Diabetespasienter vil snart bli tatt hånd om av medisinsk personell med kunstig intelligens

Forskere fra Kina og Singapore har samarbeidet om en multimodal storspråksmodell (LLM) som bruker kunstig intelligens (KI) for å hjelpe leger i primærhelsetjenesten for diabetespasienter, spesielt med diagnose, noe som resulterer i bedre behandlingsresultater. Dette er den første modellen av sitt slag i verden, og forskningen har nettopp blitt publisert i tidsskriftet Nature Medicine.

Forskningsteamet bruker kunstig intelligens til å diagnostisere og behandle diabetes. (Kilde: Carnegie Mellon University)

Det anslås at mer enn 500 millioner mennesker verden over hadde diabetes i 2021, hovedsakelig i lav- og middelinntektsland. Disse landene står ofte overfor mangel på utdannet primærhelsepersonell og begrenset egnet screening for diabetisk retinopati, en av komplikasjonene ved diabetes som påvirker øyet.

Stilt overfor denne realiteten har forskere fra Tsinghua University, Shanghai Jiao Tong University og National University of Singapore utviklet en modell som ligner på OpenAIs GPT-4-språkmodell, som kan gi primærleger veiledning om håndtering av pasientjournaler under pleie og behandling av diabetespasienter.

Modellen, kalt DeepDR-LLM, integrerer både språk og bilde, og er designet for å utnytte de fremragende funksjonene til nåværende store språkmodeller og dyp læring, for å gi en omfattende løsning innen bildediagnostikk og passende behandlingsanbefalinger.

Teamet brukte en åpen kildekode-LLM med 371 763 faktiske behandlingsanbefalinger fra 267 730 deltakere. I tillegg brukte forskerne også 21 netthinnebildedatasett fra syv land: Kina, Singapore, India, Thailand, Storbritannia, Algerie og Usbekistan.

I en påfølgende retrospektiv studie viste DeepDR-LLM sammenlignbare resultater med primærhelsepersonell i engelsk, samtidig som de presterte bedre enn kinesisk.

I tillegg, ved evaluering av oppgaven med å identifisere diabetisk retinopati, økte den gjennomsnittlige nøyaktigheten til primærleger når de ble assistert av modellen til mer enn 92 %, høyere enn 81 % uten bruk av forskerteamets modell.

Kilde: https://baoquocte.vn/benh-nhan-tieu-duong-sap-duoc-nhan-vien-y-te-ai-cham-soc-280474.html