ChatGPT: Il Superinterprete dei Test di Laboratorio – Svelando i Suoi Superpoteri, Valutando la Sua Sicurezza!
Quando la curiosità si fa sentire e le persone si trovano in cerca di risposte, si imbarcano in una ricerca di conoscenza. In passato, il compagno fidato nella loro ricerca era Google, ma ora un nuovo contendente è entrato nell’arena: ChatGPT.
L’interpretazione dei test di laboratorio è un campo di battaglia in cui innumerevoli individui cercano comprensione e, solo nell’Unione Europea, più di 80 milioni di interrogativi vengono fatti ogni mese riguardo al significato dei risultati dei test di laboratorio. Sebbene non possiamo individuare il numero esatto all’interno del dominio di ChatGPT, si può solo immaginare l’entità degli interrogativi. Ora, emerge la domanda cruciale: ChatGPT è all’altezza del compito? Può essere la soluzione eroica che stiamo cercando? Scopriamolo.
I sistemi decisionali clinici possono essere valutati in base alla correttezza, all’utilità e alla sicurezza
Nel mio tentativo di valutare le capacità di ChatGPT, ho scoperto che si autodefinisce come un abile investigatore di anomalie nel campo dei parametri di laboratorio. un basso valore di Hct suggerisce una minore proporzione di globuli rossi nel volume sanguignoo che” or that “bassi livelli di glucosio possono indicare ipoglicemia.” Sebbene in genere fornisca informazioni accurate nell’interpretazione dei risultati degli esami di laboratorio, non è in grado di fornire le informazioni pratiche che i pazienti si aspettano
Sembra che le capacità interpretative di ChatGPT siano bloccate nel territorio della superficialità, offrendo risposte generiche come un cartomante stanco. Un’interpretazione accurata richiede la capacità di destreggiarsi tra molteplici dipendenze dai risultati e di riconoscere modelli sfuggenti, cosa che ChatGPT fatica a fare al momento.Testele extinse ale abilităților ChatGPT în interpretarea testelor de laborator m-au condus pe un drum fascinant, doar pentru a da peste un articol de cercetare de Janne Cadamuro et al. care confirmă constatările mele. Este întotdeauna reconfortant să știi că chiar și cele mai strălucite minți împărtășesc aceleași observații.
Parliamo ora di sicurezza.
Interpretare i risultati dei test di laboratorio senza condurre un’adeguata intervista medica che coinvolga la comprensione del paziente non è fattibile. In quanto docente accademico presso l’Università Medica di Wrocław, sottolineo l’importanza di interviste mediche approfondite ai miei studenti di medicina, poiché contribuiscono all’80% o più delle diagnosi.
Gli incontri medici vanno oltre le informazioni di base come età, sesso, malattie esistenti e farmaci. Dovrebbero includere dettagli rilevanti sui sintomi, sui fattori di rischio e su qualsiasi evidenza che collega le deviazioni dei risultati a possibili diagnosi. Gli operatori sanitari sanno che i pazienti spesso omettono di condividere la loro storia medica pertinente, il che richiede ai medici di porre le domande giuste per giungere a una diagnosi differenziale e fornire indicazioni accurate. Questo è particolarmente critico nell’interpretazione dei test di laboratorio e può alla fine salvare vite.
Considera il recente caso di un paziente che ha utilizzato LabTest Checker presso Diagnostyka, il più grande fornitore di test di laboratorio nell’Europa centrale ed orientale, per interpretare i suoi risultati. Quest’uomo di 76 anni ha sottoposto a un panello completo di analisi del sangue, condividendo la sua storia medica di base, menzionando aritmia e la supplementazione di magnesio e potassio. Non sono state riportate altre lamentele. Tuttavia, durante un’intervista approfondita, è emerso che stava attualmente vivendo palpitazioni cardiache persistenti. Dato il suo livello leggermente basso di TSH(0.329 µIU/ml) e la presenza di questo sintomo, LabTest Checker ha determinato che era necessaria assistenza medica immediata a causa della potenziale presenza di ipertiroidismo che può portare ad aritmia pericolosa per la vita (fibrillazione atriale). Un ritardo nella valutazione medica potrebbe portare a un’insufficienza circolatoria o a un ictus ischemico, entrambi potenzialmente letali. Ora, immagina se il paziente si fosse affidato esclusivamente all’analisi di ChatGPT senza sottoporsi a un’intervista approfondita. Non è difficile immaginare uno scenario pericoloso in cui lui perdesse un intervento medico cruciale perché ChatGPT indica erroneamente che “tutto sembra bene”.
