Në një test real të përdorimit të inteligjencës artificiale në kërkimin shëndetësor, shkencëtarë nga UC San Francisco dhe Wayne State University zbuluan se inteligjenca artificiale gjenerative mund të analizojë të dhëna mjekësore masive shumë më shpejt se ekipet tradicionale të informatikës, dhe në disa raste, të prodhojë rezultate po aq të mira ose edhe më të forta se ato njerëzore. Ekspertëve u ishin dashur muaj të tërë për të analizuar të njëjtat të dhëna.
Qëllimi ishte parashikimi i lindjes së parakohshme duke përdorur të dhëna nga mbi 1,000 gra shtatzëna. Detyra iu dha si ekipeve të përbëra vetëm nga ekspertë njerëzorë, ashtu edhe grupeve që përdornin shkencëtarë të mbështetur nga AI. Rezultatet treguan se edhe një ekip shumë i ri, i përbërë nga një student masteri i UCSF dhe një nxënës gjimnazi, arriti të zhvillojë modele funksionale parashikuese me ndihmën e AI, e cila gjeneroi kod kompjuterik brenda minutash, një proces që zakonisht kërkon ditë pune nga programues me përvojë.
Avantazhi kryesor i AI qëndron në aftësinë për të shkruar kod analitik bazuar në udhëzime të shkurtra, por shumë të sakta. Megjithatë, jo të gjitha sistemet funksionuan mirë: vetëm 4 nga 8 chatbot-e AI prodhuan kode të përdorshme. Pavarësisht kësaj, ata që funksionuan nuk kishin nevojë për ekipe të mëdha specialistësh dhe e përfunduan të gjithë procesin kërkimor brenda vetëm gjashtë muajsh.
Studimi, i botuar më 17 shkurt në Cell Reports Medicine, u bashkë-udhëhoq nga Marina Sirota, e cila thekson se AI mund të lehtësojë një nga pengesat më të mëdha të shkencës së të dhënave: ndërtimin e pipeline-ve analitike. Kjo është veçanërisht e rëndësishme për kërkimin mbi lindjen e parakohshme, shkaku kryesor i vdekjeve neonatale dhe i problemeve afatgjata zhvillimore te fëmijët.
Edhe pse kërkohet ende mbikëqyrje e kujdesshme njerëzore, studiuesit besojnë se inteligjenca artificiale gjenerative do t’u lejojë shkencëtarëve të shpenzojnë më pak kohë në kodim dhe më shumë kohë në interpretimin e rezultateve dhe formulimin e pyetjeve thelbësore shkencore.
