OpenAI의 대형 언어 모델의 최신 반복 인 GPT-4.5는 여러 주요 응용 프로그램을 통해 건강 관리의 환자 관리를 크게 향상시킬 수있는 잠재력을 가지고 있습니다.
1. 향상된 의료 문서 및 차트 : GPT-4.5는 의료 문서의 정확성을 자동화하고 개선하여 의료 전문가를 지원할 수 있습니다. 여기에는 상세한 환자 이력, 진단 및 치료 계획을보다 효율적으로 생성하여 의사가 서류 작업보다는 환자 치료에 집중할 수 있도록하는 것이 포함됩니다 [1].
2. 임상 의사 결정 지원 :이 모델은 의료 전문가에게 두 번째 의견을 제공함으로써 임상 의사 결정을위한 귀중한 도구 역할을 할 수 있습니다. 방대한 양의 의학 문헌 및 환자 데이터를 분석하여 잠재적 진단 및 치료 옵션을 제안하여 치료의 질을 향상시킬 수 있습니다 [1].
3. AI 구동 환자의 의사 소통 및 교육 : GPT-4.5는 퇴원 문자 및 기타 의료 커뮤니케이션을 환자 중심 문서로 전환 할 수 있습니다. 여기에는 복잡한 의료 전문 용어를 단순화하고 환자가 정보를보다 쉽게 접근 할 수있게하는 것이 포함되며, 이는 환자의 이해와 치료 계획에 대한 준수를 향상시킬 수 있습니다 [2]. 또한, 실시간 의사 소통을 촉진하여 환자에게 치료 옵션에 대한시기 적절한 정보를 제공하고 약물 쿼리에 응답 할 수 있습니다 [4].
4. 방사선, 연구 및 약물 발견의 역할 : GPT-4.5는 의료 이미지 분석, 연구 결과 요약 및 잠재적 약물 후보를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 대규모 데이터 세트를 신속하게 처리하는 능력은이 분야의 연구 및 개발을 가속화하여 잠재적으로 새로운 치료 및 치료법으로 이어질 수 있습니다 [1] [6].
5. 소진 감소 및 효율성 향상 : 일상적인 작업을 자동화하고 복잡한 의사 결정 프로세스에 대한 지원을 제공함으로써 GPT-4.5는 의료 전문가의 작업량을 줄일 수 있습니다. 이로 인해 의료 전달의 소진과 효율성이 향상되어 개인화 된 치료와 환자 결과가 향상 될 수 있습니다 [1].
6. CARE 액세스 확대 : GPT-4.5는 기본적인 의학적 조언 및 심사 서비스를 제공하는 가상 비서 및 챗봇 개발을 지원할 수 있습니다. 이것은 의료 서비스에 대한 접근성, 특히 의료 전문가에 대한 접근이 제한 될 수있는 소외된 지역에서 의료 서비스에 대한 접근을 확대 할 수있다 [4].
그러나 고려해야 할 도전과 한계도 있습니다.
- 윤리적 관심사 : GPT-4.5가 의료 환경에서 윤리적이고 안전하게 사용되도록하기 위해 데이터 개인 정보 보호, AI 알고리즘의 편견 및 규제 문제와 같은 문제를 해결해야합니다 [1] [8].
- 정확성 및 신뢰성 : GPT-4.5는 방대한 양의 데이터를 처리 할 수 있지만 완벽하지 않으며 의료 전문가가 제대로 검토하지 않으면 중요한 정보를 생략하거나 부정확 한 조언을 제공 할 수 있습니다 [2] [8].
- 입력 품질에 대한 의존성 : 모델의 성능은 훈련 된 데이터의 품질과 출력을 생성하는 데 사용되는 프롬프트에 크게 의존합니다. 고품질 입력은 신뢰할 수있는 결과에 중요합니다 [2].
요약하면, GPT-4.5는 효율성을 높이고 의사 소통을 개선하며 임상 의사 결정을 지원함으로써 환자 관리에 혁명을 일으킬 가능성이 있습니다. 그러나 건강 관리에 통합하려면 윤리적 및 정확성 문제를 신중하게 고려해야합니다.
인용 :
[1] https://www.youtube.com/watch?v=kzszy5e7acq
[2] https://www.jmir.org/2025/1/e67143
[3] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[4] https://www.mdpi.com/2673-2688/5/4/126
[5] https://topmestads.com/openai-release-gpt-4-5/
[6] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc10713213/
[7] https://www.cnbc.com/2025/02/27/openai-launching-gpt-4point5-general-purpose-large-model.html
[8] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc10048148/