ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲਾਂ (LLMs) ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੋ ਰਹੀ ਤਰੱਕੀ ਨੇ ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਆ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਦਿਲਚਸਪ ਨਵੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਖੋਲ੍ਹ ਦਿੱਤੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ AI ਟੂਲਸ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਵਿਦਿਅਕ ਸਰੋਤ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਸਮੱਗਰੀ ਤੱਕ ਬੇਮਿਸਾਲ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ “ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਸਿੱਖਿਆ” ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮੈਡੀਕਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਨਵੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ LLMs ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ GPT-4 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਯੂਨਾਈਟਿਡ ਸਟੇਟਸ ਮੈਡੀਕਲ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਇਮਤਿਹਾਨ (USMLE) ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ 20 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚਮੜੀ ਅਤੇ ਨਰਮ ਟਿਸ਼ੂ ਰੋਗਾਂ ਲਈ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਿਨੇਟਸ ਬਣਾ ਕੇ ਚਮੜੀ ਵਿਗਿਆਨ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ LLMs ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ। ਇਹ ਵਿਨੇਟਸ, ਜੋ ਕਿ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਡਾਕਟਰ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਵਿਆਪਕਤਾ, ਗੁਣਵੱਤਾ, ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਜਨਸੰਖਿਆ ਪੱਖਪਾਤ ਲਈ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤੇ ਗਏ।
ਸਾਡੇ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਬਹੁਤ ਉਤਸ਼ਾਹਜਨਕ ਸਨ। ਡਾਕਟਰ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੇ ਵਿਨੇਟਸ ਨੂੰ ਵਿਗਿਆਨਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ (4.45/5), ਵਿਆਪਕਤਾ (4.3/5), ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਗੁਣਵੱਤਾ (4.28/5) ਲਈ ਉੱਚ ਔਸਤ ਸਕੋਰ ਦਿੱਤੇ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਸੰਭਾਵੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੁਕਸਾਨ (1.6/5) ਅਤੇ ਜਨਸੰਖਿਆ ਪੱਖਪਾਤ (1.52/5) ਲਈ ਘੱਟ ਸਕੋਰ ਵੀ ਨੋਟ ਕੀਤੇ। ਅਸੀਂ ਵਿਆਪਕਤਾ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਗੁਣਵੱਤਾ (r = 0.83) ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਬੰਧ ਵੀ ਦੇਖਿਆ, ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਆ ਲਈ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗੋਲ ਵਿਨੇਟਸ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਕਿ ਵਿਨੇਟਸ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਨਸੰਖਿਆ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਦੁਹਰਾਓ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਸਾਡਾ ਅਧਿਐਨ ਚਮੜੀ ਵਿਗਿਆਨ ਸਿੱਖਿਆ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ, ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਬਿਲਟੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ LLMs ਦੀ ਬੇਅੰਤ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪਛਾਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਕੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਧੇਰੇ ਜਨਸੰਖਿਆ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੀ ਲੋੜ, ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ LLMs ਦਾ ਉਭਾਰ
ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਆ ਦਾ ਖੇਤਰ ਲਗਾਤਾਰ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਮੈਡੀਕਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਰੈਜ਼ੀਡੈਂਟਸ ਦੀਆਂ ਨਵੀਆਂ ਪੀੜ੍ਹੀਆਂ ਦੀਆਂ ਬਦਲਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਜਾਰੀ ਹੈ, ਇਹ ਉਮੀਦਵਾਰ ਡਾਕਟਰ ਡਿਜੀਟਲ ਟੂਲਸ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਵਿੱਚ ਆ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਪੂਰਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ, ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲ (LLMs) ਇੱਕ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਾਅਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਵਜੋਂ ਉਭਰੇ ਹਨ, ਜੋ ਆਪਣੀ ਕਮਾਲ ਦੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸ਼ਕਤੀ ਲਈ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚ ਰਹੇ ਹਨ।
LLMs ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਟੈਕਸਚੁਅਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਸਿਖਲਾਈ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਮੂਹਿਕ ਸਮਝ ਨੂੰ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਮੈਡੀਕਲ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੀ, ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਜੀਪੀਟੀ ਵਰਗੇ ਜਨਰਲਿਸਟ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ LLMs ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਸਿੱਖਿਆ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨਾ
