ChatGPT trợ giúp! Một cậu bé 4 tuổi đã tìm đến 17 chuyên gia để điều trị trong 3 năm nhưng không có kết quả. Một mô hình lớn đã tìm ra chính xác nguyên nhân gây bệnh.
Sau 3 năm mắc phải “căn bệnh lạ” và tìm cách chữa trị vô ích, cuối cùng anh đã được ChatGPT chẩn đoán thành công!
Đây là một trải nghiệm có thật đã xảy ra với một cậu bé 4 tuổi.
Sau một bài tập nhất định, anh bắt đầu cảm thấy cơ thể đau nhức dữ dội. Mẹ cô đã đưa cô đến gặp 17 bác sĩ, từ nhi khoa, chỉnh hình, đến các chuyên gia khác nhau và một loạt cuộc kiểm tra như MRI, nhưng không ai thực sự tìm ra nguyên nhân.
Mẹ anh đã cố gắng tìm kiếm sự giúp đỡ từ ChatGPT với hy vọng không cao nhưng sau này đã trực tiếp đưa ra lời khuyên chính xác dựa trên mô tả và báo cáo kiểm tra.
Ngay khi chủ đề này xuất hiện, nó đã lọt vào danh sách nóng Zhihu và mức độ phổ biến trên Reddit cũng tăng vọt lên 2,3k.
Một số cư dân mạng cho rằng GPT lần này thực sự rất thú vị:
Mỗi phòng khám của bác sĩ đều có thể có trợ lý AI và so sánh nó với kết quả chẩn đoán của chính họ.
Một số cư dân mạng đã lấy ý tưởng từ Med-PaLM, một mô hình chẩn đoán y tế phụ trợ lớn được Google đào tạo đặc biệt và muốn biết kết quả chẩn đoán của nó:
Đây là một nhiệm vụ thử nghiệm gần như hoàn hảo đối với các mô hình lớn.
Vì vậy, chính xác những gì đang xảy ra?
**Đó là loại “bệnh lạ” gì vậy? **
Nhân vật chính của câu chuyện tên là Alex, mẹ anh là Courtney có hai người con.
Một ngày năm 2020, bảo mẫu của Alex nói với Courtney rằng Alex phải uống thuốc giảm đau hàng ngày, nếu không cậu ấy sẽ suy sụp vì đau.
Sau đó, Alex lại bắt đầu nghiến răng, bố mẹ cậu liên kết hai thứ đó với nhau và cho rằng nguyên nhân có thể là do cơn đau do thay răng hoặc sâu răng.
Thế là mẹ cô đưa Alex đến gặp nha sĩ, và hành trình 3 năm tìm kiếm phương pháp điều trị y tế của Alex chính thức bắt đầu.
Nha sĩ không tìm thấy bất kỳ vấn đề nào sau khi kiểm tra, nhưng cho rằng vì Alex nghiến răng nên ông khuyên họ nên đến gặp bác sĩ chỉnh răng chuyên điều trị tắc nghẽn đường thở.
Bác sĩ chỉnh nha phát hiện hàm trên của Alex quá nhỏ, gây khó thở nên đã đặt khí cụ giãn nở cho Alex. Phương pháp điều trị này quả thực đã có tác dụng, người mẹ từng nghĩ rằng bệnh của Alex sẽ sớm khỏi.
Điều đó hợp lý nhưng thực tế thường phi logic.
Mẹ cô sớm phát hiện ra rằng Alex, lúc đó mới bốn tuổi, đã đột ngột sụt cân.
Lần này, người mẹ tìm đến bác sĩ nhi khoa để được giúp đỡ.
Các bác sĩ cho rằng Alex có thể đã bị ảnh hưởng bởi virus Corona nhưng mẹ anh không hài lòng với lời giải thích này. Tuy nhiên, mẹ tôi vẫn đưa Alex đi xét duyệt vào đầu năm 2021.
