AI לא יכול להחליף רופאים בקבלת אבחון ישיר והחלטות טיפול

לא מזמן, מודל AI נדיר של "Xiehea Taichu" שפותח במשותף על ידי בית החולים המכללה הרפואית של פקין יוניון והמכון לאוטומציה של האקדמיה הסינית למדעים נכנסו רשמית לשלב היישום הקליני. צוות המחקר רואה את היכולת לדכא ביעילות "אשליות" של בינה מלאכותית כאחד משלושת היתרונות העיקריים שלה. דוחות קשורים מראים כי מודלים של בינה מלאכותית מסורתית מייצרים לעתים קרובות "אשליות" בגלל רעשי נתונים או כתמים עיוורים של ידע, שיכולים להוביל בקלות להסקות שגויות. על ידי שילוב נתונים סמכותיים, עדכון דינמי של ידע והוספת מנגנוני עקיבות, "Concordia · Taichu" מדכא למעשה את התרחשות "אשליות" במודל ומשפר את אמינות קבלת ההחלטות הקליניות.

כדי לדכא 'הזיות', אנו משתמשים בעיקר במערכי נתונים מקומיים באיכות גבוהה (כגון אבחון אמיתי ורישומי טיפול) ובמספר גדול של בסיסי ידע מאומת ידני (כגון אבחון קליני והנחיות טיפול, ספרי לימוד וספרות מדעית זמינות לציבור) לצורך כוונון דק. "גונג מנגצ'ון הסביר," באמצעות טכניקות כמו הנדסת מילים מהירה, תמיכה בראיות אפקטיביות, אימות עקיבות, אימות קריטריון וכו 'מיושמים בתהליך ההנמקה, ומשוב ותיקון ניתנים ברציפות. "ניתן להבין זאת כמאפשר ל- AI ללמוד רק" ידע טוב "ולהגביל את" גבול "ההנמקה, או להוסיף מנגנון" עקיבות "כדי לשנות את" החינוך "ברציפות לפני היישום הקליני.

על פי נתונים סטטיסטיים שפורסמו על ידי מוסדות מקצועיים רלוונטיים, Deepseek נפרס בבתי חולים מובילים בסין. כמה בתי חולים, כולל בית חולים Huashan, המזוהים עם אוניברסיטת פודן, בית החולים רויג'ין ובית החולים שנזן, החלו במחקר ופיתוח משותפים עם חברות בינה מלאכותית מקומיות. באמצעות שילוב ועגינה משמעתית חוצה, הם האיצו את קידום האינטליגנציה הרפואית ופתרו את בעיית "צוואר הבקבוק". התעשייה מאמינה כי השימוש בטכנולוגיית "זיקוק הידע ההיררכי" הייחודי של DeepSeek יכול להפחית את עומס העבודה של ההסקה והחישוב בתרחישים רפואיים מורכבים ב -30%.

כמות גדולה של מחקר המבוסס על נתונים קליניים רב-מודאליים בבית ומחוצה לה אישר כי התובנות הקליניות המסופקות על ידי טכנולוגיית בינה מלאכותית עשויות לחרוג מהידע ומגבלות החישה הגופניות שרופאים יכולים לתפוס, ולספק חוות דעת עזר חשובות לקבלת החלטות קליניות. גונג מנגצ'ון אמר שכשמדובר בראיות ופסקי דין חדשים המסופקים על ידי AI, עלינו לאמץ גישה "אימות זהיר ושיקול דעת מלא", לבנות תשתית נתונים קלינית רב-מודאלית, מיין תורים באיכות גבוהה ולאמת תגליות רפואיות שונות מונעות נתונים. שילוב ראיות קליניות המסופקות על ידי AI בתהליך האבחנה והטיפול בצורה של אבחון וטיפול רב תחומי (MDT) לשרת חולים הוא אחד ממגמות ההתפתחות המרכזיות בתחום המחקר הרפואי הגלובלי.