वैद्यकीय शिक्षणात AI: त्वचाविज्ञान प्रशिक्षणात क्रांती
मोठ्या भाषिक मॉडेल्सच्या (LLMs) जलद प्रगतीमुळे वैद्यकीय शिक्षणात बदल घडवून आणण्याच्या नवीन शक्यता खुल्या झाल्या आहेत. या AI साधनांच्या सामर्थ्याचा उपयोग करून, आम्ही नाविन्यपूर्ण शैक्षणिक संसाधने तयार करू शकतो आणि प्रशिक्षण घेत असलेल्या डॉक्टरांना ज्ञान आणि शिक्षण सामग्रीमध्ये अभूतपूर्व प्रवेश देऊ शकतो. या दृष्टिकोनला “कृत्रिम शिक्षण” (synthetic education) म्हणून ओळखले जाते. LLMs वैद्यकीय व्यावसायिकांच्या विशिष्ट गरजांनुसार तयार केलेली नवीन सामग्री निर्माण करण्यासाठी वापरले जाते.
एका अलीकडील अभ्यासात, आम्ही युनायटेड स्टेट्स मेडिकल लायसन्सिंग एक्झामिनेशन (USMLE) मध्ये सामान्यतः तपासल्या जाणार्‍या 20 वेगवेगळ्या त्वचा आणि मऊ ऊतींच्या रोगांसाठी क्लिनिकल व्हिग्नेट तयार करण्यासाठी OpenAI च्या GPT-4 चा वापर करून त्वचाविज्ञान शिक्षणामध्ये LLMs ची क्षमता शोधली. या व्हिग्नेटमध्ये (realistic patient scenarios) वास्तववादी रूग्णांची परिस्थिती सादर केली जाते. त्यानंतर त्यांची अचूकता, व्यापकता, गुणवत्ता, हानीची शक्यता आणि लोकसंख्याशास्त्रीय पूर्वाग्रह यासाठी डॉक्टरांकडून तपासणी करण्यात आली.
आमच्या अभ्यासाचे निष्कर्ष अत्यंत उत्साहवर्धक होते. डॉक्टरांनी वैज्ञानिक अचूकता (4.45/5), व्यापकता (4.3/5), आणि एकूण गुणवत्ता (4.28/5) साठी व्हिग्नेटला उच्च सरासरी गुण दिले, तसेच क्लिनिकल हानी (1.6/5) आणि लोकसंख्याशास्त्रीय पूर्वाग्रह (1.52/5) साठी कमी गुण नोंदवले. आम्हाला व्यापकता आणि एकूण गुणवत्ता (r = 0.83) यांच्यात एक मजबूत संबंध देखील आढळला, ज्यामुळे हे दिसून येते की प्रभावी वैद्यकीय शिक्षणासाठी तपशीलवार आणि परिपूर्ण व्हिग्नेट आवश्यक आहेत. तथापि, व्हिग्नेटमध्ये महत्त्वपूर्ण लोकसंख्याशास्त्रीय विविधता नसल्याचेही आम्ही नमूद केले, ज्यामुळे भविष्यात सुधारणा करण्याची गरज आहे.
एकूणच, आमच्या अभ्यासात LLMs मध्ये त्वचाविज्ञान शिक्षण सामग्रीची स्केलेबिलिटी, एक्सेसिबिलिटी आणि कस्टमायझेशन वाढवण्याची प्रचंड क्षमता असल्याचे दिसून आले आहे. आम्ही ओळखलेल्या मर्यादांचे निराकरण करून, जसे की अधिक लोकसंख्याशास्त्रीय विविधतेची आवश्यकता, आम्ही या AI-शक्तीवर चालणाऱ्या साधनांना आणखी परिष्कृत करू शकतो आणि वैद्यकीय शिक्षणात क्रांती घडवण्याची त्यांची पूर्ण क्षमता अनलॉक करू शकतो.
वैद्यकीय शिक्षणात LLMs चा उदय
वैद्यकीय शिक्षण क्षेत्र सतत विकसित होत आहे, वैद्यकीय विद्यार्थी आणि निवासी डॉक्टरांच्या नवीन पिढ्यांच्या बदलत्या गरजांशी जुळवून घेत आहे. तंत्रज्ञान जसजसे प्रगत होत आहे, तसतसे हे महत्वाकांक्षी डॉक्टर मोठ्या प्रमाणात डिजिटल साधनांच्या संपर्कात येत आहेत, जे त्यांच्या शिक्षणाला पूरक ठरू शकतात. या तंत्रज्ञानामध्ये, मोठ्या भाषिक मॉडेल्स (LLMs) एक विशेष आशादायक क्षेत्र म्हणून उदयास आले आहेत, ज्याने त्यांच्या उल्लेखनीय संगणकीय शक्तीसाठी लक्ष वेधून घेतले आहे.
