Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Может ли GPT-4.5 помочь в оцифровке бумажных медицинских карт


Может ли GPT-4.5 помочь в оцифровке бумажных медицинских карт


GPT-4.5, последняя итерация крупных языковых моделей Openai, потенциально может помочь в оцифровке документов о медицинских документах бумаги, используя свои расширенные возможности в обработке и анализе текста. В то время как GPT-4.5 не предназначен специально для задач оцифровки, его предшественник GPT-4 показал многообещающие результаты в связанных областях, таких как суммирование медицинских карт и де-идентификация.

возможности GPT-4, имеющие отношение к оцифровке

1. Извлечение текста и суммирование: GPT-4 использовался в трубопроводах суммирования медицинской карты, которые включают оцифровывание записей бумаги с помощью оптического распознавания символов (OCR), а затем суммирование извлеченного текста в когерентное и структурированное суммирование [1]. Эта возможность может быть расширена на GPT-4.5, повышая ее надежность для реальных приложений, таких как оцифровка медицинской карты [6].

2. De-идентификация: GPT-4 продемонстрировал эффективность в де-идентификации клинических заметок, что имеет решающее значение для защиты конфиденциальности пациентов при предоставлении данных о здоровье для исследований [2]. Эта возможность имеет важное значение для оцифровки бумажных записей, поскольку она обеспечивает соответствие такими правилами, как HIPAA.

3. Адаптируемость и эффективность: способность GPT-4 адаптироваться к различным наборам данных без обширной ручной инженерии делает ее эффективной для обработки различных медицинских карт [2]. Эта адаптивность может быть полезна при оцифровке бумажных записей, которые часто содержат различные форматы и стили почерка.

Потенциальная роль GPT-4.5 в оцифровке

GPT-4.5, будучи улучшением по сравнению с GPT-4, вероятно, обеспечит повышенную производительность в задачах обработки текста. Его надежность и снижение склонности к обеспечению уверенно неверных ответов делают его более подходящим для критических применений, таких как оцифровка медицинской карты [6]. Однако конкретные возможности GPT-4.5 в задачах оцифровки будут зависеть от его интеграции с технологиями OCR и другими инструментами предварительной обработки для обработки начальных этапов цифровых бумажных записей.

проблемы и соображения

- Интеграция с OCR: для GPT-4.5 для оказания помощи в оцифровке его необходимо будет интегрировать с надежными системами OCR, способными точно обрабатывать рукописный и печатный текст. Эта интеграция гарантирует, что текст, извлеченный из бумажных записей, является точным и надежным для дальнейшей обработки.

- Этические проблемы и проблемы с конфиденциальностью: важно, чтобы GPT-4.5 соответствует правилам конфиденциальности, такими как HIPAA, имеет решающее значение. Это включает в себя эффективные процессы де-идентификации для защиты информации о пациентах.

-Настройка и обучение: хотя GPT-4.5 более надежна, чем его предшественники, он может по-прежнему потребовать точной настройки для конкретных форматов медицинских карт и терминологий для достижения оптимальной производительности в задачах оцифровки.

Таким образом, GPT-4.5 может помочь в оцифровке бумажных медицинских карт путем использования своих возможностей для обработки передовых текстов. Однако его эффективность будет зависеть от интеграции с другими технологиями и тщательного рассмотрения этических проблем и проблем с конфиденциальностью.

Цитаты:
[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/openai-gpt-4-5-orion-ai-model-release
[6] https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-is-heres-how-good-this-model-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