Sự phát triển của công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, đặc biệt là trong việc sàng lọc thử nghiệm lâm sàng, đã thu hút sự chú ý đáng kể vì khả năng tối ưu hóa quy trình và nâng cao độ chính xác. Một trong những công nghệ như vậy, GPT-4V, được trang bị khả năng RAG (Retrieval-Augmented Generation), đã thể hiện sự hứa hẹn trong việc xử lý hồ sơ y tế một cách hiệu quả để xác định ứng cử viên phù hợp cho các thử nghiệm lâm sàng. Bài viết này sẽ đi sâu vào nghiên cứu được tiến hành để đánh giá hiệu quả của GPT-4V trong ngữ cảnh này, so sánh hiệu suất của nó với nhân viên nghiên cứu truyền thống. Bằng cách phân tích phương pháp, dữ liệu, các chỉ số hiệu suất và so sánh chi phí, chúng tôi nhằm mục đích làm sáng tỏ những lợi ích đáng kể mà GPT-4V mang lại trong lĩnh vực sàng lọc thử nghiệm lâm sàng.
Hiểu biết về GPT-4V và RAG
GPT-4V và RAG là hai công nghệ AI tiên tiến đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý dữ liệu y tế và cải thiện quá trình sàng lọc thử nghiệm lâm sàng. GPT-4V, với khả năng Retrieval-Augmented Generation (RAG), đã được sử dụng để xử lý hồ sơ y tế điện tử và ghi chú lâm sàng của ứng viên tiềm năng. RAG cho phép GPT-4V truy xuất dữ liệu từ các nguồn bên ngoài như internet hoặc tài liệu nội bộ. Việc kết hợp hai công nghệ này mang lại khả năng xử lý dữ liệu hiệu quả và chính xác, giúp tăng cường quá trình sàng lọc thử nghiệm lâm sàng.
Phương pháp và Dữ liệu nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, phương pháp được sử dụng để xử lý dữ liệu từ một bộ dữ liệu thu thập từ bệnh nhân tham gia thử nghiệm lâm sàng về bệnh suy tim triệu chứng. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng GPT-4V với khả năng RAG để xử lý dữ liệu cấu trúc trong hồ sơ điện tử của bệnh nhân để xác định 5 tiêu chí bao gồm và 5 tiêu chí loại trừ. Dữ liệu không cấu trúc trong ghi chú lâm sàng yêu cầu sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo để xác định 13 tiêu chí còn lại. Một luồng công việc có tên là RECTIFIER đã được phát triển bằng cấu trúc RAG và GPT-4V. Tập dữ liệu bao gồm 100 bệnh nhân cho việc phát triển, 282 bệnh nhân cho việc xác thực và 1894 bệnh nhân cho việc kiểm tra.
Đánh giá hiệu suất của RECTIFIER
Đánh giá hiệu suất của RECTIFIER trong việc xác định tiêu chí thử nghiệm lâm sàng cho bệnh nhân suy tim triệu chứng đã cho thấy khả năng của công nghệ trí tuệ nhân tạo trong quy trình sàng lọc. RECTIFIER đã được so sánh với nhân viên nghiên cứu dựa trên các câu hỏi về điều kiện tham gia. Các chỉ số sử dụng bao gồm độ nhạy, độ đặc hiệu, độ chính xác, và hệ số tương quan Matthews (MCC). RECTIFIER đã thể hiện khả năng xác định ứng cử viên thử nghiệm lâm sàng tốt hơn hoặc ngang bằng nhân viên nghiên cứu. MCC đo lường khả năng của mô hình chọn hoặc loại trừ một người, với 1 đại diện cho độ chính xác 100%. RECTIFIER đã cho kết quả hứa hẹn về độ chính xác và xác định đủ điều kiện.
So sánh chi phí giữa nhân viên nghiên cứu và GPT-4V
Một ước lượng chi phí chi tiết giữa việc sử dụng nhân viên nghiên cứu và công nghệ trí tuệ nhân tạo GPT-4V trong quá trình sàng lọc thử nghiệm lâm sàng đã được nêu rõ trong nghiên cứu này. Chi phí sử dụng GPT-4V cho mỗi bệnh nhân dao động từ 0.02 đến 0.10. Đánh giá 1.000 ứng viên tiềm năng bằng trí tuệ nhân tạo sẽ mất vài phút và tầm khoảng $100. Chi phí trả cho nhân viên nghiên cứu cao hơn đáng kể so với việc sử dụng GPT-4V. Trí tuệ nhân tạo cung cấp một giải pháp hiệu quả về chi phí và thời gian cho việc sàng lọc thử nghiệm lâm sàng.
Kết luận
Tổng kết, sự tiến bộ của công nghệ AI, đặc biệt là GPT-4V với khả năng RAG, đã chứng minh sức mạnh của mình trong việc cải thiện quy trình sàng lọc thử nghiệm lâm sàng. Với khả năng xử lý nhanh chóng và chính xác, GPT-4V mang lại lợi ích lớn cho ngành y tế. Nhưng nhớ rằng “không có gì trong cuộc sống này đến dễ dàng”.
