AI가 의사 진단의 정확성을 높일 수 있을까?

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BPharm Carmen Pope가 의학적으로 검토함. 2024년 11월 15일에 최종 업데이트되었습니다.

Dennis Thompson HealthDay Reporter 작성

2024년 11월 15일 금요일 -- AI는 의사가 복잡한 질환을 진단하는 능력을 향상시키는 데 아직 도움을 줄 수 없다는 사실이 새로운 연구에서 밝혀졌습니다.

의사는 의사의 진단 정확도가 최근 JAMA 네트워크 오픈.

그러나 AI가 스스로 진단할 수 있게 했을 때는 의사보다 더 나은 성과를 냈다고 연구원들은 지적했습니다.

"우리 연구는 AI만으로도 진단을 위한 효과적이고 강력한 도구가 될 수 있다는 것을 보여줍니다."라고 연구원은 말했습니다. Dr. Andrew Parsons, 버지니아 대학교 의과대학에서 의과대학생에게 임상 기술 교육을 감독하고 있습니다.

Parsons는 "인간 의사를 혼합에 추가하면 효율성은 향상되지만 실제로 진단 정확도는 떨어진다는 사실에 놀랐습니다."라고 말했습니다. “이러한 결과는 AI를 가장 잘 활용하는 방법에 대한 공식적인 교육이 필요하다는 것을 의미할 것입니다.”

이 연구를 위해 연구자들은 50명의 의사에게 실제 환자를 기반으로 한 사례 연구를 제공했습니다. 이러한 사례에는 병력, 신체 검사 및 실험실 테스트 결과에 대한 세부정보가 포함되었습니다.

의사는 무작위로 두 그룹에 배정되었습니다. 하나는 이용 가능한 정보와 표준 참고 자료만을 토대로 환자의 상태를 진단하는 그룹이고, 다른 하나는 ChatGPT Plus를 사용하여 진단 정보를 제공하는 데 도움을 주는 그룹입니다.

ChatGPT를 사용하는 의사는 약 76%의 확률로 정확한 진단을 내렸던 반면 AI의 도움을 받지 않은 의사는 약 74%의 결과를 얻은 것으로 나타났습니다.

ChatGPT 그룹은 AI의 도움을 받지 않은 그룹의 9.4분에 비해 약 8.6분으로 진단에 약간 더 빨리 도달한 것으로 나타났습니다.

ChatGPT Plus에 자체적으로 사례 연구를 제공했을 때 92% 이상의 정확도를 달성했습니다.

그러나 연구자들은 사례 연구를 평가할 때와 즉석에서 환자를 진단할 때 AI가 실제 생활에서 성과를 거두지 못할 가능성이 높다고 경고합니다.

의학 진단에 AI의 능력을 평가하려면 더 많은 연구가 필요합니다. 연구자들은 특히 진단의 후속 효과와 그로 인한 치료 결정 측면에서 문제가 있다고 말했습니다.

Parsons는 “AI가 의료 분야에 점점 더 많이 내장되면서 이러한 도구를 활용하여 환자 치료와 의사 경험을 개선할 수 있는 방법을 이해하는 것이 필수적입니다.”라고 말했습니다. "이 연구는 임상 환경에서 AI와의 파트너십을 최적화하기 위해 해야 할 일이 많다는 것을 시사합니다."

출처

  • University of Virginia, 보도 자료, 2024년 11월 13일

    • 면책 조항: 의학 기사의 통계 데이터는 일반적인 추세를 제공하며 개인과 관련이 없습니다. 개별적인 요인은 크게 다를 수 있습니다. 개인의 의료 결정에 대해서는 항상 개인화된 의학적 조언을 구하세요.

    출처: HealthDay

    게시됨 : 2024-11-16 06:00

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