Sztuczna inteligencja kontra jaskra: jak „podpowiedzi” zmieniają medyczną diagnozę?

Piszesz doktorat i zastanawiasz się, jak efektywnie wykorzystać AI w swoich badaniach medycznych lub innych?

Skontaktuj się z nami – pomożemy Ci zrozumieć potencjał „inżynierii promptów” i odpowiedzialnie wdrożyć nowoczesne technologie!

Wyobraź sobie lekarza przyszłości, który zamiast tradycyjnych narzędzi, używa zaawansowanej sztucznej inteligencji (AI) do diagnozowania chorób. Brzmi jak science fiction? Niekoniecznie! Najnowsze badania pokazują, że specjalne modele AI, zwane multimodalnymi dużymi modelami językowymi (LLM), mogą być niezwykle pomocne w wykrywaniu chorób oczu, takich jak jaskra, na podstawie zdjęć dna oka. Co ciekawe, kluczem do ich skuteczności okazuje się sposób, w jaki „rozmawiamy” z AI, czyli tzw. inżynieria promptów. Ten temat jest niezwykle ważny, ponieważ otwiera nowe możliwości we wczesnym wykrywaniu chorób, ale także pokazuje, jak istotne jest umiejętne korzystanie z nowoczesnych technologii w medycynie.

Jaskra: cichy złodziej wzroku i wyzwanie dla medycyny

Jaskra to podstępna choroba oczu, która często rozwija się bezobjawowo, prowadząc do nieodwracalnej utraty wzroku. Wczesne wykrycie jest kluczowe, ale diagnoza bywa skomplikowana i wymaga specjalistycznych badań oraz dostępu do okulisty. Niestety, szacuje się, że nawet 70% osób cierpiących na jaskrę nie wie o swojej chorobie. To ogromne wyzwanie, szczególnie w regionach o ograniczonym dostępie do opieki medycznej.

AI na ratunek? potencjał multimodalnych LLM

Sztuczna inteligencja od dawna wykazuje potencjał w analizie obrazów medycznych. Ostatnio szczególną uwagę przyciągają multimodalne LLM, takie jak GPT-4o (OpenAI) i Claude Sonnet 3.5 (Anthropic). „Multimodalne” oznacza, że potrafią one przetwarzać różne rodzaje danych jednocześnie – w tym przypadku zarówno obrazy (zdjęcia dna oka), jak i tekst (instrukcje od lekarza). Dzięki temu mogą one nie tylko „widzieć” zmiany chorobowe, ale także „rozumieć” kontekst kliniczny.

Naukowcy z Izraela i Stanów Zjednoczonych postanowili sprawdzić, jak dobrze te modele radzą sobie z diagnozowaniem jaskry na podstawie zdjęć dna oka z publicznie dostępnej bazy danych ACRIMA (zawierającej 705 zdjęć). Skupili się na dwóch kluczowych aspektach:

1. Skuteczności diagnostycznej samych modeli AI.

2. Wpływie „inżynierii promptów” i obrazów referencyjnych na ich działanie.

Czym jest „inżynieria promptów”? sztuka zadawania pytań AI

„Prompt” to po prostu instrukcja lub pytanie, które zadajemy modelowi AI. „Inżynieria promptów” to sztuka takiego formułowania tych instrukcji, aby uzyskać od AI jak najlepszą i najdokładniejszą odpowiedź. W badaniu przetestowano cztery rodzaje promptów:

• Proste prompty bez obrazów referencyjnych: Podstawowa instrukcja, np. „Oceń, czy na tym zdjęciu widać cechy jaskry”.

• Proste prompty z obrazami referencyjnymi: Do instrukcji dołączano przykładowe zdjęcia dna oka z jaskrą i bez jaskry, aby model miał punkt odniesienia.

• Zaawansowane prompty (inżynieria promptów) bez obrazów referencyjnych: Instrukcje były bardziej szczegółowe, definiowały rolę AI jako „eksperta okulistę” i zawierały konkretne wskazówki oparte na wiedzy medycznej (np. dotyczące wyglądu nerwu wzrokowego).

• Zaawansowane prompty z obrazami referencyjnymi: Połączenie szczegółowych instrukcji z obrazami referencyjnymi.

Wyniki, które dają do myślenia: mądre „podpowiedzi” czynią cuda!

Wyniki badania okazały się niezwykle interesujące:

• Claude Sonnet 3.5 górą: Model Claude Sonnet 3.5 osiągnął imponującą czułość 94,92% (zdolność do prawidłowego wykrycia choroby u osób chorych) i swoistość 73,46% (zdolność do prawidłowego wykluczenia choroby u osób zdrowych). To znacznie przewyższa czułość lekarzy pierwszego kontaktu (ok. 22%) w interpretacji zdjęć dna oka pod kątem jaskry.

