→ birdy590: 以後會變成協助醫師做出判斷的好工具~ 119.14.42.10 12/14 17:58
推 widec: 當然主要就輔助醫師，AI比人類更細心 1.165.15.7 12/14 18:00
→ widec: 只是相對的人類會變懶，AI出錯時人類會忽視 1.165.15.7 12/14 18:00
→ xbearboy: 然後診斷出包看要甩鍋那邊了118.161.218.228 12/14 18:01
https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2825395
Large Language Model Influence on Diagnostic Reasoning:
A Randomized Clinical Trial
今年10/28 史丹佛大學醫學院發表的研究 下面提到的數字都是用中位數
找來24位住院醫師(正式菜鳥，助理教授的概念)，26位主治醫師(封頂，教授概念)
行醫年數是三年
使用過去已經確定病因的病例給他們診斷
1:1 隨機分配給兩組，一組使用傳統的診療方式，另一組使用傳統加上GPT4(付費plus)
傳統診斷組的正確率是73.7% (IQR 63-84%)，每個個案耗時565秒
傳統診斷搭配GPT4的正確率是76.3% (IQR 66-87%)，每個個案耗時519秒
這樣使用AI輔助只增加 2.6%準確率??? 跟節省82秒
p只有0.2根本沒差。吹那麼大的AI 花那麼多資源跟電費的成效只有這樣?????
→ jovi8401: 人看錯的機會比較大 61.64.6.63 12/14 18:55
你是對的
因為如果只有GPT的話，正確率是92% (IQR 82-97%)
跟只用傳統方法的相比p=0.03 有顯著差異
耗時....沒看到 大概很傷人
因此史丹佛這篇的最後結論是 醫師跟AI之間要發展新的信任關係才對
另外各大醫院開始買H200，自己煉丹過去收集的病例成ai資料庫不要太意外
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推 RaiGend0519: 以後門診就放給AI惹 36.232.152.189 12/14 19:29
→ RaiGend0519: 進醫院領牌自己跑檢驗大地遊戲 36.232.152.189 12/14 19:30
→ RaiGend0519: 最後一站直接機器手給藥回家 36.232.152.189 12/14 19:30
→ maniaque: 病理科醫師以後會瑟瑟發抖..... 116.89.136.111 12/14 19:43
→ maniaque: 因為看影像就是 AI 的專長 116.89.136.111 12/14 19:43
→ maniaque: 只是模型建構前期,需要很多醫師幫忙標註 116.89.136.111 12/14 19:43
→ maniaque: 像特斯拉的FSD運作模型 ,訓練也是靠人工 116.89.136.111 12/14 19:44
→ maniaque: 標註,才逐步訓練出來 116.89.136.111 12/14 19:44
→ maniaque: 只是你找的FSD標註員基本上是便宜打工仔 116.89.136.111 12/14 19:45
→ maniaque: 但是要訓練醫療用AI,得找病理科醫師來做 116.89.136.111 12/14 19:45
→ maniaque: 標註訓練員 116.89.136.111 12/14 19:46
→ maniaque: 那些醫師,會甘願幫自己訓練替代他們的 116.89.136.111 12/14 19:46
→ maniaque: 專業的AI 嗎???? 116.89.136.111 12/14 19:46
→ maniaque: 醫院能用的資料就是PACS影像跟醫師報告 116.89.136.111 12/14 19:48
→ maniaque: 那也要有人去把醫師打的報告,在dicom影 116.89.136.111 12/14 19:49
→ maniaque: 像上面坐標註,讓AI去記 116.89.136.111 12/14 19:49
推 FlyingShark: CV工程師路過 從CLIP開始 DL在影像這 42.78.105.231 12/14 19:52
→ FlyingShark: 塊發展的比想像中快好多 42.78.105.231 12/14 19:52
→ franchy: 所以要醫師放下自尊不要假會 114.44.246.108 12/14 20:06
推 whatzup1124: 要做研究的醫師們在這方面願意標注資 42.73.147.223 12/14 22:11
→ whatzup1124: 料的意願其實很高 42.73.147.223 12/14 22:11
推 birdy590: 這就跟圍棋一樣啊 人類搭檔會扯AI的後腿 119.14.42.10 12/14 22:19