Mesterséges intelligencia a klinikán: Segítség vagy versenytárs az orvosok számára?

A mesterséges intelligencia (AI) rohamos fejlődése az egészségügyben egyre fontosabb szerepet kap. Az orvosi nagy nyelvi modellek (LLM-ek) jelentős előrelépést hozhatnak a diagnosztika, a döntéstámogatás és a betegellátás területén. Azonban az orvosi közösségben megoszlanak a vélemények arról, hogy ezek az eszközök valóban segítséget jelentenek-e, vagy inkább versenytársakként jelennek meg az orvosok számára.

Az orvosi AI fejlődése és lehetőségei

Az egyik legújabb orvosi mesterséges intelligencia modell a HuatuoGPT-o1, amelyet a Hongkongi Kínai Egyetem és a Shenzhen Research Institute of Big Data kutatói fejlesztettek ki. Ez a modell célzottan az összetett orvosi érvelés fejlesztésére készült, és kétlépcsős tanulási folyamatot alkalmaz. Az első szakaszban a szakértői megközelítés elsajátítása, míg a második szakaszban a megerősítéses tanulás (RL) segíti az érvelési képességek további finomhangolását (MarkTechPost, 2024).

A HuatuoGPT-o1 figyelemre méltó eredményeket ért el az orvosi teljesítménymérőkön: a 70 milliárd paraméteres verzió például felülmúlta a vezető orvosi nyelvi modelleket, például a MedQA és a PubMedQA benchmarkokon (InfoQ, 2025). Emellett az AI képes részletes gondolatmeneteket generálni és az iteratív válaszfinomítás révén pontosabb megoldásokat kínálni.

Az orvosi közösség fogadtatása

Bár a mesterséges intelligencia által nyújtott diagnosztikai és döntéstámogatási lehetőségek ígéretesek, az orvosok körében még mindig komoly aggályok merülnek fel. A Med-PaLM 2, a Google Research orvosi LLM-je szintén jelentős előrelépést mutatott: például az USMLE-stílusú kérdéseken 86,5%-os pontosságot ért el, és az esetek többségében az általános orvosok válaszaival egyenértékűnek vagy jobbnak ítélték meg (Nature, 2024). Ennek ellenére a szakorvosok válaszaihoz képest a modell teljesítménye még elmaradt, ami kérdéseket vet fel a valós klinikai alkalmazhatóságával kapcsolatban.

Egy másik probléma az adatminőség és méltányosság kérdése. A mesterséges intelligencia modellek tanítására használt adathalmazok minősége kulcsfontosságú, hiszen az AI döntései ezekre épülnek. A HuatuoGPT-o1 fejlesztői például 40 000 gondosan válogatott és ellenőrizhető orvosi problémán alapuló adatkészlettel képezték ki a modellt, de még így is felmerültek aggályok az adatok reprezentativitásával kapcsolatban (MarkTechPost, 2024).

AI és orvosok: Együttműködés vagy verseny?

A mesterséges intelligencia tehát nem feltétlenül az orvosok helyettesítésére, hanem inkább támogatásukra szolgálhat. A Med-PaLM 2 fejlesztése során például olyan új promptolási stratégiákat vezettek be, mint az „ensemble refinement”, amely a modell érvelési képességeit javítja, valamint a „chain of retrieval”, amely a nehéz orvosi kérdések megválaszolását segíti (Google Research, 2024). Ezek az újítások azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia a komplex diagnosztikai és kutatási problémák megoldásában is hasznos lehet.

Emellett az AI rendszerek használata az orvosok munkaterhelésének csökkentésében is segíthet. Az orvosi AI modellek képesek lehetnek az adminisztratív terhek mérséklésére, a betegadatok gyorsabb feldolgozására és az orvosi kutatások támogatására. Azonban az orvosi döntéshozatalban továbbra is az emberi szakértelem lesz a meghatározó tényező.

Összegzés

Az orvosi mesterséges intelligencia fejlődése hatalmas lehetőségeket rejt magában, de egyelőre nem tekinthető teljes körű helyettesítőnek. A HuatuoGPT-o1 és a Med-PaLM 2 eredményei azt mutatják, hogy ezek az eszközök képesek az orvosi érvelés és diagnosztika támogatására, de az orvosok tapasztalata és ítélőképessége továbbra is nélkülözhetetlen marad. A jövőben a legvalószínűbb forgatókönyv az AI és az orvosok szoros együttműködése lesz, amely javíthatja az egészségügyi ellátás minőségét és hatékonyságát.

