최근 한 연구에서는 소아 의료 진단에서 ChatGPT-4의 한계가 밝혀졌습니다. 그 결과 정확도는 17%에 불과해 일반 의료 사례에 비해 낮은 수준인 것으로 나타났다. 이로 인해 의료 분야에서 인공 지능을 적용하는 것에 대한 더 많은 생각이 촉발되었으며 인간의 전문적 경험의 중요성도 강조되었습니다. 연구진은 또한 모델의 훈련 데이터를 개선하고 보다 정확한 의학 문헌을 제공함으로써 소아 진단에서 ChatGPT의 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다고 지적했다.
최신 연구에 따르면 ChatGPT-4의 소아 의료 사례 정확도는 17%에 불과하며 지난해 일반 의료 사례에 비해 성능이 좋지 않은 것으로 나타났다. 연구진은 훈련과 정확한 의학 문헌 제공을 통해 ChatGPT의 소아 진단 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다고 제안했다. 이 연구는 의학 분야에서 소아과 의사의 임상 경험이 대체 불가능함을 강조합니다. 100개 사례 중 모델은 17개만 올바르게 진단했으며 대부분의 오류가 동일한 장기 시스템에 집중되어 있었습니다. 특정 의료 데이터를 활용한 훈련을 통해 소아질환에 대한 대규모 언어모델 챗봇의 진단 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.본 연구 결과는 인공지능 기술의 급속한 발전에도 불구하고 의료 등 고도의 전문성과 경험적 판단이 요구되는 분야에서는 여전히 신중하게 적용하고 인공지능의 역할을 충분히 발휘할 필요가 있음을 상기시켜준다. 인간 전문가. 앞으로 인공지능 기술과 인간의 전문지식을 어떻게 더 잘 결합하는가는 의료분야에서 지속적인 탐구를 위한 중요한 방향이 될 것이다.