LLMs ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਬੇਮਿਸਾਲ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਨਵੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ LLMs ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਆ ਕਾਰਜਾਂ ‘ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੀਮਤ ਖੋਜ ਹੈ ਕਿ LLM-ਗਾਈਡਿਡ ਸਿੱਖਿਆ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ LLMs ਦੀ ਇੱਕ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਾਅਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਪਰ ਘੱਟ ਖੋਜੀ ਗਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਿਨੇਟਸ ਦੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਹੈ।
ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਿਨੇਟਸ ਆਧੁਨਿਕ ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹਨ, ਜੋ USMLE ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਕਲੀਨਿਕਲ ਕੇਸ-ਅਧਾਰਤ ਸਿੱਖਿਆ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਨੇਟਸ ਵਿਹਾਰਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪੇਸ਼ ਕਰਕੇ ਮੈਡੀਕਲ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਦੇ ਨਿਦਾਨਿਕ ਤਰਕ, ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਤਰਜੀਹ ਅਤੇ ਮਨੋ-ਸਮਾਜਿਕ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਦਵਾਈ ਦੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਸੂਖਮ ਅਭਿਆਸ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਕੇ, ਵਿਨੇਟਸ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਲਈ ਅਨਮੋਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਿਨੇਟਸ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸੁਸਾਇਟੀਆਂ, ਫੈਕਲਟੀ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈ ਗਈ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਸਮੱਗਰੀ, ਜਾਂ ਵਪਾਰਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਬੈਂਕਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹਨਾਂ ਵਿਨੇਟਸ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਇੱਕ ਮਿਹਨਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਡਾਕਟਰਾਂ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਸਰੋਤ ਕੁਆਲਿਟੀ ਕੰਟਰੋਲ ਦੀ ਡਿਗਰੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹਨਾਂ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਦੀ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਸਮਾਜਿਕ ਆਰਥਿਕ ਪਿਛੋਕੜਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵਿਨੇਟਸ ਦੀ ਸੀਮਤ ਉਪਲਬਧਤਾ ਨੇ USMLE ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ‘ਤੇ ਟੈਸਟ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਦੁਹਰਾਈ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ।
LLMs ਨਾਲ ਚਮੜੀ ਵਿਗਿਆਨ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣਾ
ਜਦੋਂ ਕਿ ਚਮੜੀ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਮੈਡੀਕਲ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ‘ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਮੁੱਚੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਜੋ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਓਨੀ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। USMLE ਵਰਗੀਆਂ ਮਿਆਰੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆਵਾਂ ਅਕਸਰ ਚਮੜੀ ਅਤੇ ਨਰਮ ਟਿਸ਼ੂ ਰੋਗ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਤ ਵਿਨੇਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਚਮੜੀ ਦੇ ਜਖਮਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਗਈ ਖਾਸ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਚਮੜੀ ਦੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੇ ਸਹੀ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
LLMs ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਆਮ ਚਮੜੀ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਤ ਵਿਨੇਟਸ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਮੌਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਆਫ-ਦ-ਸ਼ੈਲਫ LLMs, ਜਿਵੇਂ ਕਿ GPT, ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਅੱਗੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ‘ਤੇ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਲੋੜਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਢਾਲ ਕੇ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਿਨੇਟਸ ‘ਤੇ ਫੈਲਾਉਣ ਦੀ ਲਚਕਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਾਡੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਿਨੇਟਸ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ GPT 4.0, OpenAI ਦੇ ਨਵੀਨਤਮ ਜਨਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ।
GPT-4 ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ
ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਿਨੇਟਸ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ GPT-4 ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ 20 ਚਮੜੀ ਅਤੇ ਨਰਮ ਟਿਸ਼ੂ ਰੋਗਾਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ USMLE ਸਟੈਪ 2 ਸੀਕੇ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ‘ਤੇ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਸਥਿਤੀ ਲਈ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਿਨੇਟਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਵਿਕਲਪਕ ਨਿਦਾਨਾਂ ਦੇ ਘੱਟ ਸੰਭਾਵਿਤ ਹੋਣ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਿਨੇਟਸ ਦਾ ਫਿਰ ਡਾਕਟਰ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਪੈਨਲ ਦੁਆਰਾ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਿਗਿਆਨਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਵਿਆਪਕਤਾ, ਸਮੁੱਚੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅਤੇ ਜਨਸੰਖਿਆ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਲਿਕਰਟ ਸਕੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।
ਵਿਨੇਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ
20 ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਿਨੇਟਸ ਦੇ ਸਾਡੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੇ ਕਈ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ:
ਮਰੀਜ਼ ਜਨਸੰਖਿਆ: ਵਿਨੇਟਸ ਵਿੱਚ 15 ਮਰਦ ਮਰੀਜ਼ ਅਤੇ 5 ਔਰਤ ਮਰੀਜ਼ ਸਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਮੱਧਮ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਉਮਰ 25 ਸਾਲ ਸੀ। ਸਿਰਫ਼ 4 ਮਰੀਜ਼ਾਂ (3 ਗੋਰੇ, 1 ਅਫ਼ਰੀਕੀ ਅਮਰੀਕੀ) ਲਈ ਨਸਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। 3 ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਆਮ ਨਾਮ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਬਾਕੀ ਵਿਨੇਟਸ ਵਿੱਚ ਨਾਮ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਸਨ।
ਸ਼ਬਦ ਗਿਣਤੀ: ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਔਸਤ ਸ਼ਬਦ ਗਿਣਤੀ 332.68 ਸੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 42.75 ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਮਿਆਰੀ ਵਿਵਹਾਰ ਸੀ। ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਿਨੇਟ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਔਸਤ 145.79 ਸ਼ਬਦ (SD = 26.97) ਸੀ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਔਸਤ 184.89 ਸ਼ਬਦ (SD = 49.70) ਸੀ। ਔਸਤਨ, ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਨੇਟਸ ਨਾਲੋਂ ਲੰਬੀਆਂ ਸਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਿਨੇਟ-ਤੋਂ-ਵਿਆਖਿਆ ਲੰਬਾਈ ਅਨੁਪਾਤ 0.85 (SD = 0.30) ਸੀ।
ਡਾਕਟਰ ਰੇਟਿੰਗਾਂ
ਡਾਕਟਰ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀਆਂ ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਨੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਹਿਮਤੀ (ਔਸਤ = 4.45, 95% CI: 4.28-4.62), ਵਿਆਪਕਤਾ (ਔਸਤ = 4.3, 95% CI: 4.11-4.89), ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਗੁਣਵੱਤਾ (ਔਸਤ = 4.28, 95% CI: 4.10-4.47) ਦੇ ਨਾਲ ਉੱਚ ਡਿਗਰੀ ਦੇ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ। ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਨੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੁਕਸਾਨ (ਔਸਤ = 1.6, 95% CI: 1.38-1.81) ਅਤੇ ਜਨਸੰਖਿਆ ਪੱਖਪਾਤ (ਔਸਤ = 1.52, 95% CI: 1.31-1.72) ਦੇ ਘੱਟ ਜੋਖਮ ਦਾ ਵੀ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ। ਜਨਸੰਖਿਆ ਪੱਖਪਾਤ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ ਘੱਟ ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਡਾਕਟਰ ਰੇਟਰਾਂ ਨੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਸਟੀਰੀਓਟਾਈਪਕਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਿਗੜੇ ਹੋਏ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੈਟਰਨ ਦਾ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਲਗਾਇਆ।
ਸਬੰਧ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਪੀਅਰਸਨ ਸਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ। ਅਸੀਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਹਿਮਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਵਿਆਪਕਤਾ (r = 0.67) ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਗੁਣਵੱਤਾ (r = 0.68) ਨਾਲ ਦਰਮਿਆਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਸੀ। ਵਿਆਪਕਤਾ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੇ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਬੰਧ (r = 0.83) ਦਿਖਾਇਆ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੁਕਸਾਨ ਅਤੇ ਜਨਸੰਖਿਆ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਕਮਜ਼ੋਰ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਸੀ (r = 0.22)।
ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਆ ਲਈ ਨਤੀਜੇ
ਸਾਡੇ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਆ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਮਿਆਰੀ ਮੈਡੀਕਲ ਪ੍ਰੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਜਾਂਚ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀ ਵਿਦਿਅਕ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ USMLE ਵਰਗੇ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਨਵੇਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਰਵਾਇਤੀ ਤਰੀਕਾ ਸਰੋਤ-ਗ੍ਰਹਿਣ ਵਾਲਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਿਨੇਟਸ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਧਾਰਨਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਟੈਸਟ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਲੱਖਣ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਿਨੇਟਸ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹਨ।