Bác sĩ nói với mẹ rằng Alex đã "cao hơn một chút", nhưng nhận thấy bàn chân trái và phải của Alex có phần không cân đối nên đề nghị họ chọn vật lý trị liệu.
Lần này, mẹ cô tin lời bác sĩ, nhưng trước khi bắt đầu tập vật lý trị liệu, Alex lại xuất hiện các triệu chứng đau đầu và ngày càng trầm trọng hơn.
物理治疗的事只好先搁置一下，母亲先带Alex去看**神经(内) Bác sĩ kết luận rằng Alex bị chứng đau nửa đầu.
Trong khi chống chọi với những cơn đau đầu, Alex cũng gặp rắc rối với triệu chứng kiệt sức nên được đưa đến bác sĩ tai mũi họng để kiểm tra xem liệu có vấn đề về xoang ảnh hưởng đến giấc ngủ của anh hay không.
Trải qua những thăng trầm này, Alex cuối cùng cũng bắt đầu tiếp nhận vật lý trị liệu, bác sĩ vật lý trị liệu** của anh tin rằng Alex có thể mắc một căn bệnh bẩm sinh tên là dị tật Chiari.
Rối loạn bẩm sinh này gây ra những bất thường trong não nơi hộp sọ gặp cột sống.
Người mẹ bắt đầu nghiên cứu vấn đề này và đưa Alex đến gặp các bác sĩ nhi khoa mới, bác sĩ nội khoa nhi, bác sĩ nội khoa người lớn và **bác sĩ y khoa cơ xương khớp.
Cuối cùng, Alex đã gặp tới 17 bác sĩ, có thể nói anh đã đến thăm hầu hết các khoa có thể tưởng tượng được, thậm chí còn được đưa đến khoa cấp cứu nhưng vẫn không tìm ra được nguyên nhân.
**Cho đến khi ChatGPT khiến toàn bộ sự việc đảo ngược 180 độ. **
Với tâm lý muốn thử một lần, mẹ tôi đã đăng ký tài khoản ChatGPT.
Cô nhập các triệu chứng của Alex và ghi chú từ báo cáo MRI, trong đó có một chi tiết là Alex không thể ngồi xếp bằng.
ChatGPT đưa ra chẩn đoán - Hội chứng dây buộc (TCS).
Đương nhiên, Courtney không trực tiếp tin tưởng, sau khi nhận được câu trả lời, đầu tiên cô tìm được một nhóm giao lưu dành cho phụ huynh có con trên Facebook.
Sau khi đọc phần thảo luận, mẹ tôi cảm thấy những triệu chứng này rất giống với triệu chứng của Alex.
Phát hiện này đã thắp lại ngọn lửa hy vọng gần như bị dập tắt, sau này mẹ tôi kể lại rằng mẹ đã ngồi trước máy tính cả đêm và trải nghiệm mọi thứ.
Với kết luận này và báo cáo MRI của Alex, tôi đã tìm được bác sĩ giải phẫu thần kinh.
Lần này cuối cùng chúng tôi cũng tìm được đúng người, bác sĩ xem phim MRI và đưa ra kết luận giống như ChatGPT, đồng thời chỉ ra vị trí cụ thể của sợi dây buộc.
Mọi chuyện sau đó diễn ra suôn sẻ hơn. Alex đã trải qua cuộc phẫu thuật và hiện đang hồi phục.
Vậy tại sao Alex không nhận được chẩn đoán cuối cùng cho đến khi gặp bác sĩ thứ 18?
Trước hết, nó có liên quan đến chính Alex.
Những người mắc TCS thường phát triển sứt môi ở lưng, nhưng Alex không bị sứt môi, một tình trạng gọi là hội chứng dây buộc huyền bí (OTCS).
Mặc dù TCS là một căn bệnh hiếm gặp nhưng tỷ lệ mắc bệnh ở trẻ sơ sinh không thấp, khoảng 0,005 ~ 0,025%, cao hơn tỷ lệ mắc bệnh bạch cầu.
