất của hai mô hình ngôn ngữ, GPT-4 và GPT-3.5, so với các phương pháp truyền thống và phân tích của con người. Kết quả cho thấy GPT-4 vượt trội hơn các công nghệ khác trong việc xác định các trường hợp bất ổn về nhà ở. Tuy nhiên, các nhà đánh giá là con người có khả năng cung cấp độ chính xác và bằng chứng chính xác từ hồ sơ lâm sàng tốt hơn, làm nổi bật sự hiểu biết sâu sắc mà con người mang lại khi giải thích hồ sơ sức khỏe.

Nghiên cứu cũng khám phá tác động của việc ẩn danh đối với khả năng phát hiện chính xác các yếu tố xã hội quyết định của AI. Hồ sơ ẩn danh, trong đó thông tin nhạy cảm được thay thế bằng dữ liệu hư cấu, đặt ra thách thức cho AI, dẫn đến giảm độ chính xác trong việc xác định các thách thức về nhà ở. Các phát hiện nêu bật nhu cầu cải thiện các kỹ thuật ẩn danh để bảo vệ quyền riêng tư của bệnh nhân mà không làm mất đi các chi tiết cần thiết để hiểu các yếu tố quyết định sức khỏe.

"Nghiên cứu của ISB nhấn mạnh tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn như một công cụ có thể mở rộng để sàng lọc bệnh nhân sớm, đồng thời tiếp tục nhấn mạnh tầm quan trọng của sự giám sát của con người trong việc ra quyết định y tế. Những hiểu biết sâu sắc về nghiên cứu góp phần vào cuộc thảo luận đang diễn ra về việc tích hợp AI vào chăm sóc sức khỏe và cân bằng hiệu quả của công nghệ với sự phức tạp của việc chăm sóc bệnh nhân."