See how Noa generates your notes
Simulate a consultation and view the results instantly.
Poprzednio zaczęliśmy odkrywać, jak można korzystać ze sztucznej inteligencji w praktyce medycznej – od komunikacji z pacjentami, aż po dokumentację medyczną.
Dziś będziemy kontynuować ten temat. Dowiesz się więcej o halucynacjach AI: czym są i jak ich unikać. Zobaczysz również, jak działają w praktyce narzędzia AI od ZnanyLekarz. Pokażemy Ci też, w jaki sposób możesz rozpocząć ich testowanie bez żadnych opłat.
Spis treści
Przypadek #5 Podsumowanie badań
Czy zawsze trzeba czytać całe badanie medyczne?
Czasem tak, ale często wystarczy samo streszczenie. W obu sytuacjach sztuczna inteligencja może pomóc Ci przełożyć artykuły naukowe, wytyczne kliniczne czy historię pacjenta na zwięzłe podsumowanie. Dzięki temu samodzielnie decydujesz, czy i jak chcesz pogłębić swoją wiedzę.
Wyobraź sobie lekarza, który musi przygotować streszczenie obszernego badania medycznego, skupiając się wyłącznie na głównych ideach i kluczowych wnioskach.
W takim przypadku, tworząc prompt, możesz dodać kontekst.
✨ "Prompt: „Wciel się w rolę doświadczonego neurologa badającego udar zatorowy o nieokreślonym źródle (ESUS). Stwórz streszczenie dostarczonego tekstu”.
Możesz też dodać wskazówki w stylu: „Skup się na głównych ideach, bez zewnętrznych danych. Nakreśl metody badania”.
Przypadek #6 Przygotowanie raportów dla pacjentów
Rozważmy teraz sytuację, w której trzeba przygotować przejrzysty i szczegółowy raport dla pacjenta – taki, w którym znajdzie on podsumowanie dotychczasowego przebiegu leczenia. To zadanie bywa bardzo czasochłonne. Właśnie w tym miejscu z pomocą przychodzą narzędzia sztucznej inteligencji, które mogą wspierać lekarza zarówno w tworzeniu fragmentów raportu, jak i w upraszczaniu bardziej skomplikowanych treści.
Zanim jednak przejdziemy dalej, jedna bardzo ważna uwaga: wszystkie dane pacjentów muszą pozostać anonimowe. Nigdy nie należy podawać informacji osobowych – takich jak imię i nazwisko, dane kontaktowe, czy PESEL.
Jak mógłby wyglądać przykładowy prompt?
✨ "Prompt: „Wygeneruj czytelny i zrozumiały dla pacjenta raport podsumowujący jego aktualny stan zdrowia na podstawie dokumentacji medycznej”.
Do takiego polecenia warto dodać również niezbędne informacje, na przykład: podsumowanie dotychczasowej opieki, opis reakcji pacjenta na zastosowaną terapię, a także prosty i praktyczny plan dalszego postępowania. Dzięki temu raport stanie się naprawdę użytecznym narzędziem komunikacji.
I wreszcie dochodzimy do narzędzi sztucznej inteligencji, które mogą wspierać lekarza w burzy mózgów dotyczącej możliwych opcji leczenia. Wyobraźmy sobie sytuację: po analizie wyników badań laboratoryjnych lekarz nie jest jeszcze pewien, jakie postępowanie będzie najlepsze. Wtedy może skorzystać z asystenta AI, aby otrzymać propozycje różnych rozwiązań, poszerzyć swoje myślenie diagnostyczne i znaleźć właściwą drogę do postawienia diagnozy.
W takich przypadkach warto sięgać po specjalistyczne narzędzia. I oczywiście – zawsze należy pamiętać, by nie podawać żadnych danych, które mogłyby bezpośrednio identyfikować pacjenta.
Oto przykład, jak można skonstruować prompt podczas korzystania z asystenta AI w pracy klinicznej:
Jak może wyglądać przykładowy prompt w takim kontekście? Oto jedna z możliwych wersji:
✨ "Prompt: „Pomóż mi stworzyć kompleksową listę opcji leczenia dla 45-letniej pacjentki, która odczuwa przewlekłe zmęczenie, przybrała 7 kilogramów w ciągu ostatnich sześciu miesięcy i doświadcza wahań nastroju. Dodaj swoje założenia oraz określ, w jakim formacie najlepiej przedstawić te informacje”.
