Modelul o1 de la OpenAI atinge o precizie de 88 la suta in diagnostice medicale. Ce arata datele
Modelele avansate de inteligență artificială încep să egaleze performanța medicilor umani în stabilirea diagnosticelor. Un nou model dezvoltat de OpenAI a atins o precizie de aproape 89 la sută în evaluarea cazurilor clinice complexe, însă experții avertizează că implementarea în spitale vine cu riscuri majore de siguranță și erori de triaj.
Evoluția preciziei în diagnosticare
Datele publicate recent arată un salt tehnologic uriaș în domeniul medical. Discutând descoperirile cercetătorului Brodeur și ale colegilor săi, autorii unui nou studiu notează că „GPT-4 de la OpenAI a obținut o acuratețe a diagnosticului exactă sau foarte apropiată în până la 73% din cazuri”. Iar lucrurile nu se opresc aici. Primul model de raționament al companiei, o1-preview, a depășit această performanță, ajungând la 88,6% pe cazuri clinicopatologice.
Să fim serioși, cifrele astea par desprinse din filmele SF pentru mulți pacienți. Dar realitatea din camerele de gardă confirmă tendința. Același model o1-preview „a obținut o acuratețe a diagnosticului exactă sau apropiată în 67% din cazurile din departamentul de urgență la triajul inițial”. Mai mult, algoritmul a depășit performanța a doi medici experți în scenarii specifice de diagnostic bazate pe text.
Cifrele vorbesc de la sine.
De la dezvoltarea primelor modele de raționament, capacitatea acestora de a procesa informații a crescut masiv. Dacă inițial o1-preview accepta doar introducerea de text, modelele recente pot procesa acum combinații de text, imagini, sunet și video pentru a sprijini evaluări clinice mult mai complexe.
Asistent virtual sau înlocuitor pentru doctori
V-ați gândit vreodată cum ar fi să fiți consultat exclusiv de un algoritm? Cercetătorii subliniază clar că „sistemele AI nu sunt propuse ca înlocuitori pentru medici”. Ele funcționează mai degrabă ca „instrumente de colaborare, în timp ce clinicienii oferă responsabilitate, supraveghere și judecată contextuală”.
Într-o analiză publicată recent de News-medical, experții explică modul în care aceste tehnologii au potențialul de a reduce mare costurile umane și financiare asociate cu erorile de diagnostic, întârzierile și accesul limitat la tratament. Numai că dilema timpului pierdut nu este doar o problemă a sistemului de sănătate american. Când un soft analizează instantaneu un dosar medical stufos, pacienții români ar putea scăpa de orele interminabile de așteptare pe holurile spitalelor județene sau la unitățile de primiri urgențe, unde deficitul de personal prelungește nepermis de mult stabilirea unui diagnostic preliminar.
Sistemul Medical Holistic Evaluation of Language Models (Med-HELM) definește cinci domenii clare de asistență medicală pentru utilizarea inteligenței artificiale. Acestea includ fluxurile de lucru administrative, generarea de note clinice, sprijinul pentru deciziile clinice, comunicarea cu pacienții și asistența în cercetarea medicală. În toate aceste zone, inteligența artificială a evoluat pentru a analiza dosarele pacienților, a monitoriza întâlnirile clinice și a interacționa cu modelele predictive.
Erori de triaj și riscul de rasism algoritmic
Până la urmă, graba de a lansa aplicații medicale pentru publicul larg aduce riscuri uriașe. Unii medici folosesc deja instrumente AI în practica lor, uneori fără absolut nicio supraveghere instituțională. De aceea, cercetătorii cer urgent studii randomizate pentru a stabili exact cum îmbunătățesc aceste modele aplicațiile din lumea reală.
O evaluare independentă (realizată pe un instrument AI axat pe sănătate disponibil public) a constatat că acesta „a sub-triat mai mult de jumătate din cazurile de urgență care i-au fost prezentate”. Autorii articolului avertizează strict că „algoritmii anteriori din domeniul sănătății au manifestat prejudecăți rasiale și că sistemele AI părtinitoare pot afecta negativ luarea deciziilor de către clinicieni”. Fără o eficacitate, echitate și siguranță demonstrate robust, multe sisteme AI vor rămâne complet insuficiente pentru utilizarea clinică.
Pentru a rezolva problema responsabilității, experții propun impunerea unei certificări clinice stricte a modelelor AI. Această cale procedurală „ar avansa treptat sistemele AI de la asistenți de cunoștințe medicale la practică clinică supravegheată și, potențial, la responsabilități autonome mai largi”. Articolul de perspectivă semnat de cercetătorii A. M. Hopkins și E. Cornelisse apare în ediția cu numărul 6797 a revistei Science, publicată în luna mai 2026.