** **### △Chen Yingge, Mi Yang. Một trường hợp thai nhi có nhiều bất thường về phát triển trong thai kỳ [J] . Những tiến bộ trong y học lâm sàng, 2023, 13(2)
Nhưng OTCS tương đối hiếm - hiếm đến mức tỷ lệ mắc bệnh chưa được tính toán.
Nhưng suy cho cùng, ở phần cuối của câu chuyện, bác sĩ phẫu thuật đã đưa ra phán đoán nhanh chóng sau khi xem hình ảnh MRI.
Vậy, việc chẩn đoán trước đây không thành có lẽ là do "nhầm bác sĩ": trong số 17 bác sĩ, không có ai tham gia phẫu thuật.
Tất nhiên, điều này là bình thường, xét cho cùng họ đều là bác sĩ chuyên khoa (tương ứng với bác sĩ đa khoa), giỏi về lĩnh vực chuyên môn tương ứng, không thể tránh khỏi kiến thức ngoài chuyên ngành sẽ không toàn diện.
Nhưng điều này cũng bộc lộ một vấn đề, khi gặp phải những vấn đề không rõ nguyên nhân, những bác sĩ này đã không cân nhắc việc tiến hành tư vấn đa ngành, và không biết họ có hỏi thăm đầy đủ về bệnh sử của Alex hay không.
Theo lời của mẹ cô, Courtney, không ai sẵn sàng giải quyết "vấn đề lớn hơn (ngoài kỷ luật của chính họ)" và không ai đưa ra bất kỳ manh mối nào về chẩn đoán.
Nền tảng kiến thức của ChatGPT ít nhất cũng phong phú hơn nhiều về chiều rộng so với các chuyên gia trong các lĩnh vực được chia nhỏ, giúp xem xét tình huống của Alex một cách toàn diện hơn và cuối cùng đưa ra kết luận chính xác.
Vậy việc chẩn đoán thành công lần này của ChatGPT là do nhầm lẫn hay nó thực sự có khả năng chẩn đoán?
**AI có thể được sử dụng để chẩn đoán không? **
Trên thực tế, đây không phải là lần đầu tiên có người sử dụng ChatGPT hoặc GPT-4 làm công cụ chẩn đoán bệnh.
Ví dụ, không lâu sau khi GPT-4 ra mắt, có người đã sử dụng nó để chẩn đoán thành công trường hợp con chó của chính họ và trải nghiệm này đã từng bùng nổ trên Internet.
Anh ấy nói với GPT-4 về các triệu chứng của con chó ngay từ lần khởi phát đầu tiên, quá trình điều trị và từng báo cáo xét nghiệm máu:
Ngày 20, cháu sốt 41,5 độ C. Bác sĩ chẩn đoán chó bị bệnh Babiosis dựa trên kết quả xét nghiệm máu (đính kèm kết quả xét nghiệm máu), điều trị bằng kháng sinh trong 3 ngày tiếp theo. Ngày 24, cháu được điều trị bằng kháng sinh nhưng không khỏi. nướu răng nhợt nhạt (có kết quả xét nghiệm máu mới kèm theo kết quả xét nghiệm máu).
GPT-4 nhanh chóng đưa ra kết quả phát hiện và chỉ ra trong cuộc trò chuyện rằng nguyên nhân có thể do hai nguyên nhân sau:
Tan máu: Sự phá hủy các tế bào hồng cầu do nhiều lý do khác nhau, chẳng hạn như thiếu máu tán huyết qua trung gian miễn dịch (IMHA), độc tố hoặc các bệnh nhiễm trùng khác ngoài bệnh Babiosis.
Mất máu: Chảy máu bên trong hoặc bên ngoài, có thể do chấn thương, phẫu thuật hoặc các vấn đề về đường tiêu hóa (chẳng hạn như loét hoặc ký sinh trùng).
Chẩn đoán cuối cùng của bác sĩ cho thấy con chó thực sự mắc bệnh thiếu máu tán huyết qua trung gian miễn dịch (IMHA) và con chó đã được cứu sau khi được dùng đúng loại thuốc.