A co jeśli AI halucynuje? 🫨
To tylko kilka przykładów pokazujących, w jaki sposób sztuczna inteligencja może wspierać Twoją codzienną pracę. Naszym celem w tym kursie jest przekazanie Ci najważniejszych idei oraz wskazanie, jak zacząć je stosować tak, aby faktycznie przynosiły korzyści.
Pamiętaj jednak, że nic nie zastąpi praktycznego doświadczenia! Im więcej będziesz ćwiczyć, tym szybciej zyskasz pewność siebie i zauważysz wzrost efektywności.
A teraz, gdy znasz już wiele przykładów codziennego wykorzystania AI, chcemy zwrócić Twoją uwagę na jeden istotny aspekt: halucynacje sztucznej inteligencji. To zjawisko, które sprawia, że AI potrafi popełniać błędy – mieszać fakty z fikcją i przedstawiać informacje niedokładne albo niezgodne z rzeczywistością.
Halucynacje są czymś zupełnie naturalnym i wynikają ze sposobu, w jaki trenowane są modele językowe. Modele nigdy nie będą przeszkolone na wszystkim, a nawet jeśli uczą się na ogromnych zbiorach danych, nadal muszą „kompresować” tę wiedzę, aby znaleźć wzorce. Jednocześnie, gdy otrzymują prompt, są trenowane, by odpowiadać na pytania.
Te dwie cechy (niemożność zapamiętania wszystkiego dosłownie + odpowiadanie zawsze, gdy się je o coś pyta), po połączeniu mogą prowadzić do halucynacji.
Jak uniknąć halucynacji AI?
Istnieje kilka sprawdzonych sposobów, które pomagają zmniejszyć ryzyko uzyskania fałszywych lub mylących odpowiedzi.
#1 Użyj AI jako punktu wyjścia
Po pierwsze: sztuczna inteligencja może być bardzo pomocna w początkowej fazie researchu, ale ostatnie słowo zawsze należy do lekarza.
Na przykład: gdy AI generuje podsumowanie historii pacjenta, sprawdź dokładnie, czy pokrywa się ono z danymi zebranymi w czasie wizyty. Możesz również zadawać dodatkowe pytania, np.:
„Czy możesz wskazać, które części podsumowania są wzięte bezpośrednio z wprowadzonych notatek?”
#2 Nie myl płynności wypowiedzi z dokładnością
Po drugie: gładkie zdania to nie to samo, co poprawna odpowiedź.
Halucynacje AI bywają zwodnicze, ponieważ potrafią brzmieć bardzo przekonująco. Nie myl jednak płynności wypowiedzi z jej dokładnością.
Narzędzia AI mogą podawać nieaktualne dane albo formułować odpowiedzi w sposób tendencyjny – wszystko zależy od źródeł, na których zostały wytrenowane. Większość modeli korzysta z treści dostępnych online, a te mogą zawierać błędy lub stronnicze opinie.
Możesz też poprosić o użycie narzędzia do wyszukiwania w sieci i samodzielne sprawdzenie informacji.
#3 Nie wszystkie narzędzia AI są takie same
Trzecia rada: nie wszystkie narzędzia AI są takie same. Wiele dostępnych platform nie zostało stworzonych z myślą o medycynie. To dla nas ważny sygnał ostrzegawczy. Dlaczego? Bo źródła, na których uczą się modele AI, często nie obejmują katalogów medycznych. Poza tym sposób przetwarzania danych nie zawsze jest odpowiedni dla ochrony zdrowia.
#4 Uważaj na powielanie treści
Czwarta rada: uważaj na powielanie treści. Wiele otwartych modeli językowych uczy się na podstawie treści dostępnych w Internecie. Mogą to być materiały objęte prawami autorskimi. Choć zadaniem modeli jest generowanie oryginalnych odpowiedzi, zawsze istnieje ryzyko, że pojawią się w nich fragmenty podobne do istniejących tekstów.
Poznaj Noa Notes ✨
Na zakończenie naszej serii przygotowaliśmy najciekawszą część: pod koniec filmu zobaczysz prezentację Noa – naszego asystenta AI stworzonego, by ułatwić tworzenie notatek medycznych. Obejrzyj odcinek i zobacz, jak działa Noa – od konsultacji aż po końcowe, uporządkowane podsumowanie.
Chcesz zobaczyć to na żywo? Poproś o demo i wypróbuj Noa. Przekonasz się, jak notatki medyczne są automatycznie generowane w karcie pacjenta.
