Modelele AI generative închid decalajul cu medici non-specialisti atunci când vine vorba de diagnosticul medical, dar rămân considerabil mai puțin precisi decât experții umani, potrivit unei analize de scară largă de la
Performance Varies by Field and Complexitate
Modelele AI au demonstrat succes variabil pe diferite discipline medicale. Aceștia au arătat o putere deosebită în dermatologie, un domeniu în care recunoașterea modelului vizual-o fortă a AI-ului actual-joacă o mare parte. Cu toate acestea, cercetătorii avertizează că dermatologia necesită, de asemenea, raționamente complexe dincolo de potrivirea vizuală.
În schimb, constatările care sugerează competența AI în urologie au fost temperate de faptul că au provenit în primul rând dintr-un singur studiu mare, limitând cât de larg pot fi aplicate aceste rezultate. În general, analiza a indicat faptul că AI tinde să se prăbușească atunci când se ocupă de cazuri complexe care necesită interpretarea informațiilor extinse și detaliate ale pacienților, o zonă în care specialiștii excelează adesea prin experiență și raționament clinic nuanțat.
AI ca asistent, nu înlocuitor
în ciuda deficitului de acuratețe comparat cu specialiști, studiul evidențiază potențialele roluri pentru AI în AI în sănătatea de acuratețe comparativ cu specialiștii, studiul subliniază potențialele roluri pentru AI în AI în asistența de sănătate comparată cu specialiști, studiul evidențiază potențialele roluri pentru AI în AI în asistența de sănătate comparativ și cu specialiști. Osaka Metropolitan University, într-o declarație din 18 aprilie 2025, l-a citat pe Dr. Takita cu privire la posibilitățile: „Această cercetare arată că capacitățile de diagnostic ale AI generative sunt comparabile cu medicii non-specialiști. S-ar putea folosi în educația medicală pentru a sprijini medicii non-specialiști și pentru a ajuta la diagnosticare în zone cu resurse medicale. Poate că creșterea capacităților umane, mai degrabă decât să le înlocuiască, o vedere a răsunat în discuții mai largi despre AI în medicină, unde performanța umană-AA-AI depășește adesea fie singure.
obstacole persistente: părtinirea și transparența
Entuziasmul pentru potențialul AI sunt echilibrate prin provocări notabile identificate în analiză. O problemă cheie identificată este lipsa de transparență în ceea ce privește datele de instruire utilizate pentru multe modele comerciale AI. Această opacitate face dificilă evaluarea prejudecăților potențiale sau determinarea dacă performanța unui model poate fi generalizată în diferite populații de pacienți.
Cercetătorii au remarcat că transparența este esențială pentru înțelegerea cunoștințelor și limitărilor unui model. Evaluarea calității folosind instrumentul Probast a evaluat 76% din studiile incluse ca având un risc ridicat de prejudecăți, adesea provenind din evaluări folosind seturi de date de testare mici sau detalii insuficiente despre datele de instruire ale AI care afectează evaluările de validare externe.
Unii experți se îngrijorează, de asemenea, că AI-ul antrenat pe înregistrările generale ale sănătății ar putea învăța inadvertent și replică erorile de diagnosticare istorică prezentată în ceea ce privește datele. Medical AI
Studiul Osaka ajunge pe măsură ce eforturi pentru construirea AI medicală specializată continuă, exemplificate de instrumente precum modelul de patologie H-optimus-0 al lui Bioptimus lansat în iulie 2024. Metaanaliza oferă un punct de referință necesar, evaluând nivelul de capacitate de diagnosticare generală, care se află în mod general, în mod special, în curs de desfășurare. Cerința de validare prin scenarii clinice mai complexe și procese AI mai clare: „Cercetări suplimentare, cum ar fi evaluări în scenarii clinice mai complexe, evaluări de performanță folosind înregistrări medicale reale, îmbunătățirea transparenței luării deciziilor AI și verificarea în diverse grupuri de pacienți, este necesară pentru a verifica capacitățile AI.”