قابلیت شگفت انگیز هوش مصنوعی!

ChatGPT-4.0 در آزمون نورولوژی قبول شد:

در یک مطالعه اثبات مفهوم، محققان دانشگاه هایدلبرگ و مرکز تحقیقات سرطان آلمان در هایدلبرگ، مدل زبانی بزرگ (LLM) ChatGPT-4.0 را در یک آزمون نورولوژی بالینی مورد آزمایش قرار دادند.

این آزمایش در 31 مه 2023 انجام شد و در آن از دو LLM استفاده شد: ChatGPT-3.5 و ChatGPT-4.0. محققان از بانک سوالات امتحان نورولوژی از هیئت آمریکایی روانپزشکی و عصب شناسی استفاده کردند و همچنین یک گروه کوچک از سوالات از هیئت اروپایی نورولوژی را در نظر گرفتند.

در نهایت، ChatGPT-4.0 با 85٪ پاسخ صحیح در این آزمون قبول شد. این در حالی است که نسخه قدیمی تر ChatGPT-3.5 تنها 66.8٪ پاسخ صحیح داشت. میانگین پاسخ انسان در این آزمون 73.8٪ بود.

ChatGPT-4.0 در سوالات رفتاری، شناختی و روانشناسی مرتبط، عملکرد بهتری نسبت به کاربران انسانی داشت. این مدل در سوالاتی که به “تفکر سطح بالاتر” نیاز داشتند، عملکرد ضعیف تری نسبت به سوالاتی که فقط به “تفکر سطح پایین” نیاز داشتند، داشت.

محققان معتقدند که این یافته‌ها نشان می‌دهد که با پیشرفت بیشتر، LLM ها می‌توانند کاربردهای قابل توجهی در نورولوژی بالینی داشته باشند. با این حال، آنها خاطرنشان می‌کنند که هنوز چند RESERVATION وجود دارد. در حالی که یک چشم‌انداز واضح برای کاربرد LLMها در سیستم‌های مستندسازی و پشتیبانی تصمیم‌گیری وجود دارد، متخصصان مغز و اعصاب باید در مورد استفاده آنها در عمل احتیاط کنند، زیرا آنها هنوز در مورد وظایف شناختی سطح بالا ناقص هستند.

در مصاحبه با Cointelegraph، یکی از نویسندگان مطالعه، دکتر. وارون Venkataramani، گفت:

“ما مطالعه خود را بیشتر به عنوان اثبات مفهوم برای توانایی های LLMs می بینیم. هنوز توسعه لازم است و احتمالاً حتی تنظیم دقیق LLMs خاص برای اعمال آنها برای نورولوژی بالینی مناسب است.”

چشم انداز کاربرد LLM ها در نورولوژی بالینی:

این مطالعه نشان می دهد که LLM ها پتانسیل زیادی برای بهبود دقت و کارایی تشخیص و درمان نورولوژی دارند. ChatGPT-4.0 در سوالات رفتاری، شناختی و روانشناسی مرتبط، عملکرد بهتری نسبت به کاربران انسانی داشت. این نشان می دهد که LLM ها می توانند برای کمک به متخصصان مغز و اعصاب در ارزیابی علائم و تشخیص بیماری های نورولوژیکی استفاده شوند.

علاوه بر این، LLM ها می توانند برای ایجاد سیستم های مستندسازی و پشتیبانی تصمیم گیری استفاده شوند. این سیستم ها می توانند به متخصصان مغز و اعصاب کمک کنند تا اطلاعات مربوط به بیماری های نورولوژی را به سرعت و به راحتی پیدا کنند و تصمیمات درمانی آگاهانه تری بگیرند.

با این حال، مهم است که توجه داشته باشید که LLM ها هنوز در حال توسعه هستند. آنها هنوز در مورد وظایف شناختی سطح بالا ناقص هستند. به عنوان مثال، آنها ممکن است در درک ظرافت های زبان انسان یا تشخیص الگوهای پیچیده در داده های پزشکی مشکل داشته باشند.

متخصصان مغز و اعصاب باید در مورد استفاده از LLM ها در عمل احتیاط کنند. آنها باید از محدودیت های این فناوری آگاه باشند و از آن به روشی مسئولانه استفاده کنند.

موارد استفاده بالقوه دیگر LLM ها در مراقبت های بهداشتی:

این مطالعه تنها یکی از بسیاری از تحقیقاتی است که در مورد کاربرد LLM ها در مراقبت های بهداشتی انجام می شود. LLM ها پتانسیل استفاده در طیف گسترده ای از کاربردهای مراقبت های بهداشتی را دارند، از جمله:

تشخیص بیماری: LLM ها می توانند برای کمک به متخصصان پزشکی در تشخیص بیماری ها استفاده شوند. به عنوان مثال، آنها می توانند برای تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی یا داده های آزمایشگاهی استفاده شوند.

پیشگیری از بیماری: LLM ها می توانند برای توسعه ابزارهای پیشگیری از بیماری استفاده شوند. به عنوان مثال، آنها می توانند برای شناسایی عوامل خطر بیماری یا ایجاد برنامه های درمانی پیشگیرانه استفاده شوند.

تخصیص منابع: LLM ها می توانند برای تخصیص منابع مراقبت های بهداشتی استفاده شوند. به عنوان مثال، آنها می توانند برای تعیین نیازهای مراقبتی بیماران یا اولویت بندی خدمات مراقبت های بهداشتی استفاده شوند.
LLM ها یک فناوری نوظهور هستند که پتانسیل تغییر نحوه ارائه مراقبت های بهداشتی را دارند. با پیشرفت بیشتر این فناوری، شاهد کاربردهای بیشتری از LLM ها در مراقبت های بهداشتی خواهیم بود.

LLM مخفف عبارت “Large Language Model” است که به معنای “مدل زبانی بزرگ” است. LLM ها یک نوع هوش مصنوعی هستند که می توانند متن تولید کنند، زبان ها را ترجمه کنند، انواع مختلف محتوای خلاقانه بنویسند و به سوالات شما به روشی آموزنده پاسخ دهند.

منبع خبر:cointelegraph.com