LLMs हे मशीन लर्निंग मॉडेलचा एक प्रकार आहे, ज्याला विविध स्त्रोतांकडून मोठ्या प्रमाणात मजकूर डेटावर प्रशिक्षित केले जाते. हे विस्तृत प्रशिक्षण त्यांना त्यांनी प्रक्रिया केलेल्या प्रचंड डेटासेटमधून एकत्रित अंतर्दृष्टी संश्लेषित (synthesizing) आणि लागू करून अत्यंत विशिष्ट कार्ये करण्यास सक्षम करते. वैद्यकीय क्षेत्रात स्पष्ट प्रशिक्षणाशिवाय, OpenAI च्या GPT सारख्या सामान्य मॉडेलने क्लिनिकल सेटिंग्जमध्ये प्रभावी कार्यप्रदर्शन दर्शविले आहे, जे वैद्यकीय क्षेत्रात LLMs च्या प्रचंड क्षमतेचा संकेत आहे.
कृत्रिम शिक्षणाची क्षमता वाढवणे
LLMs जलद आणि कार्यक्षमतेने नवीन सामग्री तयार करण्याच्या क्षमतेमुळे वैद्यकीय शिक्षणात अभूतपूर्व उपयुक्तता प्रदान करतात. LLMs ला विविध वैद्यकीय शिक्षण कार्यांमध्ये लागू करण्यात खूप रस असला तरी, LLM-मार्गदर्शित शिक्षण उपक्रम वास्तविक जगात कसे कार्य करतात यावर मर्यादित संशोधन आहे. या क्षेत्रातील LLMs चा एक विशेष आशादायक परंतु कमी शोधलेला अनुप्रयोग म्हणजे क्लिनिकल व्हिग्नेटची निर्मिती.
क्लिनिकल व्हिग्नेट हे आधुनिक वैद्यकीय शिक्षणाचे एक महत्त्वाचे घटक आहेत, जे USMLE प्रश्नांचा आणि प्रीक्लिनिकल केस-आधारित शिक्षणाचा एक महत्त्वपूर्ण भाग आहेत. हे व्हिग्नेट वैद्यकीय ज्ञानाला व्यावहारिक परिस्थिती सादर करून संदर्भित करतात जे शिकणाऱ्याच्या निदान तर्क, व्यवस्थापन धोरणांच्या प्राधान्यक्रम आणि मनोसामाजिक घटकांची समजूतदारपणाचे मूल्यांकन करतात. औषधाच्या जटिल आणि सूक्ष्म सरावाचे अनुकरण करून, व्हिग्नेट भविष्यातील डॉक्टरांसाठी अमूल्य प्रशिक्षण प्रदान करतात.
पारंपारिकपणे, क्लिनिकल व्हिग्नेट व्यावसायिक संस्थांकडून, प्राध्यापकांनी तयार केलेल्या इन-हाउस सामग्रीतून किंवा व्यावसायिकरित्या उपलब्ध असलेल्या प्रश्न बँकांकडून मिळवले जातात. तथापि, या व्हिग्नेटची निर्मिती एक श्रम-intensive प्रक्रिया आहे ज्यामध्ये अनुभवी डॉक्टरांकडून महत्त्वपूर्ण इनपुटची आवश्यकता असते. जरी हे स्रोत गुणवत्तेचे नियंत्रण देतात, तरी या सामग्रीची उपलब्धता आणि प्रमाण वेगवेगळ्या संस्था आणि विद्यार्थ्यांच्या सामाजिक-आर्थिक पार्श्वभूमीमध्ये लक्षणीय बदलू शकते. शिवाय, व्हिग्नेटच्या मर्यादित उपलब्धतेमुळे USMLE प्रशासनावर चाचणी प्रश्नांची पुनरावृत्ती होण्याची चिंता वाढली आहे.