Anche se ChatGPT fornisce generalmente risposte accurate, la mancanza di interviste approfondite può essere pericolosa. I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT sono suscettibili ahallucinations, biases, e generare informazioni plausibili ma fuorvianti, rendendoli non affidabili per interpretare i test di laboratorio.
Anche se altri modelli come BioGPT e Med-PaLM addestrati su dati medici potrebbero offrire un’utilità comparabile alla consultazione di un medico, Il loro largo utilizzo nel settore sanitario incontra significativi ostacoli.
La conformità diventa un ostacolo principale poiché questi modelli non rispettano le leggi sulla protezione dei dati come il GDPR e l’HIPAA, ponendo rischi per la sicurezza informatica. Inoltre, la mancanza di trasparenza nello sviluppo, addestramento e convalida rende impossibile un’efficace assicurazione della qualità. Fare affidamento su questi modelli per scopi medici potrebbe essere illegale in molte giurisdizioni e violare gli standard professionali, i codici di condotta dei clinici, le normative sui dispositivi medici e le leggi sulla protezione dei dati dei pazienti. È un potenziale campo minato legale in attesa di accadere.
Moreover, models like ChatGPT are not protected under laws like Section 230 of the 1996 Communications Decency Act since they don’t disclose the sources of third-party information used during training. They are self-contained systems prone to bias and capable of generating plausible yet misleading information. In other words, they excel at being creative rather than providing factual output.
To achieve compliance, ChatGPT would require thorough verification and validation of each component, including the medical knowledge base and the LLM itself. However, this poses significant challenges. Curating and validating a comprehensive medical knowledge base is difficult due to outdated, biased, and location-specific information. The lack of transparency in methodologies used by developers limits access to LLMs like ChatGPT, falling under the category of Software of Unknown Provenance (SOUP), which introduces risks and uncertainties.
Ancora più importante, dimostrare la sicurezza e l’efficacia di ChatGPT richiederebbe rigorose indagini cliniche e il rispetto degli standard regolatori.Condurre uno studio clinico approfondito confrontando le prestazioni del modello con quelle dei medici sarebbe esteso e completo, seguendo criteri rigorosi e approvazione etica. Stiamo parlando di un’impresa importante.
Dal punto di vista tecnico, raggiungere tutto ciò non è impossibile ma richiederà un investimento significativo di tempo e competenze. Sarebbe necessario raccogliere prove cliniche estese, revisioni della letteratura, studi di fattibilità e rapporti conformi alle normative per creare un Rapporto di Valutazione Clinica (CER). Tuttavia, ottenere l’approvazione regolamentare dipenderebbe dall’indagine che produce risultati positivi. Quindi, incrociamo le dita affinché tutto vada secondo i piani.
nt-weight: 400;”>Mettiamo le cose in prospettiva dando uno sguardo al tentativo di IBM Watson di rivoluzionare l’assistenza sanitaria un decennio fa. Nonostante la tecnologia innovativa, il talento di alto livello e le risorse abbondanti, le sfide nell’implementare l’IA nell’assistenza sanitaria si sono rivelate più formidabili e lunghe del previsto. Anche con l’impulso iniziale del deep learning nel 2012, ci sono voluti quasi cinque anni per ottenere l’approvazione regolamentare per un dispositivo guidato dall’IA con un campo di applicazione molto limitato nella mammografia al seno.
In poche parole L’emergere dei LLMs è destinato a rivoluzionare varie industrie, tra cui quella sanitaria. Ma fermi un attimo! Non possiamo semplicemente scatenare questi modelli senza garantirne la sicurezza. Al momento, dimostrare la conformità per i LLMs medici potrebbe sembrare come cercare di infilare un quadrato in un cerchio all’interno delle normative esistenti. Tuttavia, non perdiamo la speranza. Il futuro offre il potenziale per trovare un modo per farlo funzionare e garantire l’uso sicuro ed efficace di questi potenti strumenti. Quindi, restate sintonizzati!
