हाल ही में प्रकाशित एक सहकर्मी-समीक्षित अध्ययन में, जो कि "Cureus" पत्रिका में है, यह दिखाया गया है कि OpenAI का GPT-4 भाषा मॉडल बिना किसी अतिरिक्त प्रशिक्षण के जापान के राष्ट्रीय फिजियोथेरेपी परीक्षा में सफलतापूर्वक उत्तीर्ण हुआ।
शोधकर्ताओं ने GPT-4 को 1,000 प्रश्न दिए, जो कि मेमोरी, समझ, अनुप्रयोग, विश्लेषण और मूल्यांकन जैसे क्षेत्रों को कवर करते हैं। परिणाम दिखाते हैं कि GPT-4 ने कुल मिलाकर 73.4% प्रश्नों का सही उत्तर दिया और सभी पांच परीक्षण भागों में उत्तीर्ण हुआ। हालाँकि, अध्ययन ने कुछ क्षेत्रों में AI की सीमाओं को भी उजागर किया।
GPT-4 सामान्य प्रश्नों पर उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, जिसमें सही दर 80.1% है, लेकिन वास्तविक प्रश्नों पर यह केवल 46.6% है। इसी तरह, यह शुद्ध पाठ प्रश्नों (80.5% सही) को चित्र और तालिकाओं के साथ प्रश्नों (35.4% सही) की तुलना में बेहतर तरीके से संभालता है। यह खोज GPT-4 की दृश्य समझ की सीमाओं के बारे में पूर्व के शोध परिणामों के साथ मेल खाती है।
यह ध्यान देने योग्य है कि प्रश्नों की कठिनाई और पाठ की लंबाई का GPT-4 के प्रदर्शन पर बहुत कम प्रभाव पड़ता है। हालांकि इस मॉडल को मुख्य रूप से अंग्रेजी डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है, लेकिन यह जापानी इनपुट को संभालने में भी अच्छा प्रदर्शन करता है।
शोधकर्ताओं ने कहा कि जबकि यह अध्ययन GPT-4 के क्लिनिकल पुनर्वास और चिकित्सा शिक्षा में संभावनाओं को प्रदर्शित करता है, इसे सावधानी से देखना चाहिए। उन्होंने जोर दिया कि GPT-4 सभी प्रश्नों का सही उत्तर नहीं दे सकता और भविष्य में नए संस्करणों और इस मॉडल की लिखित और तर्क परीक्षणों में क्षमताओं का मूल्यांकन करने की आवश्यकता है।
इसके अलावा, शोधकर्ताओं ने सुझाव दिया कि जैसे GPT-4v जैसे मल्टीमॉडल मॉडल दृश्य समझ में आगे सुधार ला सकते हैं। वर्तमान में, Google के Med-PaLM2, Med-Gemini जैसे पेशेवर चिकित्सा AI मॉडल, और Meta के Llama3 पर आधारित चिकित्सा मॉडल सक्रिय रूप से विकसित हो रहे हैं, जो चिकित्सा कार्यों में सामान्य मॉडल से आगे निकलने का लक्ष्य रखते हैं।
हालांकि, विशेषज्ञों का मानना है कि चिकित्सा AI मॉडल का व्यापक उपयोग होने में अभी लंबा समय लग सकता है। वर्तमान मॉडल में त्रुटि का अंतर चिकित्सा वातावरण में अभी भी बहुत बड़ा है, और इन मॉडलों को दैनिक चिकित्सा प्रथाओं में सुरक्षित रूप से एकीकृत करने के लिए तर्क क्षमता में महत्वपूर्ण प्रगति की आवश्यकता है।
