Обзор исследования «Применение ChatGPT и других крупных языковых моделей в анестезиологии и критической медицине: систематический обзор»
Исследование «Применение ChatGPT и других крупных языковых моделей в анестезиологии и критической медицине» направлено на оценку внедрения крупных языковых моделей (LLMs) в области анестезиологии и критической медицины. Целью работы было описать интеграцию LLMs в данной области, продемонстрировав и классифицировав их текущие применения, оценив их эффективность в уходе за пациентами и рассмотрев этические и практические вызовы, связанные с их использованием.
Результаты исследования важны для врачей и клиник, так как они показывают, как LLMs могут улучшить качество ухода за пациентами, облегчить процессы обучения и повысить эффективность работы медицинского персонала.
Объяснение терминов
Крупные языковые модели (LLMs) — это алгоритмы искусственного интеллекта, которые обучаются на больших объемах текстовых данных и способны генерировать текст, отвечать на вопросы и выполнять другие языковые задачи. В контексте анестезиологии и критической медицины они могут использоваться для предсказания клинических исходов, управления тревожностью пациентов и обучения медицинского персонала.
Интенсивная терапия — это специализированная медицинская помощь для пациентов с тяжелыми состояниями, требующими постоянного мониторинга и поддержки функций организма.
Пероперативный уход — это комплекс мероприятий, проводимых до, во время и после хирургического вмешательства для обеспечения безопасности и комфорта пациента.
Текущее состояние исследований
На данный момент в области применения LLMs в анестезиологии и критической медицине проведено множество исследований. В данном систематическом обзоре было проанализировано 45 статей из 480 найденных, которые продемонстрировали разнообразные применения LLMs в четырех основных сегментах: интенсивная терапия, образование пациентов, медицинское образование и пероперативный уход. Новые модели, такие как GPT-4 и Google Bard, показали многообещающие результаты в предсказании клинических оценок и управлении тревожностью, однако их эффективность все еще ниже, чем у опытных врачей в сложных клинических сценариях.
Изменение клинической практики
Результаты исследования могут значительно изменить клиническую практику, позволяя врачам использовать LLMs для автоматизации рутинных задач, таких как составление документов для пациентов и обучение. Это может привести к оптимизации ухода за пациентами, снижению нагрузки на медицинский персонал и улучшению взаимодействия с пациентами.
Искусственный интеллект и автоматизация могут помочь в реализации выводов исследования, предоставляя врачам инструменты для более эффективного управления пациентами и улучшения качества обслуживания.
Советы для врачей и клиник
Врачам и клиникам рекомендуется начать с внедрения LLMs для выполнения простых задач, таких как создание информационных материалов для пациентов и автоматизация процессов обучения. Важно также проводить обучение медицинского персонала по использованию этих технологий, чтобы минимизировать возможные барьеры.
К возможным барьерам можно отнести недостаток знаний о технологиях и опасения по поводу безопасности данных. Для их преодоления необходимо организовать обучающие семинары и обеспечить доступ к ресурсам по использованию LLMs в клинической практике.
Итоги и перспективы
Исследование подчеркивает значимость применения LLMs в анестезиологии и критической медицине, открывая новые горизонты для улучшения качества медицинского обслуживания. Перспективы дальнейших исследований могут включать более глубокое изучение возможностей ИИ в различных аспектах медицины, что позволит улучшить уход за пациентами и повысить эффективность работы медицинских учреждений.
Полное исследование доступно по ссылке: Can J Anaesth. 2025 Jun 16. doi: 10.1007/s12630-025-02973-9.