ਸਾਡਾ ਅਧਿਐਨ ਵਾਅਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਬੂਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ GPT-4 ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲ “ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਆ” ਦੇ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਪਹੁੰਚਯੋਗ, ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਬਲ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਵਿਦਿਅਕ ਸਰੋਤ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ GPT-4 ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਗਿਆਨ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਅਤੇ ਸਹੀ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਵਰਣਨ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਤੱਕ ਫੈਲਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੇ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ ਕਿ USMLE ਸਟੈਪ 2 ਸੀਕੇ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੇ ਸਕਿਨ ਐਂਡ ਸਾਫਟ ਟਿਸ਼ੂ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਰੋਗਾਂ ਲਈ GPT-4 ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਨੇਟਸ ਬਹੁਤ ਸਹੀ ਸਨ, ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ LLMs ਦੀ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਿਆਰੀ ਮੈਡੀਕਲ ਪ੍ਰੀਖਿਆਵਾਂ ਲਈ ਵਿਨੇਟਸ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਹਿਮਤੀ, ਵਿਆਪਕਤਾ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ ਉੱਚ ਰੇਟਿੰਗਾਂ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੁਕਸਾਨ ਅਤੇ ਜਨਸੰਖਿਆ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਲਈ ਘੱਟ ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਸ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ LLMs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਹੋਰ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵਿਨੇਟ ਵਿਆਪਕਤਾ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਸਬੰਧ ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਕੇਸ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀਆਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਰਕ ਲਈ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ LLMs ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵਿਨੇਟਸ ਦੀ ਔਸਤ ਲੰਬਾਈ (145.79 ± 26.97 ਸ਼ਬਦ) USMLE ਵਿਨੇਟ ਲੰਬਾਈ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੇਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਦਾ ਉੱਤਰ ਦੇਣ ਲਈ ਲਗਭਗ 90 ਸਕਿੰਟ ਮਿਲਦੇ ਹਨ। ਵਿਨੇਟਸ ਦੇ ਨਾਲ ਲੰਬੀਆਂ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਨਾ ਸਿਰਫ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਵਰਣਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ LLMs ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਬਲਕਿ ਉਪਯੋਗੀ ਡਿਡੈਕਟਿਕ ਸਮੱਗਰੀ ਵੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ
ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਾਡੇ ਅਧਿਐਨ ਨੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਿਨੇਟਸ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ LLMs ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਇਆ, ਅਸੀਂ ਕਈ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਵੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਚਿੰਤਾ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਜਨਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ ਸੀਮਤ ਕਿਸਮ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਰਦ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਮੁੱਖਤਾ ਅਤੇ ਨਸਲੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਮੈਡੀਕਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤਿਆਰ ਹਨ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸੁਚੇਤ ਯਤਨ ਕੀਤੇ ਜਾਣ। ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਣਾਲੀਗਤ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਗਟਾਵਿਆਂ ਦੀ ਵੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਸਾਡੇ ਅਧਿਐਨ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸੀਮਾ ਸਾਡੇ ਮਾਹਿਰ ਰੇਟਰ ਪੈਨਲ ਦੀ ਰਚਨਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਦਵਾਈ ਅਤੇ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਮੈਡੀਸਨ ਦੇ ਦੋ ਹਾਜ਼ਰ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਚਮੜੀ ਦੇ ਡਾਕਟਰ ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਗੈਰ-ਚਮੜੀ ਦੇ ਡਾਕਟਰ ਰੇਟਰ ਅਕਸਰ ਆਪਣੀਆਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਚਮੜੀ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਵਿੱਚ ਚਮੜੀ ਦੇ ਰੋਗ ਦਾ ਪੂਰਾ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਨੂੰ AI-ਤਿਆਰ ਕੇਸਾਂ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਚਮੜੀ ਦੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਅਨੁਪਾਤ ਤੋਂ ਲਾਭ ਹੋਵੇਗਾ।
ਇਹਨਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਸਾਡਾ ਕੰਮ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਬੂਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ GPT-4 ਵਰਗੇ ਆਫ-ਦ-ਸ਼ੈਲਫ LLMs ਮਿਆਰੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਿਨੇਟ ਪੀੜ੍ਹੀ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸੰਭਾਵਨਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਵਧੇਰੇ ਖਾਸ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਫਿਟ-ਫਾਰ-ਪਰਪਜ਼ LLMs ਇਹਨਾਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। “ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਸਿੱਖਿਆ” ਦੀ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਮੈਡੀਕਲ ਵਿਦਿਅਕ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਰਵਾਇਤੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਾਅਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।