Обзор исследования «Сравнительная оценка ChatGPT и LLaMA по надежности, качеству и точности в семейной средиземноморской лихорадке»
Семейная средиземноморская лихорадка (СМЛ) является наиболее распространенным моногенным аутовоспалительным заболеванием. В данном исследовании оценивается надежность, качество и точность двух крупных языковых моделей (LLMs) — ChatGPT-4o и LLaMA-3.1 — в контексте СМЛ. Целью работы было оценить, насколько эти модели могут предоставить медицинскую информацию, соответствующую клиническим рекомендациям, разработанным SHARE и EULAR. В ходе исследования были сформулированы 31 вопрос с точки зрения клиницистов, а ответы оценивались двумя педиатрическими ревматологами с более чем 20-летним опытом работы с СМЛ.
Результаты показали, что обе модели продемонстрировали умеренную надежность и высокое качество ответов. Однако ChatGPT превзошел LLaMA по точности, качеству и надежности, соответствуя рекомендациям в 80,6% случаев против 51,6% у LLaMA. Эти результаты важны для врачей и клиник, так как показывают, что использование языковых моделей может оказать значительное влияние на диагностику и лечение, однако они не должны заменять клиническую экспертизу.
Объяснение терминов
Семейная средиземноморская лихорадка (СМЛ): генетически обусловленное воспалительное заболевание, характеризующееся периодическими приступами лихорадки и воспалением различных органов.
Крупные языковые модели (LLMs): продвинутые алгоритмы, использующие машинное обучение для обработки и генерации текста на естественном языке.
SHARE и EULAR: европейские организации, разрабатывающие клинические рекомендации для лечения ревматических заболеваний.
DISCERN Scale: инструмент для оценки качества медицинской информации.
Глобальный качественный рейтинг: оценка общего качества ответов на основе специфических критериев.
Текущее состояние исследований
На сегодняшний день исследования в области использования ИИ в медицине активно развиваются. Сравнение языковых моделей показывает, что, хотя они могут быть полезными в предоставлении информации, их точность и соответствие клиническим рекомендациям все еще требуют улучшения. В отличие от предыдущих работ, которые фокусировались на одной модели, данное исследование является первым, оценивающим два различных LLM в контексте СМЛ.
Изменение клинической практики
Результаты исследования могут существенно изменить клиническую практику. Врачи могут использовать языковые модели в качестве дополнительного инструмента для получения быстрого доступа к информации и рекомендациям, что улучшит качество ухода за пациентами. Однако необходимо учитывать, что модели могут содержать недочеты, и их следует применять совместно с клиническим опытом.
Рекомендации для врачей и клиник
Врачам рекомендуется:
- Интегрировать результаты данного исследования в свою практику, используя ChatGPT для быстрого получения информации о СМЛ.
- Постоянно проверять данные, полученные от моделей, с учетом последних клинических рекомендаций и личного опыта.
- Обучить медицинский персонал правильному использованию языковых моделей и оценке их ответов.
Возможные барьеры включают недоверие к ИИ и нехватку обучения. Для их преодоления необходимо проводить обучающие программы и делиться успешными примерами использования ИИ в клинической практике.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
1. Что такое семейная средиземноморская лихорадка?
Это генетически обусловленное заболевание, характеризующееся периодическими воспалительными атаками.
2. Каковы преимущества использования языковых моделей в медицине?
Они обеспечивают быстрый доступ к медицинской информации и рекомендациям, что может улучшить качество ухода за пациентами.
3. Как были оценены модели в исследовании?
Оценка проводилась по нескольким критериям, включая надежность, качество и точность ответов.
4. Могут ли языковые модели заменить врачей?
Нет, они должны дополнять, а не заменять клиническую экспертизу.
5. Какие рекомендации для врачей по использованию ИИ в практике?
Врачи должны обучаться правильному использованию моделей и постоянно проверять информацию с учетом клинических рекомендаций.
Заключение
Исследование подчеркивает значение использования языковых моделей в медицинской практике и показывает, что, несмотря на их возможности, важно сохранять критический подход к получаемой информации. Будущие исследования могут сосредоточиться на улучшении точности и адаптации ИИ к специфическим медицинским задачам.
Полное исследование доступно по ссылке: Eur J Pediatr. 2025 Jul 18;184(8):491. doi: 10.1007/s00431-025-06318-y
