A mesterséges intelligencia ma már jóval többre képes annál, mint hogy szöveget írjon, képet készítsen vagy kérdésekre válaszoljon: az egészségügyben is egyre nagyobb szerepet kap. A kutatások szerint egyes mesterséges intelligencia-rendszerek ígéretes teljesítményt mutatnak mind a szemészeti panaszok szöveges értékelésében, mind bizonyos szemészeti felvételek elemzésében.
Fontos azonban különbséget tenni a ChatGPT-hez hasonló, általános célú nagy nyelvi modellek és a meghatározott szemészeti feladatra – például szemfenéki vagy OCT-felvételek elemzésére – fejlesztett orvosi AI-rendszerek között. Bár mindkettő a mesterséges intelligencia körébe tartozik, működésük, feladatuk és klinikai alkalmazhatóságuk jelentősen eltér. A mesterséges intelligencia egyik ígéretes alkalmazási területe lehet például az előszűrés és a betegek megfelelő ellátási szintre irányításának támogatása. Ugyanakkor az, hogy egy algoritmus kutatási környezetben jól teljesít, még nem jelenti automatikusan azt, hogy a mindennapi betegellátásban is ugyanolyan megbízhatóan alkalmazható.
Egy vizsgálatban a GPT-4 szemészeti tesztkérdésekben megközelítette a szakorvosok teljesítményét
A Cambridge-i Egyetem kutatóinak részvételével készült, a PLOS Digital Health folyóiratban megjelent tanulmányban a GPT-4 teljesítményét különböző tapasztalatú orvosokéval hasonlították össze. A résztvevők 87, szemészeti szakképzésben használt vizsgakérdésekhez hasonló esetet kaptak. Négy válaszlehetőség közül kellett kiválasztaniuk a legvalószínűbb diagnózist, vagy a megfelelő kezelési javaslatot. A GPT-4 lényegesen jobban teljesített, mint a nem szemészeti területen dolgozó fiatal orvosok, eredménye pedig megközelítette a szemészeti szakorvosjelöltek és szakorvosok teljesítményét. A legjobban teljesítő szemész szakorvosokat ugyanakkor nem előzte meg. Az eredmény figyelemre méltó, de fontos tudni, hogy a kutatás nem valódi betegellátási helyzetben vizsgálta a GPT-4-et. A modell nem végzett szemészeti vizsgálatot, és nem egy beteg teljes klinikai képét értékelte, hanem standardizált, szöveges, feleletválasztós feladatokat oldott meg. A kutatás tehát elsősorban azt mutatja meg, hogy a nagy nyelvi modellek jelentős mennyiségű szemészeti ismeretet képesek kezelni, és klinikai jellegű kérdésekben alkalmazni. Ez azért is érdekes, mert a szemészeti panaszok sokszor megtévesztőek lehetnek: egy piros, fájó vagy könnyező szem hátterében állhat enyhébb irritáció, de akár sürgős ellátást igénylő állapot is.
A nedves makuladegeneráció felismerésében is ígéretes az AI
Egy másik, több korábbi kutatás eredményeit összegző Cochrane-áttekintés azt vizsgálta, mennyire pontosak a mesterséges intelligencia-alapú rendszerek az időskori makuladegeneráció nedves formájának felismerésében. Az időskori makuladegeneráció a retina központi részét, a makulát érinti. Ez a terület felelős többek között az olvasáshoz, az arcok felismeréséhez, és az apró részletek észleléséhez szükséges éleslátásért. A nedves forma gyors látásromláshoz vezethet, ezért mielőbbi felismerése különösen fontos. A kutatók 36 tanulmányt elemeztek, amelyek összesen több mint 16 000 résztvevő és 62 000 szemészeti kép adatait tartalmazták. Az AI-alapú tesztek a nedves makuladegeneráció felismerésében összességében az emberi szakértőkéhez hasonló teljesítményt mutattak. Az eredményeket azonban óvatosan kell értelmezni. Kevés algoritmust vizsgáltak a fejlesztéshez használt adatoktól valóban független beteganyagon, és a Cochrane-elemzés szerint számos tanulmányban olyan módszertani problémák voltak, amelyek miatt az algoritmusok teljesítménye a valóságosnál kedvezőbbnek tűnhetett. A rendelkezésre álló bizonyítékok bizonyosságát ezért alacsonynak ítélték.