• GPT-4o również z potencjałem: Model GPT-4o osiągnął maksymalną czułość 81,47% i swoistość 50,49%.

• Inżynieria promptów i obrazy referencyjne kluczem do sukcesu: Najważniejszym odkryciem było to, że zastosowanie zaawansowanych promptów wraz z obrazami referencyjnymi znacząco poprawiło skuteczność obu modeli. Dokładność GPT-4o wzrosła o 39,8%, a Claude Sonnet 3.5 aż o 64,2%!

Tabela: Wpływ promptów na skuteczność (uproszczona)

Jak widać na powyższym (uproszczonym) zestawieniu, odpowiednie „nakierowanie” AI poprzez precyzyjne instrukcje i dostarczenie jej wizualnych przykładów diametralnie zmienia jej możliwości diagnostyczne.

Co to oznacza dla przyszłości medycyny (i pisania prac doktorskich)?

Wyniki te mają ogromne znaczenie:

1. Potencjał AI w diagnostyce: Multimodalne LLM, odpowiednio „promptowane”, mogą stać się cennym narzędziem wspierającym wczesne wykrywanie jaskry, szczególnie w miejscach o ograniczonym dostępie do specjalistów. Ich wysoka czułość może pomóc „wyłapać” więcej przypadków choroby na wczesnym etapie.

2. Konieczność szkolenia lekarzy: Skuteczne wykorzystanie tych narzędzi będzie wymagało od lekarzy umiejętności w zakresie „inżynierii promptów”. To nowa kompetencja, która może stać się kluczowa w medycynie przyszłości.

3. Zalety LLM nad tradycyjnymi CNN: Choć specjalizowane sieci neuronowe (CNN) mogą osiągać jeszcze wyższą ogólną dokładność, LLM mają przewagę w łatwości użycia, mniejszych wymaganiach obliczeniowych i zdolności do przetwarzania danych multimodalnych (obraz + tekst). Nie wymagają też tak intensywnego dotrenowywania do nowych zadań.

4. Wyzwania i ograniczenia: Należy pamiętać, że badanie miało swoje ograniczenia. Modele nie były specjalnie „dostrajane” do wykrywania jaskry, a diagnoza opierała się wyłącznie na zdjęciach dna oka, podczas gdy w praktyce klinicznej stosuje się wiele innych badań. Konieczne są dalsze badania i walidacja na niezależnych zbiorach danych.

Wpływ na pisanie prac doktorskich (nie tylko w medycynie):
Choć artykuł dotyczy medycyny, płynące z niego wnioski są uniwersalne i mogą zainspirować doktorantów z różnych dziedzin:

• Precyzja w komunikacji z AI: Jeśli w swojej pracy doktorskiej wykorzystujesz narzędzia AI (np. do analizy danych, przeglądu literatury, generowania fragmentów tekstu), pamiętaj o znaczeniu precyzyjnych i dobrze sformułowanych promptów. „Sztuka zadawania pytań” AI staje się kluczową umiejętnością badawczą.

• Konieczność walidacji i świadomość ograniczeń: Każde narzędzie AI, nawet najbardziej zaawansowane, ma swoje ograniczenia. Wyniki uzyskane przy jego pomocy muszą być krytycznie oceniane i walidowane. Nie można bezkrytycznie polegać na „odpowiedziach” AI.

• Potencjał multimodalności: Badanie pokazuje siłę łączenia różnych typów danych (obraz i tekst). W wielu dziedzinach nauki takie podejście może prowadzić do głębszych i bardziej kompleksowych wniosków. Doktoranci powinni rozważać, czy w ich badaniach możliwe jest wykorzystanie podejścia multimodalnego.

• Etyka i odpowiedzialność: Wprowadzanie AI do wrażliwych obszarów, takich jak medycyna, wymaga szczególnej uwagi na kwestie etyczne i potencjalne ryzyka. Doktoranci zajmujący się tematyką AI powinni uwzględniać te aspekty w swoich pracach.

• Nowe kierunki badań: Samo zjawisko „inżynierii promptów” i optymalizacja interakcji człowiek-AI stają się fascynującym polem badawczym, również dla doktorantów z dziedziny informatyki, kognitywistyki czy lingwistyki.

Podsumowanie: przyszłość należy do mądrej współpracy człowieka z AI

Badanie nad wykorzystaniem multimodalnych LLM w diagnostyce jaskry pokazuje, że sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał, by zrewolucjonizować medycynę. Jednak kluczem do jej efektywnego wykorzystania jest nie tylko sama technologia, ale także nasza umiejętność „rozmawiania” z nią i kierowania jej działaniem. Inżynieria promptów, czyli sztuka mądrego formułowania instrukcji dla AI, staje się nową, niezbędną kompetencją, która może znacząco poprawić wyniki kliniczne i przyspieszyć postęp w wielu dziedzinach nauki.