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研究:AI辨識重病者準確度達89% 醫師86%

舊金山加大最新研究顯示,人工智慧辨識患者病情嚴重程度的準確率達89%。(電視新聞截圖)
舊金山加大最新研究顯示,人工智慧辨識患者病情嚴重程度的準確率達89%。(電視新聞截圖)

舊金山紀事報(San Francisco Chronicle)報導,舊金山加大最新研究顯示,人工智慧未來將有能力幫助醫師做出醫學上最重要的決定之一:應該先向哪一位病患提供緊急醫療服務。

舊金山加大這項研究是全球首批測試人工智慧是否可以幫助醫師對急診室患者進行分診(triage,又稱檢傷分類)的研究之一。研究人員發現,在89%的情況下,人工智慧可以準確辨識出病情較嚴重的患者。這份研究報告於7日發表在美國醫學會期刊網路開放版(JAMA Network Open)上。

舊金山加大指出,先前的研究測試過人工智慧是否能準確對模擬的患者場景,或少量患者進行分診,但這項新研究是首批對數千名真實急診室患者進行的研究之一。

這項研究分析了2012年到2023年之間前往舊金山加大醫院急診室求診約25萬1000名成年患者的數據。在這些患者中,研究人員隨機抽樣了1萬對患者,要求OpenAI的人工智慧模型GPT-4根據急診室醫師對每位患者所寫的症狀紀錄,指出兩位之中哪位患者的病情較嚴重。

接下來,研究人員將人工智慧的分析,和急診室護理人員對患者病情嚴重程度的分類數據進行比較,發現人工智慧可以在配對中辨識出病情較重患者的準確度為89%。

此外,研究還發現,人工智慧分診的準確度與真實醫師相當。

為了比較人工智慧與醫師的能力,研究人員從這1萬對患者中再抽選500對,要求醫師辨識病情較重的患者,並和人工智慧的辨識進行比較。結果發現,人工智慧的準確度為88%,高於醫師的86%。

這份研究報告的首席作者威廉斯(Christopher Williams)表示,研究結果讓他們對未來人工智慧用於醫學上充滿希望,但研究使用的技術離實際應用還有很長的路要走。

威廉斯指出,先前的研究顯示,人工智慧模型可能存在著固有的種族和性別偏見,因此,在將程式部署到臨床環境之前,識別並消除這些偏見非常重要。

不過,他也認為,未來,在分診系統有人工智慧協助的情況下,醫師可以騰出更多時間來治療病情最嚴重的患者。

人工智慧 舊金山 OpenAI

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