„A szemészet különösen alkalmas terület a mesterséges intelligencia alkalmazására, mert a betegellátás során nagy mennyiségű, jól strukturálható képalkotó adat keletkezik – például szemfenéki fotók, OCT-, szaruhártya- és elülső szegmentum-felvételek. Az algoritmusok bizonyos, jól körülhatárolt feladatokban már ma is nagyon jó teljesítményre képesek. Különösen értékes lehet a szerepük a szűrésben, az előszűrésben, a kockázatos esetek kiemelésében és az utánkövetés támogatásában” – mondja Dr. Volek Éva, a Budai Szemészeti Központ szemész szakorvosa. A szakértő ugyanakkor hangsúlyozza, hogy egy általános célú mesterséges intelligencia-rendszer válasza nem azonos az orvosi diagnózissal. „Egy szemészeti panasz megítélése nemcsak egyetlen képen vagy tüneten múlik. Fontos a beteg életkora, kórtörténete, társbetegségei, gyógyszerei, valamint az is, hogyan és mikor kezdődtek a panaszok. A mesterséges intelligencia alkalmazhatóságát mindig az adott rendszer, az adott feladat és annak megfelelő klinikai validációja alapján kell megítélni. Jelenleg elsősorban olyan eszközként érdemes tekintenünk rá, amely megfelelően alkalmazva kiegészítheti és támogathatja az orvosi munkát” – hangsúlyozza Dr. Volek Éva.
A magabiztos válasz sem feltétlenül helyes
A ChatGPT-hez hasonló nagy nyelvi modellek egyik fontos korlátja, hogy téves vagy pontatlan információkat is képesek nagyon meggyőzően megfogalmazni. Ezért egy egészségügyi kérdésre adott, magabiztosnak tűnő AI-válasz önmagában nem garancia arra, hogy az információ helyes. Az elmúlt években látványosan javult ezeknek a rendszereknek a teljesítménye, de a szemészeti nagy nyelvi modellekkel foglalkozó kutatások jelentős része továbbra is tesztkérdéseken, szimulált eseteken vagy retrospektív adatokon alapul. A valós betegellátásban végzett vizsgálatok száma ennél jóval kisebb.
Mikor ne várjunk az online válaszokra?
Bár csábító lehet, hogy először az interneten vagy egy mesterséges intelligencia-alapú rendszerben keressünk választ a panaszainkra, vannak tünetek, amelyekkel nem érdemes várni.
Sürgős szemészeti vizsgálatra lehet szükség, ha hirtelen romlik a látásunk, fényvillanásokat, vagy hirtelen megjelenő, illetve gyorsan szaporodó úszó homályokat látunk, függönyszerű árnyék jelenik meg a látótérben, erős szemfájdalom jelentkezik, vagy a szem sérülést szenved.
Mielőbbi vizsgálat indokolt akkor is, ha a központi látásban újonnan homályos vagy sötét foltot észlelünk, az egyenes vonalak hullámosnak tűnnek, torzul a látásunk, nehezebben ismerjük fel az arcokat, vagy olvasás közben betűk esnek ki. Ezek a tünetek komoly szemészeti betegségek jelei is lehetnek, ezért ilyenkor nem érdemes kizárólag online információkra vagy egy AI-rendszer válaszára hagyatkozni.
Akkor most bízhatunk a mesterséges intelligenciában?
A mesterséges intelligencia a szemészetben különösen ígéretes terület, hiszen a szakmában nagy mennyiségű képalkotó és strukturált adat keletkezik. Az AI segíthet az adatok gyors feldolgozásában, a szűrésben, az előszűrésben, a kockázatos esetek felismerésében és az orvosi döntéshozatal támogatásában. A kutatási eredmények értelmezésénél azonban fontos különbséget tenni egy algoritmus kontrollált környezetben mért teljesítménye és a valós klinikai alkalmazhatósága között. A jövő ezért várhatóan nem egyszerűen arról szól, hogy a mesterséges intelligencia „átveszi az orvos helyét”. Sokkal inkább arról, hogyan lehet megfelelően validált rendszereket biztonságosan beépíteni az ellátásba. Jól alkalmazva ezek az eszközök segíthetnek csökkenteni az egészségügyi ellátás terhelését, támogathatják a betegek megfelelő ellátási szintre irányítását, és gyorsabban kiemelhetik azokat az eseteket, amelyek mielőbbi szemészeti vizsgálatot igényelnek.
Források:
Thirunavukarasu AJ et al. Large language models approach expert-level clinical knowledge and reasoning in ophthalmology: A head-to-head cross-sectional study. PLOS Digital Health. 2024;3:e0000341. doi:10.1371/journal.pdig.0000341.
Cochrane Database of Systematic Reviews. Artificial intelligence for diagnosing exudative age-related macular degeneration. Evidence current to April 2024.
Forrás: Budai Szemészeti Központ, SMT Kommunikáció
Kép: Budai Szemészeti Központ
