למעט היבט מפתח אחד, ההתקנה היא מוכרת ברפואה: אבחון מומחה מציג מקרה מאתגר במיוחד לחדר של עמיתים, כשהוא מטייל אותם בזהירות בתסמיני המטופל ותוצאות הבדיקה הראשוניות. הרופא מסביר את הנמקה בפירוט כשהיא מפרקת את המקרה ואת כל אפשרות שהיא שקלה, בעזרת סיפון שקופיות. בסוף השיחה של חמש דקות היא חושפת את האבחנה שלה ואת הצעדים הבאים שהיא תמליץ.
הטוויסט? הפעם, הרופא המדובר הוא מערכת בינה מלאכותית בשם ד"ר קאבוט.
חוקרים בבית הספר לרפואה של הרווארד מפתחים את ד"ר קבוט ככלי לחינוך רפואי. המערכת, הפועלת הן בפורמטים של מצגת והן בפורמטים כתובים, מראה כיצד היא מסייעת דרך מקרה, מציעה את מה שמכונה אבחנה דיפרנציאלית – רשימה מקיפה של מצבים אפשריים שמסבירים את המתרחש – ומצמצמים את האפשרויות עד שהיא מגיעה לאבחון סופי.
היכולת של ד"ר קאבוט לפרט את "תהליך המחשבה" שלו במקום להתמקד אך ורק בהגעה לתשובה מדויקת מבדילה אותו מכלי אבחון אחרים של AI. זהו גם אחד מתוך דגמים בודדים שנועדו להתמודד עם מקרים רפואיים מורכבים יותר.
"רצינו ליצור מערכת AI שיכולה לייצר אבחנה דיפרנציאלית ולהסביר את ההנמקה המפורטת והניואנסית שלה ברמה של אבחון מומחה", אמר ארג'ון (ראג '(ראג'), עוזר פרופסור לאינפורמטיקה ביו -רפואית במכון בלווטניק ב- HMS. מנריי יצר את ד"ר קאבוט עם תומאס באקלי, בית ספר לאמנויות ומדעים של הרווארד קנת.
למרות שהמערכת עדיין לא מוכנה לשימוש במרפאה, מנרי וצוותו סיפקו הפגנות של ד"ר קאבוט בבתי חולים באזור בוסטון. כעת, לד"ר קבוט יש סיכוי להוכיח את עצמו על ידי מעבר ראש בראש עם אבחון מומחה כתב העת לרפואה של ניו אינגלנד רישומי מקרה מפורסמים של בית החולים הכללי של מסצ'וסטס, המכונה גם ועידות קליניקופתולוגיות, או CPCs. זה מציין את הפעם הראשונה שהכתב העת מפרסם אבחנה שנוצר על ידי AI.
הדיון המקרה הרפואי שהתקבל, שפורסם ב- 8 באוקטובר ב Nejmמציע חלון ליכולותיו של ד"ר קאבוט, מציג את התועלת שלו למחנכים ותלמידים רפואיים – ורמז על הפוטנציאל שלו לרופאים במרפאה. ככל שהחוקרים ממשיכים לשפר את ד"ר קאבוט, הם מקווים שהוא ישמש מודל שימושי לצוותים רפואיים אחרים ברחבי העולם.
מאה שנה של מקרים רפואיים
הרעיון של CPCS מתוארך לסוף 1800, כאשר רופאים בבית החולים הכללי של מסצ'וסטס החלו להשתמש במחקרי מקרה של מטופלים לחינוך רפואי. בשנת 1900, הפתולוג הכללי ההמוני ריצ'רד קאבוט – שעבורו נקרא ד"ר קבוט – רשמו את אלה כחלק מתוכנית הלימודים לרופאים בהכשרה של HMS. מאז 1923, Nejm פרסמה ברציפות את המקרים כ- CPCs כדי ללמד רופאים כיצד רופאים אחרים גורמים למקרים מורכבים.
המקרים די אגדיים. ידוע שהם מאתגרים במיוחד, מלאים בהסחות דעת והרינגס אדום. "
Arjun (Raj) Manrai, עוזר פרופסור, אינפורמטיקה ביו -רפואית, מכון Blavatnik, HMS
כל CPC מורכב ממצגת מפורטת של המקרה מרופאי המטופל. לאחר מכן, מומחה שאינו מעורב בתיק מוזמן למסור מצגת לעמיתים במיסה כללי המסביר את הנמקתם, צעד אחר צעד, ומתן אבחנה דיפרנציאלית לפני שהם מתאמנים על האפשרות הסבירה ביותר. לאחר מכן, רופאי המטופל חושפים את האבחנה בפועל. הרישום של האבחון מתפרסם ב Nejm יחד עם הצגת המקרה.
8 באוקטובר Nejm המאמר כולל הצגת מקרה טיפוסית יחד עם אבחנה דיפרנציאלית מנומקת בקפידה של האבחון המומחה גורפריט דהליוואל מהמרכז הרפואי לענייני ותיקים בסן פרנסיסקו ואוניברסיטת קליפורניה, סן פרנסיסקו, שמאנראית מתאר "בית ד"ר אמיתי ומודרני." לאחר מכן מופיע האבחנה הדיפרנציאלית של ד"ר קבוט.