A HuatuoGPT-o1 elérhető bárki számára mind a Hugging Face-en, mind a GutHub-on, így azok akik lokálisan futtatnák saját orvosi rendelőjükben, ezt ingyenesen megtehetik.   

Osszd meg ezt a cikket
Az okos szemüvegek piaca valóban robbanás előtt áll?
Egyes iparági szakértők szerint 2025 lehet az az év, amikor az okos szemüvegek végérvényesen kilépnek a kísérleti eszközök árnyékából, és megkezdik térhódításukat a szélesebb fogyasztói rétegekben. Bár a technológia nem új, az utóbbi évek fejlesztései, piaci szereplők belépése és a mesterséges intelligencia térnyerése együttesen egy olyan fordulópontot vetítenek előre, amely indokolttá teszi a kérdést: az okos szemüvegek piaca valóban robbanás előtt áll?
Kína 100 ezer Nvidia chipet szerezne be – de honnan jönnek a tiltott technológiák?
Miközben az Egyesült Államok és Kína közötti politikai és gazdasági feszültségek egyre fokozódnak, a globális technológiai verseny sem lassul. A világ egyik legfontosabb chipgyártója, az amerikai Nvidia olyan új stratégiákon dolgozik, amelyekkel a geopolitikai korlátok ellenére is fenntarthatja jelenlétét Kínában. A vállalat nem csupán üzleti, hanem diplomáciai téren is igyekszik mozgásteret teremteni magának.
 Fázisátmenet figyelhető meg a nyelvi modellek tanulásában
Mi történik a mesterséges intelligencia „elméjében”, amikor megtanulja megérteni a nyelvet? Hogyan jut el oda, hogy nem csupán a szavak sorrendjét, hanem azok jelentését is képes követni? Egy nemrég megjelent kutatás a mesterséges intelligencia e belső folyamataiba enged elméleti betekintést, és olyan átváltozást azonosít, amely a fizikából ismert fázisátmenetekhez hasonlítható.
 Hogyan segít az MI a cementipar szén-dioxid-kibocsátásának csökkentésében
A globális szén-dioxid-kibocsátás mintegy nyolc százalékáért egyetlen iparág felelős: a cementgyártás. Ez több, mint amennyit az egész légi közlekedési szektor kibocsát világszerte. Miközben a világ egyre több betont használ — lakóházakhoz, infrastruktúrához, ipari létesítményekhez —, a cement előállítása továbbra is rendkívül energiaigényes és szennyező marad. Ezen a helyzeten kíván változtatni a svájci Paul Scherrer Intézet (PSI) kutatócsoportja, amely mesterséges intelligencia segítségével dolgozik ki új, környezetbarát cementrecepteket.
Hol tart ma valójában a mesterséges intelligencia?
A mesterséges intelligencia fejlesztése az elmúlt években látványos és gyakran lenyűgöző eredményeket produkált. Az olyan rendszerek, mint a ChatGPT, képesek természetes nyelvű szövegeket generálni, problémákat megoldani és sokszor az emberi teljesítményt is meghaladni különféle feladatokban. Ugyanakkor egyre több neves kutató és technológiai vezető – köztük John Carmack és François Chollet – hívja fel a figyelmet arra, hogy ezek az eredmények nem feltétlenül jelentik az általános mesterséges intelligencia (AGI) közeledtét. A színfalak mögött most új típusú problémák és kérdések kerültek a figyelem középpontjába, amelyek messze túlmutatnak a puszta teljesítményen.
SEAL az önmagát tanító mesterséges intelligencia előhírnöke
Hosszú évek óta tartja magát az elképzelés, hogy a mesterséges intelligencia fejlesztésének kulcsa az emberi tanítás: adatok, címkék, finomhangolás, gondosan megtervezett beavatkozások. Most azonban egy új megközelítés látott napvilágot. Az MIT kutatóinak legújabb munkája, a SEAL (Self-Adapting Language Models) névre keresztelt rendszer olyan nyelvi modelleket mutat be, amelyek képessé válnak saját maguk tanítására. Az eredmények nemcsak technológiai újdonságot jelentenek, hanem felvetik a kérdést: vajon milyen szerepet szánunk a jövőben az embernek az intelligens rendszerek képzésében?