Ngoài ra, một số cư dân mạng còn kể lại trải nghiệm cứu mạng của mình bằng ChatGPT (GPT-4).
Anh ấy đi tập gym thấy đau nhức khắp người, sau khi hỏi ý kiến GPT-4 về tình trạng của mình thì nhận được câu trả lời là “tiêu cơ vân” và ngay lập tức đến bệnh viện và kết quả là tử vong.
Tuy nhiên, một số nghiên cứu học thuật đã đề cập rằng cả ChatGPT và GPT-4 đều không phải là bác sĩ AI mà bạn có thể hoàn toàn tin cậy.
Ví dụ, một nghiên cứu được công bố trên JAMA của Brigham and Women's Hospital (BWH), một bệnh viện liên kết với Đại học Harvard, cho thấy khi đưa ra khuyến nghị điều trị ung thư, ChatGPT chỉ hoàn toàn đúng trong 62% trường hợp.
Trong các trường hợp khác, 34% gợi ý chứa ít nhất một hoặc nhiều câu trả lời không nhất quán với chẩn đoán chính xác và 2% trường hợp đưa ra chẩn đoán không hợp lý.
Về vấn đề này, nghiên cứu cho rằng việc chẩn đoán không thể hoàn toàn phó mặc cho ChatGPT hoặc GPT-4, xét cho cùng, họ vẫn không thể so sánh với các bác sĩ chuyên nghiệp trong quá trình chẩn đoán.
(Tuy nhiên, một số cư dân mạng chỉ ra rằng nguyên nhân khiến ChatGPT không chẩn đoán thành công cũng có thể liên quan đến dữ liệu huấn luyện và không đưa vào thông tin điều trị sau năm 2021)
Về vấn đề này, Andrew Beam, trợ lý giáo sư dịch tễ học tại Đại học Harvard, tin rằng tác động của ChatGPT và GPT-4 nên được nhìn từ hai phía:
Một mặt, chúng dễ sử dụng hơn một số phần mềm chẩn đoán thông thường hoặc công cụ tìm kiếm Google, đặc biệt là phiên bản GPT-4.
Nhưng mặt khác, họ vẫn chưa có khả năng thay thế các bác sĩ lâm sàng có chuyên môn vững chắc. Suy cho cùng, đối với AI, quả thực chúng có thể bịa đặt thông tin khi không tìm được câu trả lời và suy ra kết quả sai dựa trên “ảo giác”.
Jesse M. Ehrenfeld, chủ tịch Hiệp hội Y khoa Hoa Kỳ (AMA), cho rằng ngay cả khi AI có thể chẩn đoán kết quả thì trách nhiệm cuối cùng thuộc về chính bác sĩ.
Tóm lại quan điểm trên, ai cũng có thể sử dụng AI để hỗ trợ chẩn đoán bệnh, dễ sử dụng hơn các công cụ tìm kiếm nhưng cuối cùng vẫn phải đến bệnh viện và tìm bác sĩ để chẩn đoán.
Vậy nếu dự định sử dụng mô hình lớn để “tư vấn điều tra” thì nên sử dụng mô hình lớn nào?
Một số cư dân mạng đã lấy chính mình làm trường hợp để kiểm tra xem các mô hình ngôn ngữ lớn khác nhau có khả năng chẩn đoán hay không và cuối cùng nghĩ rằng GPT-4 có khả năng cao hơn:
Tôi đã tham khảo ý kiến một số bác sĩ về nguyên nhân gây ra chứng ho mãn tính của mình nhưng cuối cùng tôi được biết rằng tôi mắc bệnh LPR (Trào ngược thanh quản tiềm ẩn) từ một kênh YouTube.
Tôi đã thử nghiệm mô hình lớn với các trường hợp của riêng mình và GPT-4 là trường hợp duy nhất được chẩn đoán thành công. Mặc dù Claude 2 đã có câu trả lời gần đúng nhưng ông không thể chẩn đoán nó một cách hoàn toàn độc lập.
