Matões de inteligência artificial Truc

O uso da inteligência obstétrica atraiu o diagnóstico de atenção na área médica e muitos trabalhos de pesquisa foram publicados sobre esse tópico. No entanto, como os critérios de avaliação foram diferentes para cada estudo, era necessária uma análise abrangente para determinar a extensão da inteligência artificial nas configurações médicas reais e os benefícios que apareceram nela em comparação com os médicos.
Um grupo de pesquisa liderado pelo Dr. Hirotaka Takita e pelo professor associado Diego UDA na Faculdade de Estudos de Pós -Graduação da Universidade de Osaka Metropolitan, uma análise de moldagem das capacidades de inteligência obstétrica usando 83 trabalhos de pesquisa publicados entre junho de 2018 e 2024, que cobriu uma ampla gama de aeronaves médicas. Entre os modelos LLMS que foram analisados, o ChatGPT era o mais comum.
A avaliação comparativa revelou que os profissionais médicos têm uma precisão diagnóstica 15,8 % mais alta da inteligência artificial. A precisão diagnóstica média da agência de QI tructeric foi de 52,1 %, com os modelos mais recentes de inteligência artificial obscura, às vezes mostrando precisão em pé de igualdade com médicos não especialistas.
Esta pesquisa mostra que as capacidades de diagnóstico obstétricas da IA são comparáveis a médicos não especializados. Pode ser usado na educação médica para apoiar médicos não especializados e ajudar a diagnosticar recursos médicos limitados. Mais pesquisas são necessárias, como avaliações nos cenários clínicos mais complexos, avaliações de desempenho usando registros médicos reais, melhorando as decisões de transparência da inteligência artificial e verificando vários grupos de pacientes, para verificar as capacidades de inteligência artificial. “
Dr. Hirotaka Takita, Faculdade de Medicina da Universidade de Osaka Metropolitan
Os resultados foram publicados em Medicina Digital NPJ.
fonte:
Referência do diário:
Takita, H., E outros. (2025). Revisão sistemática e uma análise de mobilização para comparar o desempenho diagnóstico entre inteligência artificial e médicos. Medicina Digital NPJ. Doi.org/10.1038/s41746-025-01543- z.