যাইহোক, তাদের সঠিকতা সর্বোত্তম ভবিষ্যতে ব্যবহারের জন্য পুঙ্খানুপুঙ্খ মূল্যায়ন প্রয়োজন।

ওসাকা মেট্রোপলিটন ইউনিভার্সিটির গ্র্যাজুয়েট স্কুল অফ মেডিসিনের ডাঃ ডাইসুকে হোরিউচি এবং সহযোগী অধ্যাপক ডাইজু উয়েদা রেডিওলজিস্টদের সাথে ChatG-এর ডায়াগনস্টিক নির্ভুলতার তুলনা করার জন্য একটি গবেষণা দলের নেতৃত্ব দিয়েছেন।

এই গবেষণায় রোগীর চিকিৎসার ইতিহাস, ছবি এবং ইমেজিং ফাইন্ডিং সহ 106টি musculoskeletal রেডিওলজি কেস জড়িত।

গবেষণার জন্য, রোগ নির্ণয়ের জন্য AI মডেলের GPT-4 এবং GPT-4 ভিশন (GPT-4V) এর দুটি সংস্করণে কেস তথ্য ইনপুট করা হয়েছিল। একই কেসগুলি রেডিওলজির বাসিন্দা এবং বোর্ড-প্রত্যয়িত রেডিওলজিস্টের কাছে উপস্থাপন করা হয়েছিল, যাদের রোগ নির্ণয়ের দায়িত্ব দেওয়া হয়েছিল।

ফলাফলগুলি প্রকাশ করেছে যে GPT-4 GPT-4V কে ছাড়িয়ে গেছে এবং রেডিওলজির বাসিন্দাদের ডায়াগনস্টিক নির্ভুলতার সাথে মিলেছে। যাইহোক, বোর্ড-প্রত্যয়িত রেডিওলজিস্টদের তুলনায় ChatGPT-এর ডায়াগনস্টিক নির্ভুলতা সাবপার বলে প্রমাণিত হয়েছে।

ডাঃ হোরিউচি ফলাফলের উপর মন্তব্য করেছেন, বলেছেন: “যদিও এই গবেষণার ফলাফলগুলি নির্দেশ করে যে ChatG ডায়াগনস্টিক ইমেজিংয়ের জন্য উপযোগী হতে পারে, এর যথার্থতা বোর্ড-প্রত্যয়িত রেডিওলজিস্টের সাথে তুলনা করা যায় না। উপরন্তু, এই গবেষণাটি পরামর্শ দেয় যে এটি ব্যবহার করার আগে একটি ডায়াগনস্টিক টুল হিসাবে এর কার্যকারিতা সম্পূর্ণরূপে বোঝা উচিত।"

তিনি জেনারেটিভ এআই-এর দ্রুত অগ্রগতির উপরও জোর দেন, আশা করেন যে এটি অদূর ভবিষ্যতে ডায়াগনস্টিক ইমেজিংয়ের একটি সহায়ক হাতিয়ার হয়ে উঠতে পারে।

গবেষণার ফলাফলগুলি ইউরোপীয় রেডিওলজি জার্নালে প্রকাশিত হয়েছিল, মেডিকেল ডায়াগনস্টিকসে জেনারেটিভ এআই এর সম্ভাব্যতা এবং সীমাবদ্ধতাগুলিকে তুলে ধরে এবং ব্যাপক ক্লিনিকাল গ্রহণের আগে আরও গবেষণার প্রয়োজনীয়তার উপর আন্ডারস্কোর করে যদিও এটি এই দ্রুত বাড়তে থাকা প্রযুক্তিগত যুগে উদ্দেশ্যটি ভালভাবে কাজ করে।