LLMs सह त्वचाविज्ञान शिक्षणात क्रांती
त्वचाविज्ञानातील वैद्यकीय शिक्षण मोठ्या प्रमाणात दृश्य मूल्यांकनावर अवलंबून असले तरी, रोगाच्या प्रक्रियेला संदर्भित करणारे समग्र क्लिनिकल सादरीकरण तितकेच महत्त्वाचे आहे. USMLE सारख्या मानकीकृत परीक्षा त्वचेचे आणि मऊ ऊतींच्या पॅथॉलॉजीच्या ज्ञानाचे मूल्यांकन करण्यासाठी बहुतेक वेळा मजकूर-आधारित व्हिग्नेट वापरतात. याव्यतिरिक्त, त्वचेच्या जखमांचे वर्णन करण्यासाठी वापरली जाणारी विशिष्ट शब्दावली त्वचेच्या रोगांचे अचूक निदान आणि उपचारांसाठी आवश्यक आहे.
LLMs वैद्यकीय शिक्षणात सामान्य त्वचाविज्ञानविषयक परिस्थितींसाठी मजकूर-आधारित व्हिग्नेटची उपलब्धता वाढवण्याची एक अनोखी संधी देतात. GPT सारखे सध्याचे ऑफ-द-शेल्फ LLMs विद्यार्थ्यांच्या प्रश्नांनुसार प्रारंभिक क्लिनिकल व्हिग्नेटचा विस्तार करण्याची लवचिकता प्रदान करतात. आमच्या अभ्यासात, आम्ही वैद्यकीय शिक्षण उद्देशांसाठी उच्च-गुणवत्तेचे क्लिनिकल व्हिग्नेट तयार करण्यासाठी OpenAI चे नवीनतम सार्वजनिकपणे उपलब्ध असलेले फाउंडेशन मॉडेल GPT 4.0 वापरण्याची व्यवहार्यता तपासली.
GPT-4 च्या कार्यक्षमतेचे मूल्यांकन
क्लिनिकल व्हिग्नेट तयार करण्यात GPT-4 च्या कार्यक्षमतेचे मूल्यांकन करण्यासाठी, आम्ही USMLE स्टेप 2 CK परीक्षेत सामान्यतः तपासल्या जाणार्‍या 20 त्वचा आणि मऊ ऊतींच्या रोगांवर लक्ष केंद्रित केले. आम्ही मॉडेलला प्रत्येक स्थितीसाठी तपशीलवार क्लिनिकल व्हिग्नेट तयार करण्यास सांगितले, ज्यात सर्वात संभाव्य निदानाचे स्पष्टीकरण आणि वैकल्पिक निदान कमी संभाव्य का आहेत याचे स्पष्टीकरण समाविष्ट आहे. त्यानंतर या व्हिग्नेटचे मूल्यांकन डॉक्टरांच्या तज्ञांच्या पॅनेलद्वारे वैज्ञानिक अचूकता, व्यापकता, एकूण गुणवत्ता, क्लिनिकल हानीची शक्यता आणि लोकसंख्याशास्त्रीय पूर्वाग्रह यांचे मूल्यांकन करण्यासाठी Likert स्केल वापरून केले गेले.
व्हिग्नेट वैशिष्ट्ये
20 क्लिनिकल व्हिग्नेटच्या आमच्या विश्लेषणातून अनेक प्रमुख वैशिष्ट्ये दिसून आली:
रूग्णांची लोकसंख्या: व्हिग्नेटमध्ये 15 पुरुष रुग्ण आणि 5 महिला रुग्ण होते, ज्यात रुग्णांचे सरासरी वय 25 वर्षे होते. केवळ 4 रुग्णांसाठी (3 कॉकेशियन, 1 आफ्रिकन अमेरिकन) वंश निर्दिष्ट केला होता. 3 रुग्णांसाठी सामान्य नावे वापरली गेली, तर उर्वरित व्हिग्नेटमध्ये नावे समाविष्ट नव्हती.
शब्दांची संख्या: मॉडेलच्या आउटपुटसाठी सरासरी शब्द संख्या 332.68 होती, ज्यामध्ये 42.75 शब्दांचे मानक विचलन (standard deviation) होते. क्लिनिकल व्हिग्नेट भागाची सरासरी 145.79 शब्द (SD = 26.97) होती, तर स्पष्टीकरणांची सरासरी 184.89 शब्द (SD = 49.70) होती. सरासरी, स्पष्टीकरणे त्यांच्या संबंधित व्हिग्नेटपेक्षा जास्त लांब होती, ज्यामध्ये व्हिग्नेट-ते-स्पष्टीकरण लांबीचे गुणोत्तर 0.85 (SD = 0.30) होते.