Bạn đã bao giờ thử sử dụng AI để giúp chẩn đoán tình trạng của mình chưa? Nó cảm thấy như thế nào?
Liên kết tham khảo:
[1]
[2]
[3]
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
ChatGPT trợ giúp! Một cậu bé 4 tuổi đã tìm đến 17 chuyên gia để điều trị trong 3 năm nhưng không có kết quả. Một mô hình lớn đã tìm ra chính xác nguyên nhân gây bệnh.
Nguồn gốc: Qubits
Sau 3 năm mắc phải “căn bệnh lạ” và tìm cách chữa trị vô ích, cuối cùng anh đã được ChatGPT chẩn đoán thành công!
Đây là một trải nghiệm có thật đã xảy ra với một cậu bé 4 tuổi.
Sau một bài tập nhất định, anh bắt đầu cảm thấy cơ thể đau nhức dữ dội. Mẹ cô đã đưa cô đến gặp 17 bác sĩ, từ nhi khoa, chỉnh hình, đến các chuyên gia khác nhau và một loạt cuộc kiểm tra như MRI, nhưng không ai thực sự tìm ra nguyên nhân.
Mẹ anh đã cố gắng tìm kiếm sự giúp đỡ từ ChatGPT với hy vọng không cao nhưng sau này đã trực tiếp đưa ra lời khuyên chính xác dựa trên mô tả và báo cáo kiểm tra.
**Đó là loại “bệnh lạ” gì vậy? **
Nhân vật chính của câu chuyện tên là Alex, mẹ anh là Courtney có hai người con.
Một ngày năm 2020, bảo mẫu của Alex nói với Courtney rằng Alex phải uống thuốc giảm đau hàng ngày, nếu không cậu ấy sẽ suy sụp vì đau.
Sau đó, Alex lại bắt đầu nghiến răng, bố mẹ cậu liên kết hai thứ đó với nhau và cho rằng nguyên nhân có thể là do cơn đau do thay răng hoặc sâu răng.
Thế là mẹ cô đưa Alex đến gặp nha sĩ, và hành trình 3 năm tìm kiếm phương pháp điều trị y tế của Alex chính thức bắt đầu.
Nha sĩ không tìm thấy bất kỳ vấn đề nào sau khi kiểm tra, nhưng cho rằng vì Alex nghiến răng nên ông khuyên họ nên đến gặp bác sĩ chỉnh răng chuyên điều trị tắc nghẽn đường thở.
Điều đó hợp lý nhưng thực tế thường phi logic.
Mẹ cô sớm phát hiện ra rằng Alex, lúc đó mới bốn tuổi, đã đột ngột sụt cân.
Các bác sĩ cho rằng Alex có thể đã bị ảnh hưởng bởi virus Corona nhưng mẹ anh không hài lòng với lời giải thích này. Tuy nhiên, mẹ tôi vẫn đưa Alex đi xét duyệt vào đầu năm 2021.
Bác sĩ nói với mẹ rằng Alex đã "cao hơn một chút", nhưng nhận thấy bàn chân trái và phải của Alex có phần không cân đối nên đề nghị họ chọn vật lý trị liệu.
Lần này, mẹ cô tin lời bác sĩ, nhưng trước khi bắt đầu tập vật lý trị liệu, Alex lại xuất hiện các triệu chứng đau đầu và ngày càng trầm trọng hơn.
Trong khi chống chọi với những cơn đau đầu, Alex cũng gặp rắc rối với triệu chứng kiệt sức nên được đưa đến bác sĩ tai mũi họng để kiểm tra xem liệu có vấn đề về xoang ảnh hưởng đến giấc ngủ của anh hay không.
Trải qua những thăng trầm này, Alex cuối cùng cũng bắt đầu tiếp nhận vật lý trị liệu, bác sĩ vật lý trị liệu** của anh tin rằng Alex có thể mắc một căn bệnh bẩm sinh tên là dị tật Chiari.
