ScreenGPT – A mesterséges intelligencia alkalmazásának lehetőségei és korlátai a primer, szekunder és tercier prevencióban

Angyal, Viola ✉ [Angyal, Viola Zsuzsanna (biomérnök), szerző] Doktori Iskola (SE); Bertalan, Ádám [Bertalan, Ádám (egészségügyi info...), szerző] Digitális Egészségtudományi Intézet (SE / EKK); Doktori Iskola (SE); Domján, Péter [Domján, Péter (Egészségszociológia), szerző] Doktori Iskola (SE); Dinya, Elek [Dinya, Elek (Orvosi biometria), szerző] Digitális Egészségtudományi Intézet (SE / EKK)

Magyar nyelvű Szakcikk (Folyóiratcikk) Tudományos
Megjelent: ORVOSI HETILAP 0030-6002 1788-6120 165 (16) pp. 629-635 2024
  • Pszichológiai Tudományos Bizottság: A
  • Demográfiai Osztályközi Állandó Bizottság: A hazai
  • SJR Scopus - Medicine (miscellaneous): Q4
Azonosítók
Bevezetés: A prevenció és a szűrővizsgálatok manapság egyre népszerűbbek. A páciensek – tudatosabbá válásuknak köszönhetően – többet kutatnak az interneten egészségi állapotukkal kapcsolatosan, függetlenül attól, hogy az mennyire megbízható. A ChatGPT megjelenése forradalmasította az információszerzést, így elkezdték azt öndiagnózisra és egészségi állapotuk menedzselésére használni. Annak ellenére, hogy a mesterségesintelligencia-alapú szolgáltatások nem helyettesíthetik az egészségügyi szakemberekkel történő konzultációt, kiegészítő szerepet tölthetnek be a hagyományos szűrési eljárások során, így érdemes megvizsgálni a lehetőségeket és a korlátokat. Célkitűzés: Kutatásunk legfőbb célkitűzése az volt, hogy azonosítsuk azokat a területeket, ahol a ChatGPT képes bekapcsolódni a primer, szekunder és tercier prevenciós folyamatokba. Célunk volt továbbá megalkotni az olyan mesterségesintelligencia-alapú szolgáltatás koncepcióját, amely segítheti a pácienseket a prevenció különböző szintjein. Módszer: A prevenciós területen a ChatGPT által nyújtott lehetőségeket a rendszernek feltett specifikus kérdésekkel térképeztük fel. Ezen tapasztalatok alapján létrehoztunk egy webapplikációt, melynek elkészítéséhez a GPT-4 modell szolgált alapul. A válaszok helyességét strukturált pontos kérdésekkel igyekeztük javítani. A webapplikáció elkészítéséhez Python programozási nyelvet használtunk, az alkalmazást pedig a Streamlit keretrendszer felhőszolgáltatásán keresztül tettük elérhetővé és tesztelhetővé. Eredmények: A tesztek eredményei alapján több olyan prevenciós területet azonosítottunk, ahol a ChatGPT-t hatékonyan lehetne alkalmazni. Az eredmények alapján sikeresen létrehoztuk egy webapplikáció alapjait, amely a ScreenGPT nevet kapta. Következtetés: Megállapítottuk, hogy a ChatGPT a prevenció mindhárom szintjén képes hasznos válaszokat adni pontos kérdésekre. Válaszai jól tükrözik az emberi párbeszédet, ám a ChatGPT nem rendelkezik öntudattal, így fontos, hogy a felhasználók kritikusan értékeljék a válaszait. A ScreenGPT szolgáltatást e tapasztalatok alapján sikerült megalkotnunk, számos további vizsgálatra van azonban szükség, hogy megbizonyosodjunk a megbízhatóságáról. Orv Hetil. 2024; 165(16): 629–635.
Hivatkozás stílusok: IEEEACMAPAChicagoHarvardCSLMásolásNyomtatás
2025-04-11 20:27