A GPT-4.5, az OpenAI nagy nyelvi modelljeinek legújabb iterációja, számos kulcsfontosságú alkalmazás révén jelentősen javíthatja a betegek kezelését az egészségügyi ellátásban:
1. Fejlesztett orvosi dokumentáció és diagramok: A GPT-4.5 segítheti az egészségügyi szakembereket az orvosi dokumentáció pontosságának automatizálásában és javításában. Ez magában foglalja a részletes betegtörténetek, diagnózisok és kezelési tervek hatékonyabb előállítását, lehetővé téve az orvosok számára, hogy a betegellátásra összpontosítsanak, nem pedig a papírmunkára [1].
2. Klinikai döntés-támogatás: A modell értékes eszközként szolgálhat a klinikai döntéshozatalhoz azáltal, hogy az egészségügyi szakemberek második véleményét nyújtják. Elemezheti a hatalmas mennyiségű orvosi irodalmat és a beteg adatait, hogy potenciális diagnózist és kezelési lehetőségeket javasoljon, ezáltal javítva a gondozás minőségét [1].
3. AI-alapú betegkommunikáció és oktatás: A GPT-4.5 átalakíthatja a kisülési leveleket és más orvosi kommunikációt betegközpontú dokumentumokká. Ez magában foglalja a komplex orvosi zsargon egyszerűsítését és az információk hozzáférhetőbbé tételét a betegek számára, ami javíthatja a betegek megértését és a kezelési tervek betartását [2]. Ezenkívül megkönnyítheti a valós idejű kommunikációt, és időben információkat szolgáltat a betegek kezelési lehetőségeiről és a gyógyszeres lekérdezések megválaszolásáról [4].
4. A radiológiában, a kutatásban és a kábítószer-felfedezésben szereplő szerep: A GPT-4.5 elősegítheti az orvosi képek elemzését, a kutatási eredmények összefoglalását és a potenciális kábítószer-jelöltek azonosítását. A nagy adatkészletek gyors feldolgozásának képessége felgyorsíthatja a kutatást és fejlesztést ezeken a területeken, potenciálisan új kezelésekhez és terápiákhoz vezetve [1] [6].
5. A kiégés csökkentése és a hatékonyság javítása: A rutin feladatok automatizálásával és a komplex döntéshozatali folyamatokban történő támogatás nyújtásával a GPT-4.5 segíthet csökkenteni az egészségügyi szakemberek munkaterhelését. Ez csökkentheti a kiégést és az egészségügyi ellátás jobb hatékonyságát, lehetővé téve a személyre szabottabb gondozást és a betegek jobb eredményét [1].
6. A gondozáshoz való hozzáférés bővítése: A GPT-4.5 segíthet olyan virtuális asszisztensek és chatbotok kidolgozásában, amelyek alapvető orvosi tanácsadást és triage szolgáltatásokat nyújtanak. Ez kibővítheti az egészségügyi szolgáltatásokhoz való hozzáférést, különösen az alulteljesített területeken, ahol az egészségügyi szakemberekhez való hozzáférés korlátozott lehet [4].
Vannak azonban kihívások és korlátozások is, amelyeket figyelembe kell venni:
- Etikai aggodalmak: Olyan kérdéseket kell kezelni, mint például az adatvédelem, az AI algoritmusok torzulása és a szabályozási kihívások kezelése annak biztosítása érdekében, hogy a GPT-4.5-et etikusan és biztonságosan használják az egészségügyi környezetben [1] [8].
- Pontosság és megbízhatóság: Noha a GPT-4,5 hatalmas mennyiségű adatot képes feldolgozni, ez nem tökéletes, és kihagyhatja a kritikus információkat, vagy pontatlan tanácsokat nyújthat, ha az egészségügyi szakemberek nem vizsgálják meg megfelelően [2] [8].
- A bemenet minőségétől való függőség: A modell teljesítménye nagymértékben függ a képzett adatok minőségétől és a kimenetek előállításához használt utasításoktól. A kiváló minőségű bemenet elengedhetetlen a megbízható eredményekhez [2].
Összefoglalva: a GPT-4.5 forradalmasíthatja a betegek kezelését a hatékonyság javításával, a kommunikáció javításával és a klinikai döntéshozatal támogatásával. Az egészségügyi ellátásba való integrációja azonban az etikai és pontossággal kapcsolatos aggályok alapos megfontolását igényli.
Idézetek:
[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://topmostads.com/openai-rease-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-purose-large-model.html
[8] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc10048148/