Rối loạn bẩm sinh này gây ra những bất thường trong não nơi hộp sọ gặp cột sống.
Người mẹ bắt đầu nghiên cứu vấn đề này và đưa Alex đến gặp các bác sĩ nhi khoa mới, bác sĩ nội khoa nhi, bác sĩ nội khoa người lớn và **bác sĩ y khoa cơ xương khớp.
Cuối cùng, Alex đã gặp tới 17 bác sĩ, có thể nói anh đã đến thăm hầu hết các khoa có thể tưởng tượng được, thậm chí còn được đưa đến khoa cấp cứu nhưng vẫn không tìm ra được nguyên nhân.
Với tâm lý muốn thử một lần, mẹ tôi đã đăng ký tài khoản ChatGPT.
Cô nhập các triệu chứng của Alex và ghi chú từ báo cáo MRI, trong đó có một chi tiết là Alex không thể ngồi xếp bằng.
ChatGPT đưa ra chẩn đoán - Hội chứng dây buộc (TCS).
Đương nhiên, Courtney không trực tiếp tin tưởng, sau khi nhận được câu trả lời, đầu tiên cô tìm được một nhóm giao lưu dành cho phụ huynh có con trên Facebook.
Sau khi đọc phần thảo luận, mẹ tôi cảm thấy những triệu chứng này rất giống với triệu chứng của Alex.
Phát hiện này đã thắp lại ngọn lửa hy vọng gần như bị dập tắt, sau này mẹ tôi kể lại rằng mẹ đã ngồi trước máy tính cả đêm và trải nghiệm mọi thứ.
Lần này cuối cùng chúng tôi cũng tìm được đúng người, bác sĩ xem phim MRI và đưa ra kết luận giống như ChatGPT, đồng thời chỉ ra vị trí cụ thể của sợi dây buộc.
Mọi chuyện sau đó diễn ra suôn sẻ hơn. Alex đã trải qua cuộc phẫu thuật và hiện đang hồi phục.
Vậy tại sao Alex không nhận được chẩn đoán cuối cùng cho đến khi gặp bác sĩ thứ 18?
Những người mắc TCS thường phát triển sứt môi ở lưng, nhưng Alex không bị sứt môi, một tình trạng gọi là hội chứng dây buộc huyền bí (OTCS).
Mặc dù TCS là một căn bệnh hiếm gặp nhưng tỷ lệ mắc bệnh ở trẻ sơ sinh không thấp, khoảng 0,005 ~ 0,025%, cao hơn tỷ lệ mắc bệnh bạch cầu.
**
**### △Chen Yingge, Mi Yang. Một trường hợp thai nhi có nhiều bất thường về phát triển trong thai kỳ [J] . Những tiến bộ trong y học lâm sàng, 2023, 13(2)
Nhưng OTCS tương đối hiếm - hiếm đến mức tỷ lệ mắc bệnh chưa được tính toán.
Nhưng suy cho cùng, ở phần cuối của câu chuyện, bác sĩ phẫu thuật đã đưa ra phán đoán nhanh chóng sau khi xem hình ảnh MRI.
Vậy, việc chẩn đoán trước đây không thành có lẽ là do "nhầm bác sĩ": trong số 17 bác sĩ, không có ai tham gia phẫu thuật.
Tất nhiên, điều này là bình thường, xét cho cùng họ đều là bác sĩ chuyên khoa (tương ứng với bác sĩ đa khoa), giỏi về lĩnh vực chuyên môn tương ứng, không thể tránh khỏi kiến thức ngoài chuyên ngành sẽ không toàn diện.
Nhưng điều này cũng bộc lộ một vấn đề, khi gặp phải những vấn đề không rõ nguyên nhân, những bác sĩ này đã không cân nhắc việc tiến hành tư vấn đa ngành, và không biết họ có hỏi thăm đầy đủ về bệnh sử của Alex hay không.
