GPT-4.5, den siste iterasjonen av Openais store språkmodeller, kan potensielt hjelpe til med å digitalisere papirhelsejournaler ved å utnytte dens avanserte evner i tekstbehandling og analyse. Mens GPT-4.5 ikke er spesielt designet for digitaliseringsoppgaver, har forgjengeren, GPT-4, vist lovende resultater i relaterte områder som medisinsk journalsoppsummering og de-identifisering.
GPT-4 Evner som er relevante for digitalisering
1. Denne muligheten kan utvides til GPT-4.5, noe som forbedrer påliteligheten for applikasjoner i den virkelige verden som medisinsk journal digitalisering [6].
2. Avidentifisering: GPT-4 har vist effektivitet i avidentifiserende kliniske notater, noe som er avgjørende for å beskytte pasientpersonvernet mens du gjør helsedata tilgjengelig for forskning [2]. Denne muligheten er viktig for å digitalisere papirjournaler, da den sikrer overholdelse av forskrifter som HIPAA.
3. Tilpasningsevne og effektivitet: GPT-4s evne til å tilpasse seg varierte datasett uten omfattende manuell funksjonsteknikk gjør det effektivt for håndtering av forskjellige medisinske poster [2]. Denne tilpasningsevnen kan være fordelaktig når det gjelder digitalisering av papirjournaler, som ofte inneholder varierte formater og håndskriftstiler.
Potensiell rolle GPT-4.5 i digitalisering
GPT-4.5, som er en forbedring i forhold til GPT-4, vil sannsynligvis tilby forbedret ytelse i tekstbehandlingsoppgaver. Dets pålitelighet og reduserte tendens til å gi selvsikker feil svar gjør det mer egnet for kritiske applikasjoner som digitalisering av medisinsk journal [6]. Imidlertid vil spesifikke evner til GPT-4.5 i digitaliseringsoppgaver avhenge av dens integrasjon med OCR-teknologier og andre forbehandlingsverktøy for å håndtere de første stadiene av digitalisering av papiroppføringer.
Utfordringer og hensyn
- Integrasjon med OCR: For GPT-4.5 for å hjelpe til med digitalisering, må den integreres med robuste OCR-systemer som er i stand til å håndtere håndskrevet og trykt tekst nøyaktig. Denne integrasjonen vil sikre at teksten hentet fra papiroppføringer er nøyaktig og pålitelig for videre behandling.
- Etiske og personvernhensyn: Å sikre at GPT-4.5 er i samsvar med personvernforskrifter, for eksempel HIPAA, er avgjørende. Dette innebærer effektive avidentifiseringsprosesser for å beskytte pasientinformasjon.
-Tilpasning og trening: Selv om GPT-4.5 er mer pålitelig enn forgjengerne, kan det fremdeles kreve finjustering for spesifikke medisinske journalformater og terminologier for å oppnå optimal ytelse i digitaliseringsoppgaver.
Oppsummert har GPT-4.5 potensial til å hjelpe til med digitalisering av papirhelsejournaler ved å utnytte de avanserte tekstbehandlingsfunksjonene. Effektiviteten vil imidlertid avhenge av integrering med andre teknologier og nøye vurdering av etiske og personvernhensyn.
Sitasjoner:
[1] https://www.width.ai/post/gpt-4-medical-record-summarization-pipeline
[2] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc11785955/
[3] https://www.nature.com/articles/s41746-022-00742-2
[4] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc10425828/
[5] https://www.theverge.com/news/620021/opena-gpt-4-5-orrion-ai-model-release
[6] https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-is-here-heres-how-good-dhismodel-is
[7] https://www.researchgate.net/publication/382179874_assessing_gpt-4's_performance_in_delivering_medical_advice_comparative_analysis_with_human_experts
[8] https://www.researchgate.net/publication/378076661_gpt_in_research_a_systematic_review_on_data_augmentation