Результаты экзамена на получение сертификата по рентгенографии от ChatGPT-4
Среди наиболее известных моделей ИИ ChatGPT-4 показала замечательный потенциал в решении сложных образовательных задач, особенно в медицинских областях. Благодаря своей способности интерпретировать и отвечать как на текстовые, так и на графические вопросы, ChatGPT-4 все чаще рассматривается как инструмент для подготовки к экзаменам на получение медицинской сертификации. В этой статье рассматривается эффективность ChatGPT-4 в экзамене на получение рентгенографической сертификации Американского реестра рентгенологов (ARRT), оцениваются его сильные и слабые стороны при обработке различных типов вопросов. Исследование, недавно опубликованное в Academic Radiology, не только проливает свет на потенциальную роль ИИ в улучшении результатов обучения рентгенологов, но и вселяет чувство надежды и оптимизма в отношении будущего ИИ в медицинском образовании.
Эффективность ChatGPT-4 при ответах на текстовые и графические вопросы
Одним из важнейших результатов исследования стала различная производительность ChatGPT-4 при ответах на различные типы вопросов. Модель ИИ преуспела в текстовых вопросах, достигнув точности 86,3%, что говорит о том, что ее возможности обработки естественного языка хорошо подходят для интерпретации и ответа на письменный контент. Однако производительность значительно снизилась в отношении вопросов на основе изображений, точность составила всего 45,6%. Это несоответствие подчеркивает фундаментальное ограничение текущих моделей ИИ, таких как ChatGPT-4. Хотя они искусны в обработке и понимании текстовой информации, им трудно интерпретировать визуальные данные, что является важнейшим навыком в радиологии. Проблемы, с которыми сталкивается ИИ при интерпретации изображений, подчеркивают настоятельную необходимость дальнейших достижений в этой области, чтобы сделать ИИ более надежным инструментом в медицинском образовании.
Результаты по разным разделам экзамена ARRT
Сертификационный экзамен по радиографии ARRT делится на четыре основных домена: безопасность, создание изображений, уход за пациентами и процедуры. Производительность ChatGPT-4 варьировалась в зависимости от этих доменов, при этом самая высокая точность наблюдалась в домене безопасности (72,6%), а самая низкая — в процедурах (53,4%). ИИ показал умеренные результаты в производстве изображений (70,6%) и уходе за пациентами (67,3%). Эти результаты свидетельствуют о том, что ChatGPT-4 лучше подготовлен к решению вопросов, требующих знания протоколов безопасности и методов создания изображений, чем вопросов, требующих знания процедур. Более низкие результаты в домене процедур могут быть связаны с практическим характером этих вопросов, которые часто требуют глубокого понимания практических методов, которые модели ИИ пока не могут имитировать. Такая разница в производительности в разных доменах подчеркивает текущие ограничения ИИ в предоставлении всесторонней поддержки всех аспектов медицинского образования, подчеркивая необходимость дальнейших исследований и улучшений в этой области.
Влияние сложности вопроса на производительность ИИ
Другим критическим фактором, повлиявшим на производительность ChatGPT-4, стал уровень сложности вопросов. ИИ показал наилучшие результаты на простых вопросах с точностью 78,5%, но его точность снизилась до 65,6% для вопросов средней сложности и до 53,7% для сложных вопросов. Эта тенденция соответствует ожиданиям, что модели ИИ, хотя и способны решать простые задачи, испытывают трудности с более сложными проблемами, требующими продвинутых навыков рассуждения и решения проблем. Результаты показывают, что, хотя ChatGPT-4 может быть ценным инструментом для закрепления базовых концепций, он пока может быть ненадежен для решения более сложных аспектов экзаменов на получение медицинской сертификации. Это ограничение следует учитывать преподавателям и студентам при интеграции инструментов ИИ в стратегии подготовки к экзаменам.
Заключение
Исследование результатов ChatGPT-4 на сертификационном экзамене по радиографии ARRT дает ценную информацию о текущих возможностях и ограничениях ИИ в медицинском образовании. Хотя модель ИИ демонстрирует большой потенциал в обработке и реагировании на текстовые вопросы, она сталкивается со значительными проблемами при интерпретации визуальных данных и обработке сложных процедурных вопросов. Эти результаты подчеркивают необходимость дальнейшего совершенствования ИИ, особенно в обработке и интерпретации изображений, для лучшей поддержки разнообразных потребностей студентов-медиков. Поскольку технология ИИ продолжает развиваться, она обещает стать все более ценным инструментом в медицинском образовании. Тем не менее, ее текущие ограничения необходимо тщательно учитывать при интеграции в образовательные структуры. В конечном счете, эффективное использование ИИ в медицинском образовании потребует сбалансированного подхода, который использует ее сильные стороны и устраняет ее слабые стороны.
Источник: Academic Radiology