Theo lời của mẹ cô, Courtney, không ai sẵn sàng giải quyết "vấn đề lớn hơn (ngoài kỷ luật của chính họ)" và không ai đưa ra bất kỳ manh mối nào về chẩn đoán.
Nền tảng kiến thức của ChatGPT ít nhất cũng phong phú hơn nhiều về chiều rộng so với các chuyên gia trong các lĩnh vực được chia nhỏ, giúp xem xét tình huống của Alex một cách toàn diện hơn và cuối cùng đưa ra kết luận chính xác.
Vậy việc chẩn đoán thành công lần này của ChatGPT là do nhầm lẫn hay nó thực sự có khả năng chẩn đoán?
**AI có thể được sử dụng để chẩn đoán không? **
Trên thực tế, đây không phải là lần đầu tiên có người sử dụng ChatGPT hoặc GPT-4 làm công cụ chẩn đoán bệnh.
Ví dụ, không lâu sau khi GPT-4 ra mắt, có người đã sử dụng nó để chẩn đoán thành công trường hợp con chó của chính họ và trải nghiệm này đã từng bùng nổ trên Internet.
Ngày 20, cháu sốt 41,5 độ C. Bác sĩ chẩn đoán chó bị bệnh Babiosis dựa trên kết quả xét nghiệm máu (đính kèm kết quả xét nghiệm máu), điều trị bằng kháng sinh trong 3 ngày tiếp theo. Ngày 24, cháu được điều trị bằng kháng sinh nhưng không khỏi. nướu răng nhợt nhạt (có kết quả xét nghiệm máu mới kèm theo kết quả xét nghiệm máu).
GPT-4 nhanh chóng đưa ra kết quả phát hiện và chỉ ra trong cuộc trò chuyện rằng nguyên nhân có thể do hai nguyên nhân sau:
Ngoài ra, một số cư dân mạng còn kể lại trải nghiệm cứu mạng của mình bằng ChatGPT (GPT-4).
Anh ấy đi tập gym thấy đau nhức khắp người, sau khi hỏi ý kiến GPT-4 về tình trạng của mình thì nhận được câu trả lời là “tiêu cơ vân” và ngay lập tức đến bệnh viện và kết quả là tử vong.
Ví dụ, một nghiên cứu được công bố trên JAMA của Brigham and Women's Hospital (BWH), một bệnh viện liên kết với Đại học Harvard, cho thấy khi đưa ra khuyến nghị điều trị ung thư, ChatGPT chỉ hoàn toàn đúng trong 62% trường hợp.
(Tuy nhiên, một số cư dân mạng chỉ ra rằng nguyên nhân khiến ChatGPT không chẩn đoán thành công cũng có thể liên quan đến dữ liệu huấn luyện và không đưa vào thông tin điều trị sau năm 2021)
Về vấn đề này, Andrew Beam, trợ lý giáo sư dịch tễ học tại Đại học Harvard, tin rằng tác động của ChatGPT và GPT-4 nên được nhìn từ hai phía:
Jesse M. Ehrenfeld, chủ tịch Hiệp hội Y khoa Hoa Kỳ (AMA), cho rằng ngay cả khi AI có thể chẩn đoán kết quả thì trách nhiệm cuối cùng thuộc về chính bác sĩ.
Tóm lại quan điểm trên, ai cũng có thể sử dụng AI để hỗ trợ chẩn đoán bệnh, dễ sử dụng hơn các công cụ tìm kiếm nhưng cuối cùng vẫn phải đến bệnh viện và tìm bác sĩ để chẩn đoán.
Vậy nếu dự định sử dụng mô hình lớn để “tư vấn điều tra” thì nên sử dụng mô hình lớn nào?
Một số cư dân mạng đã lấy chính mình làm trường hợp để kiểm tra xem các mô hình ngôn ngữ lớn khác nhau có khả năng chẩn đoán hay không và cuối cùng nghĩ rằng GPT-4 có khả năng cao hơn:
Liên kết tham khảo: [1] [2] [3]