Лекари тестваха AI чатботове: Диагнозата – ранна деменция. Какъв е най-големият

Лекари тестваха AI чатботове: Диагнозата – ранна деменция. Какъв е най-големият минус на AI?Израелски невролози организираха когнитивен тест, употребен за оценка на умствената валидност на американските президенти, с цел да изследват опциите
и рестриктивните мерки на водещите AI чатботове.
Проучването, водено от д-р Рой Даян от Медицинския център „ Хадаса “ в Йерусалим, разкри съществени дефекти в технологията, която все по-често се употребява в клинични решения. Макар че проучването бе оповестено в коледното издание на влиятелното здравно списание The BMJ, известно с хумористичния си привкус, то визира съществени въпроси за бъдещето на AI в медицината.

Изследователите приложиха Монреалската когнитивна оценка (MoCA) – общоприет тест за когнитивно увреждане, върху пет съвременни огромни езикови модела (LLM): ChatGPT 4, GPT-4o, Claude, Gemini 1 и Gemini 1.5. MoCA включва задания като изобразяване на фигури, генериране на думи с
избрана начална писмен знак и серийно изваждане.
Нито един модел не съумя да реализира съвършения резултат от 30 точки. Повечето се показаха с оценки сред 18 и 25, което би могло да се пояснява като леко когнитивно увреждане. Докато AI показва предимство в задания за памет и внимание, той изостана доста във визуално-пространствените провокации, като изобразяване или интерпретиране
на пространствени връзки.
Екипът включи и тест с известната „ фотография на кражбата на бисквитки “, употребена за диагностика на афазия. Този тест изисква участниците да опишат сцена, в която момче взема бисквитки от буркан, до момента в който майка му мие чинии. Макар че AI вярно разпозна част от дейностите, всички модели пропуснаха главния риск – момчето,
което може да падне от нестабилния си стол.
Този неуспех в разпознаването на прочувствени или обществени контексти е подобен с когнитивни дефицити, следени при фронтотемпорална деменция, отбелязват създателите.

Тестът акцентира основните ограничавания на AI спрямо човешките лекари. Визуално-пространственото осъзнаване и емпатията – детайли, които са от решаващо значение за комплицирани диагнози
– остават отвън обсега на AI.
Д-р Даян уточни, че до момента в който AI може да дава отговор на думите на пациента, то не може да разбира невербални знаци като език на тялото или звук на гласа. Тези елементи постоянно дават скъпи насоки за диагностика, изключително в специалности като неврология.
Освен това емпатията е крайъгълен камък
на медицинските грижи. Проучвания демонстрират, че съчувственото отношение освен покачва удовлетвореността на пациентите, само че също по този начин форсира възобновяване и усъвършенства резултатите от лекуването.

Въпреки минусите, изкуственият разсъдък демонстрира впечатляващ капацитет в медицината. ChatGPT и други модели се оправят сполучливо с изпити като MCAT и теста за здравно лицензиране в Съединени американски щати. Освен това AI постоянно предлага точни диагнози за характерни положения, даже
превъзхождайки лекарите в някои случаи.
Д-р Робърт Пърл, клиничен професор в Станфордския университет, разказва AI като „ студент по медицина “ – кадърен да асистира, само че не и да замества опитни лекари. В съдействие с ChatGPT той основава книгата ChatGPT, MD, в която споделя по какъв начин AI
може да понижи грешките в медицината.
Макар че към 98% от информацията, предоставена от AI, е точна, Пърл отбелязва нуждата от човешки контрол за попречване на инцидентни неточности. Той има вяра, че AI има капацитета да понижи доста броя на смъртните случаи от неправилни диагнози – проблем, който визира стотици хиляди пациенти годишно.

Докато AI може да симулира когнитивна емпатия – разбирането на нечии усеща – то липсва дълбоката връзка на човешката съпричастност. Според д-р Рошини Пинто-Пауъл от Медицинския университет Geisel в Дартмут, същинската клинична емпатия включва освен разбирането и чувството на непознатата болежка, само че и мотивирането
да се подхващат дейности за нейното облекчение.
Тази неповторима дарба на лекарите е основна за построяването на доверие и за мотивацията на пациентите да следват лечебни рекомендации.

Изследването подтикна специалистите да обмислят салдото сред технологиите и човешкия опит. Д-р Томас Тесен от Дартмут отбелязва, че тестването на AI с човешки когнитивни проби е като да желаеме от калкулатор
да извършва физически извършения.
Въпреки това, AI към този момент играе роля в образованието на медицински студенти. Например, AI може да симулира взаимоотношения с пациенти и да дава противоположна връзка за отзивчивите умения на бъдещите лекари.

Експертите са съгласни, че AI ще облекчи административните задания, намалявайки натоварването измежду лекарите. Това ще им разреши да се съсредоточат върху най-важното – връзката с пациентите.