Diagnostic radiology

האם בינה מלאכותית יכולה לצמצם טעויות בפענוח בדיקות הדמיה? (Radiology)

פענוח בדיקות הדמיה הינה משימה מאתגרת הדורשת זמן רב של רופאים ולמרות זאת מלווה בשכיחות לא מבוטלת של טעויות בפענוח בדיקות ההדמיה. מנתונים חדשים שפורסמו בכתב העת Radiology מדווחים חוקרים על תוצאות מחקר חדש, מהן עולה כי מערכת בינה מלאכותית של ChatGPT-4 עשויה לסייע לרדיולוגים בבחינה חוזרת וזיהוי טעויות בדו”חות הרדיולוגיים ע”י זיהוי הטעויות הנפוצות ביותר. תוצאות הערכות בינה מלאכותית היו קרובות לאלו של אנשי המקצוע המנוסים ביותר.

החוקרים מסבירים כי בסביבה עמוסה קריאה חוזרת של הדו”חות הרדיולוגיים אינה מגנה מפני טעויות. תחת תנאים אלו, בינה מלאכותית, דוגמת ChatGPT, עשויה לשמש כגורם מגן ולמנוע השלכות משמעותיות אפשרויות, כולל בעיות מדיקו-לגאליות.

במחקר רטרוספקטיבי נכללו 200 דיווחי בדיקות שונות (כולל צילומי רנטגן, בדיקת CT ו-MRI) אשר נאספו בין יוני ועד דצמבר בשנת 2023 במרכז אחד בארצות הברית. 150 הטעויות הנפוצות ביותר (כולל הזנחה, תוספות, טעויות כתיב ובלבול בין צד ימין ושמאל) הוצגו באופן מלאכותי ל-100 מהדיווחים הללו.

הפענוח החוזר הושלם ע”י שישה רדיולוגים בדרגות ניסיון משתנות (שני רדיולוגים בכירים, שני סייענים ושני מתמחים) ו-Chat-GPT4, במטרה לזהות טעויות. ניתוח סטטיסטי שימש להשוואת שתי הגישות להערכה חוזרת וכן דווח על משך הזמן הנדרש לפענוח.

בתום ההשוואה, תוצאות פענוחים המבוססים על בדיקת Chat-GPT4 התקרבו לאלו של הרדיולוגים. שיעור זיהוי טעויות באמצעות מערכת בינה מלאכותית עמד על 82.7% (124/150 מקרים), בהשוואה ל-89.3% בקרב רדיולוגים בכירים (134/150 מקרים), 80% בקרב מסייעים (120/150 מקרים) ו-80% בקרב מתמחים (120/150 מקרים). ההבדל בין הקבוצות לא היה מובהק סטטיסטית.

אחד הרדיולוגים הבכירים השיג תוצאות טובות יותר מאלו שהושגו עם ChatGPT-4 עם שיעור זיהוי טעויות של 94.7% (142/150 מקרים, p=0.006).

באשר ללוחות הזמנים, אין מקום להשוואה בין הזמן שנדרש למערכת ChatGPT-4 לזיהוי טעויות בדו”חות, כאשר הזמן הממוצע עמד על 3.5 שניות, לעומת 25.1 שניות בקרב רדיולוגים (p<0.001). מבחינה כלכלית, מאזן עלות-תועלת היה חיובי עם שימוש במערכת ChatGPT-4 עם עלות משוערת לתיקון דו”ח של 0.03$ לעומת 0.42% דולרים עם זיהוי טעויות ע”י רדיולוגים (P<0.001).

החוקרים קוראים להשלים מחקרי פרוספקטיבי בטרם אימות מודל זה של בחינה חוזרת של בדיקות ההדמיה. אימון מערכת הבינה המלאכותית לזיהוי טעויות הינה תנאי מוקדם נוסף שאינו זמין כיום בכלל מכוני הדימות.

Radiology, June 2024

לידיעה במדסקייפ

0 תגובות

השאירו תגובה

רוצה להצטרף לדיון?
תרגישו חופשי לתרום!

כתיבת תגובה

מידע נוסף לעיונך

כתבות בנושאים דומים

הנך גולש/ת באתר כאורח/ת.

במידה והנך מנוי את/ה מוזמן/ת לבצע כניסה מזוהה וליהנות מגישה לכל התכנים המיועדים למנויים
להמשך גלישה כאורח סגור חלון זה