Usando informações do mundo real escritas em japonês, o modelo de linguagem grande exibe precisão equivalente à dos neurorradiologistas.
À medida que a inteligência artificial avança, as suas utilizações e capacidades em aplicações do mundo real continuam a atingir novos patamares que podem até ultrapassar a experiência humana. No campo da radiologia, onde um diagnóstico correto é crucial para garantir o atendimento adequado ao paciente, grandes modelos de linguagem, como o ChatGPT, poderiam melhorar a precisão ou pelo menos oferecer uma boa segunda opinião.
Para testar seu potencial, o estudante de graduação Yasuhito Mitsuyama e a equipe do professor associado Daiju Ueda da Escola de Pós-Graduação em Medicina da Universidade Metropolitana de Osaka lideraram os pesquisadores na comparação do desempenho diagnóstico do ChatGPT baseado em GPT-4 e dos radiologistas em 150 relatórios de ressonância magnética de tumor cerebral pré-operatório. Com base nessas notas clínicas diárias escritas em japonês, o ChatGPT, dois neurorradiologistas certificados e três radiologistas gerais foram solicitados a fornecer diagnósticos diferenciais e um diagnóstico final.
Posteriormente, sua precisão foi calculada com base no diagnóstico real do tumor após sua remoção. Os resultados foram de 73% para ChatGPT, média de 72% para neurorradiologistas e média de 68% para radiologistas gerais. Além disso, a precisão do diagnóstico final do ChatGPT variou dependendo se o relatório clínico foi escrito por um neurorradiologista ou por um radiologista geral. A precisão dos laudos neurorradiologistas foi de 80%, em comparação com 60% quando se utilizam laudos radiológicos gerais.
“Esses resultados sugerem que o ChatGPT pode ser útil para o diagnóstico pré-operatório de tumores cerebrais por ressonância magnética”, afirmou o estudante de graduação Mitsuyama. “No futuro, pretendemos estudar grandes modelos de linguagem em outras áreas de diagnóstico por imagem com o objetivo de reduzir a carga sobre os médicos, melhorar a precisão do diagnóstico e usar IA para apoiar ambientes educacionais”.
