“Sono apparse diverse applicazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni, gli LLM, inclusa la facilitazione della documentazione clinica; creazione di sintesi di dimissione; generazione di note cliniche, operative e procedurali; ottenimento della pre-autorizzazione assicurativa; riassumere documenti di ricerca; o lavorare come chatbot per rispondere alle domande dei pazienti con i loro dati e preoccupazioni specifici”, spiegano Bertalan Meskó & Eric J. Topol in un nuovo studio su Nature.
“Gli LLM possono anche assistere i medici nella diagnosi delle condizioni sulla base di cartelle cliniche, immagini, risultati di laboratorio e suggerire opzioni o piani di trattamento. Allo stesso tempo, i pazienti possono potenzialmente diventare più autonomi rispetto ai metodi di ricerca precedenti ottenendo una valutazione personalizzata dei loro dati, sintomi e preoccupazioni.
Le revisioni sistematiche hanno evidenziato anche altri potenziali vantaggi, come il miglioramento della scrittura scientifica, il rafforzamento dell’equità nella ricerca, la semplificazione del flusso di lavoro sanitario, il risparmio sui costi e il miglioramento dell’apprendimento personalizzato nella formazione medica3,4.
Date le potenziali implicazioni sugli esiti dei pazienti e sulla salute pubblica, è imperativo considerare come dovrebbero essere regolati questi nuovi strumenti basati sull’intelligenza artificiale. La regolamentazione di questi LLM in medicina e sanità senza danneggiarne i promettenti progressi è una sfida tempestiva e fondamentale per garantire la sicurezza, mantenere standard etici, prevenire ingiustizie e pregiudizi e proteggere la privacy dei pazienti. Qualunque sia la preoccupazione precedentemente riconosciuta con l’intelligenza artificiale, ora è notevolmente amplificata dalla multipotenza degli LLM”.
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