En una investigación publicada este año en Radiology, se descubrió que, de hecho, GPT-4 se puede aplicar a la verificación de informes de radiología y es tan sensible como lo recuerdan los humanos. Dominatribute fue obra del Dr. Roman J. Gertz, quien trabajó con su equipo de investigación del Dpt. de Radiología del Hospital Universitario de Colonia, Alemania. El estudio comparó a GPT-4 con seis radiólogos con diversos niveles de experiencia. La investigación se centró en descubrir posibles errores en 200 documentos médicos del tipo radiología, es decir, rayos X e imágenes por tomografía computarizada y resonancia magnética, que se llevaron a cabo entre junio de 2023 y diciembre de 2023.
GPT-4 se convertirá en un punto de inflexión en la corrección de pruebas de radiología
La evaluación reveló que GPT -4 tenía una tasa de detección del 82,7%, que es muy similar a la sensibilidad de los radiólogos humanos (fuente principal). Para empezar, GPT-4 fue mucho más rápido en el procesamiento de informes en comparación con el lector humano más lento, y los costos medios incurridos por informe fueron los más bajos, lo que señala no solo su utilidad sino también su potencial para ahorrar dinero en los departamentos de radiología.
El Dr. Gertz enfatiza que la IA, al igual que GPT-4, tiene un gran potencial para introducirse en los departamentos de radiología; puede conducir a la generación de informes adecuados de forma rápida y precisa. El estudio de trabajo demostró que las herramientas de corrección impulsadas por IA son una herramienta poderosa para mejorar los servicios de atención médica, ya que pueden disminuir los costos de las operaciones radiológicas y las tasas de error.
La investigación realizada por Radiology e incluso publicada en el Journal of Radiology ocultó el hecho de que el primer modelo de lenguaje, GPT-4, desarrollado por el proyecto OpenAI, ha demostrado una alta precisión de los radiólogos humanos a la hora de detectar errores en los informes de radiología. Dirigido por el Dr. Roman J. Gertz del Departamento de Radiología del Hospital Universitario de Colonia, Alemania, el trabajo del instituto sobre IA se compara con la evolución de la radiología.
Detección eficiente de errores
Este caso se llevó a cabo tomando 200 informes radiológicos de rayos X e imágenes de CT/MRI, que deben analizarse para evaluar cómo se desempeña GPT-4 frente a 6 radiólogos que tienen diferentes experiencias. Un dato que se reveló fue que GPT-4 alcanzó una alta precisión de detección de hasta el 82,7%, al igual que un radiólogo. Esta eficiencia de detección de errores permitirá generar un informe detallado en un tiempo mucho más corto.
En la investigación discutida, una de las fortalezas clave es la rentabilidad de GPT-4. Aunque es bastante costoso, para empezar, GPT-4 requiere menos tiempo para procesarse y verificarse que los humanos después de su implementación, lo que genera un costo promedio por informe más bajo. Esta característica de ahorro de costos convierte a GPT-4 en una herramienta útil para la operación y mantenimiento de departamentos de radiología que buscan orden en su flujo de trabajo y menor desembolso financiero.
Integración en la asistencia sanitaria
Gpt4 será la tecnología de IA clave que se integrará en los departamentos de Radiología, según la observación del Dr. Gertz, con el objetivo principal de mejorar los resultados de la atención al paciente. La revisión asistida por IA ayuda a que las radiaciones estén seguras de la integridad del informe de diagnóstico y, de esa manera, aporta calidad a la prestación de atención médica. Aparte de eso, la disponibilidad y las tarifas asequibles de GPT-4 entre la demanda de servicios de radiación ofrece la tecnología que no sólo reduce los errores médicos sino que también minimiza los costos operativos.
Se espera que la IA crezca y el campo de la radiología contará con estudios que orienten la investigación y el desarrollo futuros en esa área. En este escenario futuro, el Dr. Gertz sostiene que GPT -4 o cualquier otra tecnología de IA son elementos indispensables que ayudan a acelerar el diagnóstico y mejorar la calidad de la atención médica. Los departamentos de radiología pueden aprovechar las capacidades de la IA para superar los problemas de la industria de la salud en evolución. La IA garantiza servicios de diagnóstico oportunos, precisos y rentables para pacientes de todo el mundo.
Este artículo apareció originalmente en Medical Express .
