Обработка рутинных клинических данных с использованием больших языковых моделей, таких как GPT-4 (IMPL-AI-MENT)

По данным исследований в США и Нидерландах, 33–40% пациентов с хроническими заболеваниями получают помощь, не соответствующую рекомендациям руководств. Эти результаты также были продемонстрированы при лечении ХОБЛ. Это приводит к недостаточному или чрезмерному лечению пациентов, а в случае ХОБЛ – к обострениям и госпитализации. Эти обострения представляют собой серьезную клиническую проблему, влияющую на функцию легких пациентов, качество жизни и смертность. Они также являются бременем для системы здравоохранения. Технологические достижения в области искусственного интеллекта дают возможность решить эти проблемы при лечении ХОБЛ. В прошлом году произошли замечательные инновации в области обработки естественного языка, особенно благодаря большим языковым моделям, таким как GPT-4 от OpenAI и Bard или Gemini от Google. Эти модели дают возможность улучшить внедрение доказательной помощи в клиническую практику.

Это исследование представляет собой проспективное рандомизированное исследование, в котором будет сравниваться лечение пациентов с ХОБЛ при выписке. Одна рука не получит никакого вмешательства, а другая получит рекомендации по лечению от LLM. В ходе исследования будет сравнен процент пациентов, пролеченных в соответствии с рекомендациями.