TIPOS, TRIPURI SLANG UP AI Medical Evaluări

Urmăriți Drugslib pe

de Dennis Thompson Healthday Reporter

revizuit medical de carmen POPE, BPHAMP. Ultima actualizare pe 26 iunie 2025.

Via Healthday

joi, 26 iunie 2025 - Erorile comune de tastare umană pot exista programe de informații artificiale (AI) concepute pentru a ajuta lucrătorii din domeniul sănătății, revizuind înregistrările de sănătate, spune un nou studiu MIT.

Tapusuri și spații albe suplimentare pot interfera cu capacitatea AI de a analiza în mod corespunzător înregistrările pacienților, cercetătorii Raportat săptămâna aceasta la o asociație pentru conferința de mașini de calcul la Atena, Grecia.

Lipsește referințele de gen sau utilizarea argoului poate, de asemenea, să crească recomandările de tratament ale AI, subliniază cercetătorii.

Aceste greșeli umane sau alegeri de limbă au sporit probabilitatea ca un AI să recomande ca un pacient să se auto-gestioneze problema de sănătate, mai degrabă decât să caute o întâlnire, arată rezultatele.

au avut, de asemenea, mai multe șanse să schimbe recomandările de tratament ale AI pentru femei, rezultând un procent mai mare, care au fost sfătuiți în mod eronat să nu solicite îngrijiri medicale, adaugă cercetătorii.

„Aceste modele sunt adesea instruite și testate la întrebări de examinare medicală, dar apoi utilizate în sarcini care sunt destul de departe de acest href = "https://scholar.google.com/citations?user=Aubfq6aaaaaj&hl=en"> Abinitha Gourabathina . Este studentă absolventă cu Departamentul de Inginerie Electrică și Informatică din Cambridge, Mass.

Un corp din ce în ce mai mare de cercetare explorează capacitatea AI de a oferi o a doua opinie medicilor umani, au spus cercetătorii în notele de fond. Programele sunt deja utilizate pentru a ajuta medicii să elaboreze note clinice și mesaje de pacient de triaj.

Acest studiu a început atunci când Gourabathina a efectuat experimente în care a schimbat indicii de gen în notele pacientului, apoi le -a intrat într -o AI. Ea a fost surprinsă să constate că erorile simple de formatare au provocat schimbări semnificative în răspunsurile AI.

Pentru a explora în continuare această problemă, cercetătorii au modificat înregistrările prin schimbarea sau eliminarea referințelor de gen, introducerea spațiului suplimentar sau dactilografii în mesajele pacientului sau adăugarea unui limbaj colorat sau incert.

limbaj colorat ar putea include exclamații precum „wow”, sau adverbe precum „într -adevăr” sau „foarte”, au spus cercetătorii. Exemple de limbaj incert includ cuvinte de gard viu precum „un fel de”, „un fel de”, „posibil” sau „să presupunem”.

Notele pacientului au păstrat toate datele clinice, cum ar fi medicamentele pe bază de rețetă și diagnosticul anterior, adăugând în același timp un limbaj care reflectă mai exact modul în care oamenii tastează și vorbesc.

„Seturile de date medicale pe care aceste modele sunt instruite sunt de obicei curățate și structurate și nu o reflectare foarte realistă a populației pacienților”, a spus Gourabathina. „Am vrut să vedem cum aceste schimbări foarte realiste ale textului ar putea afecta cazurile de utilizare în aval.”

Echipa a efectuat aceste înregistrări pe lângă patru AI -uri diferite, întrebând dacă un pacient ar trebui să -și gestioneze simptomele acasă, să vină la o vizită la clinică sau să obțină un test de laborator pentru a -și evalua mai bine starea.

Când AIS au fost hrăniți, modificate sau „perturbate”, au fost de 7% până la 9% mai multe șanse de a recomanda pacienții să se îngrijească de ei înșiși, rezultatele arată.

Utilizarea unui limbaj colorat, cum ar fi expresiile de argou sau dramatic, a avut cel mai mare impact, au spus cercetătorii.

Modelele AI au făcut, de asemenea, cu 7% mai multe erori pentru pacienții de sex feminin și au mai multe șanse să recomande femeile care se auto-gestionează acasă-chiar și atunci când cercetătorii au eliminat toate indicii de gen din înregistrări.

Cercetările de urmărire în prezent în curs de revizuire au constatat că aceleași modificări nu au afectat exactitatea medicilor umani, au adăugat cercetătorii.

Cercetătorii intenționează să își continue activitatea prin testarea înregistrărilor care imită mai bine mesajele reale de la pacienți. De asemenea, intenționează să studieze modul în care programele AI deduce genul din teste clinice.

Cercetătorii au raportat concluziile lor la întâlnire, care se încheie astăzi. Rezultatele prezentate la ședințele medicale ar trebui considerate preliminare până la publicarea într-un jurnal revizuit de la egal la egal.

Surse

  • MIT, comunicat de presă, 23 iunie 2025

    • nu se poate percepe: date statistice în domeniile medicale care furnizează testele generale și nu pot fi pertineri: date statistice în domeniile medicale care furnizează testele generale și nu pot fi pertineri. Factorii individuali pot varia foarte mult. Căutați întotdeauna sfaturi medicale personalizate pentru deciziile individuale de asistență medicală.

    Sursa: Healthday

    Postat : 2025-06-27 00:00

    Citeşte mai mult

    Declinare de responsabilitate

    S-au depus toate eforturile pentru a se asigura că informațiile furnizate de Drugslib.com sunt exacte, actualizate -data și completă, dar nu se face nicio garanție în acest sens. Informațiile despre medicamente conținute aici pot fi sensibile la timp. Informațiile Drugslib.com au fost compilate pentru a fi utilizate de către practicienii din domeniul sănătății și consumatorii din Statele Unite și, prin urmare, Drugslib.com nu garantează că utilizările în afara Statelor Unite sunt adecvate, cu excepția cazului în care se indică altfel. Informațiile despre medicamente de la Drugslib.com nu susțin medicamente, nu diagnostichează pacienții și nu recomandă terapie. Informațiile despre medicamente de la Drugslib.com sunt o resursă informațională concepută pentru a ajuta practicienii autorizați din domeniul sănătății în îngrijirea pacienților lor și/sau pentru a servi consumatorilor care văd acest serviciu ca un supliment și nu un substitut pentru expertiza, abilitățile, cunoștințele și raționamentul asistenței medicale. practicieni.

    Lipsa unui avertisment pentru un anumit medicament sau combinație de medicamente nu trebuie în niciun fel interpretată ca indicând faptul că medicamentul sau combinația de medicamente este sigură, eficientă sau adecvată pentru un anumit pacient. Drugslib.com nu își asumă nicio responsabilitate pentru niciun aspect al asistenței medicale administrat cu ajutorul informațiilor furnizate de Drugslib.com. Informațiile conținute aici nu sunt destinate să acopere toate utilizările posibile, instrucțiunile, precauțiile, avertismentele, interacțiunile medicamentoase, reacțiile alergice sau efectele adverse. Dacă aveți întrebări despre medicamentele pe care le luați, consultați medicul, asistenta sau farmacistul.

    Cuvinte cheie populare