Un team di ricercatori dell’Università di Tsinghua ha recentemente svelato un ambiente completamente simulato per la formazione medica sull’intelligenza artificiale. L'ambiente virtuale consente ai medici virtuali di formarsi in un ospedale virtuale senza la necessità di interagire nella vita reale con i pazienti reali.
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L'Intelligent Industry Research Institute (AIR) e il Dipartimento di Informatica e Tecnologia dell'Università di Tsinghua hanno creato una simulazione altamente dettagliata di un ospedale che include lavoratori e pazienti virtuali. L'ambiente virtuale, noto come Agent Hospital, consente ai medici IA di effettuare diagnosi e cure su migliaia di pazienti virtuali. I medici dell’intelligenza artificiale, grazie al processo di apprendimento e di errore, sono diventati gradualmente esperti nella diagnosi e nel trattamento dei pazienti.
L'ambiente virtuale consente ai medici specializzati nell'intelligenza artificiale di diagnosticare pazienti virtuali
Il vantaggio principale di questo ambiente simulato è che consente all'utente di lavorare con un gran numero di casi senza dover attendere i pazienti reali. Questo metodo non è solo più veloce in termini di formazione ma anche economicamente efficiente. In questo modo l'intelligenza artificiale può accumulare migliaia di dati virtuali di pazienti in un tempo relativamente breve.
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I ricercatori hanno utilizzato un processo noto come metodo MedAgent-Zero nella formazione di medici virtuali con intelligenza artificiale su 10.000 cartelle cliniche di pazienti. Hanno addestrato modelli linguistici di grandi dimensioni su otto malattie per produrre cartelle cliniche elettroniche. Queste malattie includevano nasofaringite acuta, rinite acuta, asma bronchiale, bronchite cronica, COVID-19, influenza A, influenza B e infezione da micoplasma. I pazienti virtuali presentavano diversi segni e stadi della malattia, rendendo vario il database del training set.
Il medico AI, costruito con il modello GPT-3.5-turbo-1106, è diventato molto più efficace in breve tempo. Ha gestito 10.000 casi virtuali e ha riportato elevati tassi di successo nell'esame, nella diagnosi e nel trattamento dei pazienti, indicando che il sistema aveva una buona curva di apprendimento. I tassi di successo complessivi della malattia specifica variavano dall'88% per l'esame al 95,6% per la diagnosi e al 77,6% per il trattamento.
GPT-4 supera GPT-3 sulle domande dell'esame di licenza medica
Nello studio successivo, i ricercatori di Tsinghua hanno applicato il metodo MedAgent-Zero al modello gpt-4-1106-preview. Il confronto delle prestazioni è stato effettuato su 1273 domande dal set di dati MedQA che replica i test di licenza medica come USMLE. Lo studio ha rivelato un netto aumento con il modello GPT-4 con un tasso di successo del 93,06% per le domande sulle malattie respiratorie rispetto all'84,72% per GPT-3.
Lo sviluppo e l’implementazione di successo del metodo Agent Hospital e MedAgent-Zero da parte dell’Università di Tsinghua segna una nuova rivoluzione nella formazione medica. Le simulazioni virtuali sono utili in quanto consentono ai medici specializzati in intelligenza artificiale di esercitarsi in un ambiente controllato e regolabile e, quindi, rendono il processo di formazione più efficiente.
Reporting criptopolitico di Brenda Kanana