מחקר חדש מאוניברסיטת אוניברסיטת קולורדו אנשוץ קמפוס רפואי מראה כי כלי בינה מלאכותית בחינם, עם קוד פתוח (AI) יכולים לעזור לרופאים לדווח על סריקות רפואיות באותה מידה כמו גם מערכות מסחריות יקרות יותר מבלי לסכן את פרטיות המטופלים.
המחקר פורסם היום בכתב העת NPJ רפואה דיגיטליתו
המחקר מדגיש אלטרנטיבה מבטיחה וחסכונית לכלים ידועים באופן נרחב כמו ChatGPT שלעתים קרובות הם יקרים ועשויים לדרוש שליחת נתונים רגישים לשרתים חיצוניים.
זהו ניצחון גדול עבור ספקי שירותי בריאות וחולים. הראינו שבתי חולים אינם זקוקים למערכות AI יקרות או מסוכנות פרטיות כדי להשיג תוצאות מדויקות. "
Aakriti Pandita, MD, מחבר המחקר הראשי של המחקר ועוזר פרופסור לרפואת בית חולים בבית הספר לרפואה באוניברסיטת קולורדו
לרוב רופאים מכתיבים הערות או כותבים דוחות טקסט חופשי בבחינת סריקות רפואיות כמו אולטרסאונד. הערות אלה הן בעלות ערך, אך לא תמיד הן בפורמט הנדרש לצרכים קליניים שונים. בניית מידע זה מסייעת לבתי חולים לעקוב אחר תוצאות המטופלים, מגמות ספוט ולבצע מחקר בצורה יעילה יותר. כלי AI משמשים יותר ויותר כדי להפוך את התהליך הזה למהיר ומדויק יותר.
אך רבות ממערכות ה- AI המתקדמות ביותר, כמו GPT-4 מ- OpenAI, מחייבות שליחת נתוני מטופלים ברחבי האינטרנט לשרתים חיצוניים. זו בעיה בתחום הבריאות, שבה חוקי הפרטיות הופכים את ההגנה על נתוני המטופלים לעדיפות עליונה.
המחקר החדש מצא כי דגמי AI בחינם, בהם ניתן להשתמש במערכות בתי חולים מבלי לשלוח נתונים במקומות אחרים, ביצועים באותה מידה ולעיתים טובים יותר מאשר אפשרויות מסחריות.
צוות המחקר התמקד בסוגיה רפואית ספציפית: נודולי בלוטת התריס, גושים בצוואר, שנמצאו לעתים קרובות במהלך אולטרסאונד. הרופאים משתמשים במערכת ניקוד בשם Acr ti-rads כדי להעריך עד כמה סביר להניח שהנודולים הללו יהיו סרטניים.
כדי לאמן את כלי ה- AI מבלי להשתמש בנתוני מטופלים אמיתיים, החוקרים יצרו 3,000 מזויפים או "סינטטיים" מדווחים על רדיולוגיה. דיווחים אלה חיקו את סוג הרופאים בשפה אך לא הכילו מידע פרטי. לאחר מכן הצוות אימן שישה דגמי AI בחינם לקריאה ולבקיע את הדיווחים הללו.
הם בדקו את המודלים על 50 דוחות מטופלים אמיתיים ממערך נתונים ציבורי והשוו את התוצאות לכלי AI מסחריים כמו GPT-3.5 ו- GPT-4. מודל מקור פתוח אחד, שנקרא Yi-34B, בוצע כמו גם GPT-4 כאשר ניתנו כמה דוגמאות ללמוד מהן. אפילו דגמים קטנים יותר, שיכולים לפעול על מחשבים רגילים, עשו טוב יותר מ- GPT-3.5 במבחנים מסוימים.
"כלים מסחריים הם עוצמתיים, אך הם לא תמיד מעשיים במסגרות הבריאות", אמר ניקיל מדוריפן, ד"ר, מחבר הבכיר של מחלקת המחקר והביניים הראשי של רדיולוגיה בטן בבית הספר לרפואה באוניברסיטת קולורדו. "הם יקרים ושימוש בהם פירושו בדרך כלל לשלוח נתוני מטופלים לשרתים של חברה שיכולים להוות חששות פרטיים רציניים."
לעומת זאת, כלי AI עם קוד פתוח יכולים לרוץ בתוך מערכת מאובטחת של בית חולים. המשמעות היא שלא צריך מידע רגיש לעזוב את הבניין ואין צורך לקנות אשכולות GPU גדולים ויקרים.
המחקר מראה גם כי נתונים סינתטיים יכולים להיות דרך בטוחה ויעילה להכשיר כלי AI, במיוחד כאשר הגישה לרישומי מטופלים אמיתיים מוגבלת. זה פותח את הדלת ליצירת מערכות AI בהתאמה אישית ובמחיר סביר לתחומי בריאות רבים.
הצוות מקווה שניתן להשתמש בגישה שלהם מעבר לרדיולוגיה. בעתיד אמר פנדיטה כי כלים דומים יכולים לעזור לרופאים לבדוק דוחות CT, לארגן הערות רפואיות או לפקח על אופן התקדמות המחלות לאורך זמן.
"זה לא קשור רק לחיסכון בזמן", אמר פנדיטה. "זה קשור לכלי AI שהם באמת שמישים במסגרות רפואיות יומיומיות מבלי לשבור את הבנק או להתפשר על פרטיות המטופלים."
