A mesterséges intelligencia (artificial intelligence, AI) használata a gépi látás, a neurális hálózat alapú gépi tanulás, valamint a természetes nyelvi feldolgozás fejlődése révén egyre elfogadottabb és elterjedtebb az orvostudományban. A 2022. november végén megjelent új AI, a ChatGPT egy generatív előképzett transzformátor (generative pre-trained transformer, GPT) harmadik iterációja, ami az emberihez meglepően hasonló szövegeket állít elő, és képes tényszerű kérdésekre jó válaszokat adni – írják tanulmányukban a szegedi biofizikusok és orvosok. Bár a ChatGPT ellentmondásos jelenség a tudományos közösségben, már több tanulmány kimutatta hasznosságát is. E munkák többsége arra összpontosított, hogy az AI a megfelelő antimikrobiális szer kiválasztásán kívül képes teljes kéziratok, radiológiai értékelések és absztraktok írására is. Egy vizsgálat szerint a ChatGPT által írt absztraktok majdnem fele megfelelő volt a bírálók értékelése szerint. Egy másik tanulmány rámutat: jelenlegi tudása alapján az AI átment az Egyesült Államok orvosi licencvizsgájának mindhárom modulján. Mindez felveti a kérdést, hogy a ChatGPT a közeljövőben használható lesz-e a diagnosztikában, különösen az olyan túlterhelt területeken, mint a sürgősségi orvoslás, ahol gyors diagnosztizálásra és döntéshozatalra van szükség.

A neurológia kapcsán a szerzők idézik azokat az adatokat, miszerint a sürgősségi osztályra felvettek 9–15%-ánál mutatkoznak neurológiai tünetek, és a sürgősségi osztályon a neurológiai esetek több mint harmadát diagnosztizálják tévesen. A diagnosztikai bizonytalanság azonban nem korlátozódik a sürgősségi orvosi ellátásra. Az ágy melletti diagnosztika pontossága, amikor a diagnózist a beteg kórtörténete és fizikális vizsgálata alapján kell felállítani, 77%-os a neurológusok körében.

Jelen vizsgálatukban Nógrádi Bernát és munkatársai a ChatGPT diagnosztikus hatékonyságának mérését és orvosok által felállított diagnózisokkal való összehasonlítását tűzték ki célul a neurológia területéről származó valós forgatókönyveket reprezentáló esetekben, kizárólag a kitalált, szintetikus betegek kórtörténete és neurológiai állapota alapján. A vizsgálatban a ChatGPT-n kívül 12 orvos vett rész, közülük 4 neurológus szakorvos, 2 neurológus rezidens és 6 általános orvos. Öt másik neurológus szakember 200 szintetikus betegkórtörténetet hozott létre rövid, fókuszált neurológiai státusszal, életszerű, rövidítéseket nem tartalmazó, szabad szöveg formájában. A szintetikus betegek a neurológiai betegségek széles skáláján helyezkedtek el, a leggyakoribb betegségektől kezdve a legritkábbakig (n = 85 akut és n = 115 krónikus eset). A 12 orvos a kórtörténet és a neurológiai státusz alapján diagnosztizálta a szintetikus betegeket, a ChatGPT-t pedig arra kérték, hogy ugyancsak a kórtörténet és a neurológiai státusz alapján listázza az öt legvalószínűbb diagnózist. Ezt követően a szerzők összehasonlították a 6 neurológus, a 6 általános orvos és a ChatGPT diagnosztikus pontosságát.

A ChatGPT által felállított legvalószínűbb diagnózis az esetek 68,5%-ában egyezett az eredeti diagnózissal, ami meghaladta az általános orvosok sikerességi arányát (57,08%), de nem érte el a szakértői csoportét (81,58%). A ChatGPT által megadott öt legvalószínűbb diagnózis azonban az esetek 83,5%-ában tartalmazta a helyes diagnózist, ami közel azonos a szakértői csoport sikerességi arányával.

Az akut neurológiai rendellenességek gyakran drasztikus és jól jellemezhető tünetekkel jelentkeznek, ezek az esetek bőséges szakirodalmi háttérrel rendelkeznek, ami elengedhetetlen a neurális hálózatok képzéséhez. Ezért a szerzők a ChatGPT diagnosztikai pontosságát az akut esetek alcsoportjában is megvizsgálták. Érdekes módon a három csoport hasonló pontossággal oldotta meg az akut eseteket. Az AI által megadott legvalószínűbb diagnózis az esetek 71,8%-ában volt helyes, ami szinte alig különbözik az általános orvosok sikerességi arányától (68,8%), sőt a szakértői csoportétól is (72,5%). Az akut neurológiai eseteknél az 5 legvalószínűbb diagnózis 85,9%-ban tartalmazta a helyes diagnózist, ami meghaladja a szakértői csoport diagnosztikai pontosságát.

A várakozásoknak megfelelően a nem akut betegségeknél a diagnosztikai pontosság minden csoportban (szakértők, általános orvosok és ChatGPT) alacsonyabb volt, mint az akut neurológiai eseteknél. Meglepő módon a ChatGPT érte el a legmagasabb diagnosztikai pontosságot (66,09%, a legvalószínűbb diagnózis alapján), és a szakértők diagnózisa is hasonló sikerességet mutatott (64,49%). Mindkét csoport eredménye jelentősen meghaladta az általános orvosokét (48,41%).

A szerzők az emberek és az AI által elkövetett hibák hasonlóságát is értékelték. A ChatGPT legvalószínűbb javaslatát véve figyelembe, a téves diagnózisok csaknem egyharmada (26,98%) megegyezett az emberi résztvevőkével. Emellett néhány esetben a hat szakértő közül egyik sem adott pontos diagnózist (megoldatlan esetek, n = 10). Ezen esetek többsége ritka neurológiai rendellenesség (például 4-es típusú gerincvelői izomsorvadás, titinasszociált myasthenia gravis, antineutrofil citoplazmatikus antitestvasculitis-asszociált mononeuritis multiplex, Pompe-kór, Bickerstaff-encephalitis) volt, ahol a differenciáldiagnózis nagymértékben függ a további vizsgálatoktól és az alternatív diagnózisok kizárásától. A ChatGPT legvalószínűbb diagnózisa az ilyen megoldatlan esetek 40%-ában megegyezett a helyes diagnózissal.

Összefoglalóan a szerzők megállapítják: a ChatGPT az egészségügyi ellátás hagyományos munkafolyamatának kiegészítéseként, szakorvosok által ellenőrzött módon hatékony diagnosztikai eszköz lehet. Mivel a ChatGPT diagnosztikai pontossága függ az orvos által adott adatok minőségétől, az AI hatékonyabb támogató eszköznek bizonyulhat egy erre szakosodott szakorvos kezében. A mesterséges intelligencia különösen fontos szerepet játszhat a jövőben a ritka betegségek, az atipikus és ellentmondásos neurológiai esetek diagnosztizálásában.

dr. Kazai Anita

Eredeti:

Nógrádi, Bernát and Polgár, Tamás Ferenc and Meszlényi, Valéria and Kádár, Zalán and Hertelendy, Péter and Csáti, Anett and Szpisjak, László and Halmi, Dóra and Erdélyi-Furka, Barbara and Tóth, Máté and Molnár, Fanny and Tóth, Dávid and Bősze, Zsófia and Klivényi, Péter and Siklós, László and Patai, Roland, ChatGPT M.D.:

Is There Any Room for Generative AI in Neurology and Other Medical Areas?

Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4372965 or https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4372965