GPT-4.5, den senaste iterationen av OpenAI: s stora språkmodeller, kan potentiellt hjälpa till att digitalisera pappershälsoregister genom att utnyttja dess avancerade kapacitet vid textbehandling och analys. Medan GPT-4,5 inte är specifikt utformad för digitaliseringsuppgifter, har dess föregångare, GPT-4, visat lovande resultat i relaterade områden som sammanfattande av medicinsk journal och deidentifiering.
GPT-4-kapaciteter som är relevanta för digitalisering
1. Textuttag och sammanfattning: GPT-4 har använts i sammanfattande rörledningar för medicinskt register, som involverar digitalisering av pappersregister genom optisk karaktärigenkänning (OCR) och sedan sammanfattar den extraherade texten till sammanhängande och strukturerade sammanfattningar [1]. Denna kapacitet kan utvidgas till GPT-4,5, vilket förbättrar dess tillförlitlighet för verkliga applikationer som Medical Record Digitalisering [6].
2. Avidentifiering: GPT-4 har visat effektiviteten i deidentifierande kliniska anteckningar, vilket är avgörande för att skydda patientens integritet samtidigt som hälsodata är tillgängliga för forskning [2]. Denna kapacitet är avgörande för att digitalisera pappersregister, eftersom den säkerställer efterlevnad av förordningar som HIPAA.
3. Anpassningsbarhet och effektivitet: GPT-4: s förmåga att anpassa sig till olika datasätt utan omfattande manuell funktionsteknik gör det effektivt för att hantera olika medicinska journaler [2]. Denna anpassningsförmåga kan vara fördelaktig för att digitalisera pappersregister, som ofta innehåller olika format och handskrivningsstilar.
Potentiell roll för GPT-4,5 i digitalisering
GPT-4.5, som är en förbättring jämfört med GPT-4, kommer sannolikt att erbjuda förbättrade prestanda i textbehandlingsuppgifter. Dess tillförlitlighet och minskade tendens att ge säkert fel svar gör det mer lämpligt för kritiska tillämpningar som medicinsk postdigitalisering [6]. Emellertid skulle specifika kapaciteter för GPT-4,5 i digitaliseringsuppgifter bero på dess integration med OCR-teknologier och andra förbehandlingsverktyg för att hantera de första stadierna för digitalisering av pappersregister.
Utmaningar och överväganden
- Integration med OCR: För GPT-4,5 för att hjälpa till med digitalisering måste den integreras med robusta OCR-system som kan hantera handskrivna och tryckta text exakt. Denna integration skulle säkerställa att texten som extraheras från pappersregister är korrekt och tillförlitlig för ytterligare bearbetning.
- Etiska och integritetsproblem: Att se till att GPT-4,5 följer föreskrifter för integritet, till exempel HIPAA, är avgörande. Detta innebär effektiva avidentifieringsprocesser för att skydda patientinformation.
-Anpassning och utbildning: Även om GPT-4,5 är mer tillförlitlig än föregångarna, kan det fortfarande kräva finjustering för specifika medicinska journalformat och terminologier för att uppnå optimal prestanda i digitaliseringsuppgifter.
Sammanfattningsvis har GPT-4.5 potentialen att hjälpa till med digitaliseringen av pappershälsoregister genom att utnyttja dess avancerade textbehandlingsfunktioner. Emellertid skulle dess effektivitet bero på integration med annan teknik och noggrann övervägande av etiska och integritetsproblem.
Citeringar:
[1] https://www.width.ai/post/gpt-4-medical-record-summarisation-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-here-heres-how-good-this-model-is
]
[8] https://www.researchgate.net/publication/378076661_gpt_in_research_a_systematic_review_on_data_augmentation