Rehabilitacja Kraków

Prywatne Gabinety Ortopedyczno Rehabilitacyjne w Krakowie

rehabilitacja, leczenie kręgosłupa, ortopeda, medycyna sportu, badania kierowców

Cyfrowy Hipochondryk czy Odpowiedzialny Pacjent? Dlaczego ChatGPT nigdy nie zastąpi lekarza.

'Gemini_Generated_Image_d6r8hfd6r8hfd6r8.png'
chat gpt

Żyjemy w epoce natychmiastowego dostępu do informacji. W poszukiwaniu odpowiedzi na pytanie, często zwracaliśmy się do „Dr. Google”. Dziś jego miejsce zajmuje pozornie bardziej zaawansowany i elokwentny następca: ChatGPT, oraz inne duże modele językowe. Oferują one płynne odpowiedzi i szczegółowe wyjaśnienie. Ta iluzja jest jednak niebezpieczną pułapką, w którą wpada coraz więcej osób, co w gabinetach obserwuje się z rosnącym niepokojem.

 

* Pokusa Cyfrowego Szeptu: Dlaczego Ufamy Maszynom?

Atrakcyjnością chat-botów AI jako „cyfrowych doradców zdrowotnych” jest ich dostępność 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, anonimowo, bezpłatne i nie polecają. Wpisuje się pytanie o po kilku sekundach otrzymujemy informacje o możliwych przyczynach i leczeniu. Niestety, jest to droga na skróty, która często prowadzi do ślepego zaułka lub pogorszenia stanu zdrowia.

 

Kliniczna Rzeczywistość: Negatywne skutki Samoleczenia z AI

Lekarze klinicyści coraz częściej spotykają się z pacjentami, którzy przychodzą z gotową diagnozą postawioną przez AI. Niestety, często jest ona błędna, a czas stracony algorytmicznych konsultacjach obniża rokowania. Opóźniona lub błędna diagnoza to najpoważniejsze ryzyko. Pacjent uspokojony przez AI, że podawane przez niego objawy są skutkiem stresu lub przemęczenie, może przez kilka tygodni lub miesięcy ignorować objawy świadczące o chorobie autoimmunologicznej lub rozwijającej się infekcji. Czas, który powinien być przeznaczony na trafną diagnostykę i leczenie, pozostaje bezpowrotnie utracony.

Brak kontekstu powszechnego: AI nie jest widoczny dla pacjenta. Nie jest to warunek stosowania badań fizycznych, określania mowy ciała, tonu głosu lub wychwytywania subtelnych niuansów, które dla doświadczonego lekarza są standardem. Analizuje jedynie suchy tekst pozbawiony ukrytego rozszerzenia.

Ryzyko „halucynacji” i dezinformacji: Duże modele językowe są szkolone na ogromnych zbiorach danych z Internetu, które udostępniają informacje nieprawdziwe lub przestarzałe. AI może na ich podstawie wygenerować fałszywą odpowiedź (tzw. halucynację), a nawet zaproponować przegląd niesparwdzonych metod „leczenia” lub zacytować nieistniejące badania.

Eskalacja lęku i cyberchondria: Dla osób z tendencją do zamartwiania się, rozmowa z AI może być dodatkowym stresem. Chat-bot, przedstawiający szeroki spektrum chorób – od błahych po ciężkie– może wywoływać falę paniki i paraliżujących lęków, znanych jako cyberchondria.

 

  • AI w Rękach Profesjonalistów: Narzędzie Precyzji, a Nie Zgadywania.

     

    Czy to oznacza, że ​​sztuczna inteligencja jest wrogiem medycyny? Absolutnie nie. Należy jednak rozróżnić ogólnodostępne chat-boty od specjalistycznych, certyfikowanych narzędzi AI .

    W profesjonalnym środowisku medycznym sztuczna inteligencja jest sojusznikiem, który: analizuje obrazy diagnostyczne (RTG, TK, MR) z precyzją dostrzegając zmiany niewidoczne dla ludzkiego oka, przeszukanie publikacje naukowej w poszukiwaniu ostatniego EBM (Medycyna oparta na faktach), wspiera planowanie leczenia , np. w radioterapii, poprzez obliczanie potrzebnej do zastosowanie dawki leczniczej. To jest prawdziwa wartość AI- rola superszybkiego asystenta, którego wnioski są zawsze weryfikowane i interpretowane przez lekarza w kontekście ustalenia planu postępowania leczniczego dla pacjenta. Sztuczna Inteligencja nie zastąpi jednak człowieka, gdyż pozbawiona jest empatii oraz na dzień dzisiejszy nie opanowała jeszcze możliwości elastycznego myślenia.

 

Źródło: Ayers, JW, Poliak, A., Dredze, M., Leas, EC, Zhu, Z. i Smith, DM (2023). Porównanie odpowiedzi lekarzy i chatbotów ze sztuczną inteligencją na pytania pacjentów zadane na publicznym forum mediów społecznościowych. JAMA Internal Medicine , 183(6), 589–596. Dostępne w: PubMed Central Moor, M. i in. (2023). Modele podstawowe dla ogólnej medycznej sztucznej inteligencji. Nature , 616(7956), 259-265. Dostępne w: Nature

 

 

2025-07-02

praktyka1@praktyka.org

Ocena newsa: Ocena newsa głosów: 0

Aby oceniać newsy lub dodawać komentarze musisz się zalogować

W serwisie stosujemy pliki cookies. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Państwa urządzeniu końcowym. Możecie Państwo dokonać w każdym czasie zmiany ustawień dotyczących cookies. Więcej informacji w polityce prywatności.

×