מנריי ובוקלי עודדו לראות שלמרות שד"ר קבוט נימקה דרך המקרה באופן שונה מאשר דהליוואל, הוא הגיע לאבחון סופי דומה.
מד"ר קבוט לד"ר קאבוט
במהלך הלימודים לתארים מתקדמים, מנריי הוקסמה מאיך שקלקולי העל של CPCs מפסיקים את התהליך בו משתמשים רופאים כדי להגיע לאבחון. הם הזכירו לו את רומני המסתורין שהוא נהנה להתבגר.
לאחרונה, המעבדה שלו ואחרים בדקו את הדיוק של דגמי AI למתן אבחנות מטופלים. מנרי תהה אם ניתן לתכנן מערכת שיכולה ללכת רחוק יותר.
ליבתו של ד"ר קאבוט הוא מודל הנמקה בשפה גדולה של O3. בבניית המערכת, באקלי, שהוא עמית דונליווי במסלול ה- AI ברפואה של HMS, היה צריך להגדיל את O3 ביכולות חדשות.
האחת היא יכולתו של ד"ר קאבוט לחפש ביעילות מיליוני תקצירים קליניים מכתבי עת בעלי השפעה גבוהה, המסייעת לו לציין כראוי את עבודתה ולהימנע מהזיות עובדתיות. ד"ר קאבוט יכול גם לחפש את "המוח" שלו של כמה אלפי CPCs ולהשתמש בדוגמאות אלה כדי לשכפל את הסגנון של אבחון מומחה Nejmו הצוות עובד בשיתוף פעולה הדוק עם משתפי הפעולה של הקלינאי במרכז הרפואי דיאקונוס בת 'ישראל ובתי חולים אחרים הקשורים להרווארד כדי להמשיך לעודד את המערכת.
ד"ר קבוט מספק שני מוצרים עיקריים.
הראשון הוא מצגת וידיאו מבוססת שקופיות של חמש דקות, מסופרים, של מקרה, בו המערכת מסבירה כיצד נימקה באמצעות האפשרויות להגיע לאבחון. המצגות הן "מלאי חיים באופן מפתיע", אמר באקלי, שלם עם מילות מילוי כמו "אום", "אה," ו"אתה יודע "כמו גם ביטויים קולקוויליים.
במהלך הפגנות הצוות, "נראה כי מציאות המצגת המסופרת מתחברת לרופאים", אמר מנרי.
השנייה היא גרסה כתובה מפורטת של הנמקה ואבחון של ד"ר קאבוט.
לוקח את ד"ר קאבוט על הכביש
החוקרים להוטים לרופאים לעסוק בד"ר קבוט ולספק משוב מומחה. לשם כך הם מתכננים הפגנות נוספות בבתי חולים מקומיים, והם פרסמו מאמר המתאר את המערכת בשרת הדפסה מראש. הם רואים את Nejm CPC כהזדמנות נוספת לקלט.
"הדיון שנוצר על ידי AI של ד"ר קאבוט לא נותח לצורך נכונות; כל שגיאות עובדתיות שנמצאו נשמרו כך שהקורא יכול לצפות בחוזקות ובמגבלות המערכת", הערה של העורך בקריאה של CPC, ומסכמת, "האם AI יש שימוש לגיטימי בקבלת החלטות קליניות עומד בפני הקורא כדי לקבוע."
ד"ר קאבוט זמין גם באופן מקוון, בו המשתמשים יכולים לבדוק את המערכת במקרים חדשים למטרות חינוך ומחקר, ולסקור מצגות ורישום ל -15 מקרים קיימים, החל מ"נערה שזה עתה נולדה עם נגעי עור "ל"גבר בן 89 עם דיספנאה מתקדמת".
"אנחנו באמת מנסים להוציא את צווארנו," אמר מנרי. "יש פוטנציאל גדול להיות נבוך, אבל אתה לומד המון על ידי משחק סרטון עבור קלינאים בפועל במשך חמש דקות. אנחנו מקבלים כל כך הרבה משוב ככה."
למרות שמקרה השימוש העיקרי עבור ד"ר CABOT הוא ככלי חינוכי, יכולתו לנפות במהירות דרך מיליוני תקצירים קליניים עשויה גם להפוך אותו לסיוע מחקרי יקר.
על פי מנרא ובקלי, הכלי יזדקק לשיפור נוסף, אימות ותוספת הגנות על פרטיות המטופלים לפני שהוא יכול להיחשב ליישום במסגרות בעולם האמיתי. עם זאת, הצוות ציין כי רופאים כבר מביעים עניין.
היתרונות של מערכת AI הם שהיא תמיד זמינה, לא מתעייפת, אינה מלהטטת אחריות ויכולה לחפש במהירות כמויות אדירות של ספרות רפואית, אמרו.
מנריי הוסיף כי ישנן עדויות לרופאים משתמשים בכלי AI "בכמויות שלדעתי יפתיעו הרבה אנשים", כולל צ'טגפט ופלטפורמה ספציפית לרופא בשם OpenEvidence.
"אנחנו מאוד מתהווים בשיתוף פעולה אנושי-איי", אמר מנרי, אבל התחום מתפתח במהירות. בסופו של דבר, ד"ר קבוט עשוי להצטרף לארגז הכלים של AI שרופאים כבר בוחנים כאשר הם קובעים כיצד לעזור בצורה הטובה ביותר למטופליהם.