डॉक्टरांचे रेटिंग
डॉक्टरांच्या तज्ञांच्या रेटिंगने वैज्ञानिक सहमती (सरासरी = 4.45, 95% CI: 4.28-4.62), व्यापकता (सरासरी = 4.3, 95% CI: 4.11-4.89), आणि एकूण गुणवत्ता (सरासरी = 4.28, 95% CI: 4.10-4.47) यांच्याशी उच्च स्तरावरील संरेखन दर्शविले. रेटिंगने क्लिनिकल हानीचा कमी धोका (सरासरी = 1.6, 95% CI: 1.38-1.81) आणि लोकसंख्याशास्त्रीय पूर्वाग्रह (सरासरी = 1.52, 95% CI: 1.31-1.72) देखील दर्शविला. लोकसंख्याशास्त्रीय पूर्वाग्रहांसाठी सतत कमी रेटिंग दर्शविते की डॉक्टर रेटरना रूग्णांच्या लोकसंख्येच्या स्टिरियोटाईपिकल (stereotypical) किंवा असमतोल प्रतिनिधित्वाचे कोणतेही महत्त्वपूर्ण नमुने आढळले नाहीत.
सहसंबंध विश्लेषण
विविध मूल्यांकन निकषांमधील संबंधांचे मूल्यांकन करण्यासाठी, आम्ही Pearson सहसंबंध गुणांक (correlation coefficients) मोजले. आम्हाला आढळले की वैज्ञानिक सहमतीशी संरेखन व्यापकता (r = 0.67) आणि एकूण गुणवत्ता (r = 0.68) यांच्याशी मध्यम प्रमाणात संबंधित होते. व्यापकता आणि एकूण गुणवत्तेमध्ये एक मजबूत संबंध (r = 0.83) दर्शविला, तर क्लिनिकल हानी आणि लोकसंख्याशास्त्रीय पूर्वाग्रहाची शक्यता कमी प्रमाणात संबंधित होती (r = 0.22).
वैद्यकीय शिक्षणासाठी निहितार्थ
आमच्या अभ्यासाच्या निष्कर्षांचे वैद्यकीय शिक्षणासाठी महत्त्वपूर्ण निहितार्थ आहेत, विशेषत: मानकीकृत वैद्यकीय परीक्षांच्या वाढत्या छाननीच्या संदर्भात. USMLE सारख्या मूल्यांकनांसाठी वापरल्या जाणार्‍या उच्च-गुणवत्तेच्या शैक्षणिक सामग्रीची गरज पूर्वीपेक्षा जास्त आहे. तथापि, नवीन प्रश्न तयार करण्याची पारंपारिक पद्धत संसाधन-intensive आहे, ज्यामध्ये अनुभवी डॉक्टरांना क्लिनिकल व्हिग्नेट लिहावे लागतात आणि त्यांची सामान्यीकरण क्षमता तपासण्यासाठी अनेक चाचणी प्रशासनांची आवश्यकता असते. त्यामुळे असंख्य, अद्वितीय क्लिनिकल व्हिग्नेट विकसित करण्याच्या नवीन पद्धती अत्यंत इष्ट आहेत.
आमचा अभ्यास आशादायक पुरावा प्रदान करतो की GPT-4 सारखी मोठी भाषिक मॉडेल "कृत्रिम वैद्यकीय शिक्षण" चा स्रोत म्हणून काम करू शकतात, जी प्रवेशयोग्य, सानुकूल करण्यायोग्य आणि स्केलेबल शैक्षणिक संसाधने देतात. आम्ही हे सिद्ध केले आहे की GPT-4 मध्ये मूळ क्लिनिकल ज्ञान आहे जे प्रातिनिधिक आणि अचूक रूग्णांचे वर्णन तयार करण्यासाठी विस्तारित आहे. आमच्या विश्लेषणात असे दिसून आले आहे की USMLE स्टेप 2 CK परीक्षेत त्वचा आणि मऊ ऊती विभागात तपासल्या जाणार्‍या रोगांसाठी GPT-4 द्वारे व्युत्पन्न केलेले व्हिग्नेट अत्यंत अचूक होते, जे दर्शविते की LLMs चा वापर मानकीकृत वैद्यकीय परीक्षांसाठी व्हिग्नेट डिझाइन करण्यासाठी केला जाऊ शकतो.
वैज्ञानिक सहमती, व्यापकता आणि एकूण गुणवत्तेसाठी उच्च रेटिंग, क्लिनिकल हानी आणि लोकसंख्याशास्त्रीय पूर्वाग्रहांसाठी कमी रेटिंगसह, या उद्देशासाठी LLMs वापरण्याच्या व्यवहार्यतेस आणखी समर्थन देतात. व्हिग्नेट व्यापकता आणि एकूण गुणवत्तेमधील मजबूत सांख्यिकीय सहसंबंध वैद्यकीय शिक्षणामध्ये संपूर्ण आणि तपशीलवार केस सादरीकरणाचे महत्त्व दर्शविते आणि LLMs ची क्लिनिकल तर्कांसाठी प्रासंगिक आणि पूर्ण परिस्थिती प्रदान करण्याची क्षमता दर्शवते.
व्हिग्नेटची सरासरी लांबी (145.79 ± 26.97 शब्द) USMLE व्हिग्नेट लांबीच्या कक्षेत येते, ज्यामुळे परीक्षार्थींना प्रत्येक प्रश्नाचे उत्तर देण्यासाठी अंदाजे 90 सेकंद मिळतात. व्हिग्नेटसोबत लांब स्पष्टीकरणांचा समावेश LLMs ची केवळ रूग्णांचे वर्णनच नव्हे तर उपयुक्त डिडॅक्टिक साहित्य (didactic material) तयार करण्याची क्षमता दर्शवितो.
मर्यादा आणि भविष्यातील दिशा
आमच्या अभ्यासात उच्च-गुणवत्तेचे क्लिनिकल व्हिग्नेट तयार करण्यात LLMs ची क्षमता दर्शविली गेली असली तरी, आम्ही अनेक मर्यादा देखील ओळखल्या ज्यांचे भविष्यातील संशोधनात निराकरण करणे आवश्यक आहे. एक महत्त्वाची चिंता म्हणजे रूग्णांच्या लोकसंख्येतील मर्यादित विविधता, ज्यात पुरुष रूग्णांचे प्राबल्य आणि वांशिक विविधतेचा अभाव आहे. वैद्यकीय विद्यार्थी विविध रूग्णांच्या लोकसंख्येची सेवा करण्यास पुरेसे तयार आहेत याची खात्री करण्यासाठी, प्रॉम्प्ट अभियांत्रिकी (prompt engineering) आणि मॉडेल प्रशिक्षण डेटासेटमध्ये विविध रूग्णांचे प्रतिनिधित्व समाविष्ट करण्यासाठी अधिक जागरूक प्रयत्न करणे महत्त्वाचे आहे. भविष्यातील अभ्यासांमध्ये मॉडेल आउटपुटमधील पद्धतशीर पूर्वाग्रहांचे स्रोत आणि प्रकटीकरण (manifestations) देखील तपासले पाहिजेत.
आमच्या अभ्यासाची आणखी एक मर्यादा म्हणजे आमच्या तज्ञ रेटर पॅनेलची रचना, ज्यामध्ये अंतर्गत औषध (internal medicine) आणि आपत्कालीन औषध (emergency medicine) मधील दोन उपस्थित डॉक्टरांसोबत फक्त एका त्वचाविज्ञान तज्ञाचा समावेश होता. गैर-त्वचाविज्ञान तज्ञ त्यांच्या संबंधित वैशिष्ट्यांमध्ये सामान्य त्वचेच्या स्थितीचे निदान आणि व्यवस्थापन करतात, तरीही त्यांच्या कौशल्यामध्ये त्वचाविज्ञान रोगांचा संपूर्ण स्पेक्ट्रम समाविष्ट नसू शकतो. भविष्यातील अभ्यासांमध्ये AI-व्युत्पन्न प्रकरणांचे अधिक विशेष मूल्यांकन सुनिश्चित करण्यासाठी त्वचाविज्ञान तज्ञांचे मोठे प्रमाण असणे आवश्यक आहे.
या मर्यादा असूनही, आमचे कार्य ठोस पुरावे पुरवते की GPT-4 सारखे ऑफ-द-शेल्फ LLMs मानकीकृत परीक्षा आणि अध्यापनाच्या उद्देशाने क्लिनिकल व्हिग्नेट निर्मितीसाठी मोठी क्षमता ठेवतात. अधिक विशिष्ट डेटासेटवर प्रशिक्षित केलेले योग्य LLMs या क्षमतांना आणखी वाढवू शकतात. "कृत्रिम शिक्षण" ची उच्च अचूकता आणि कार्यक्षमता वैद्यकीय शैक्षणिक साहित्य तयार करण्याच्या पारंपारिक पद्धतींमधील सध्याच्या मर्यादांवर एक आशादायक उपाय देतात.