Hacker News 의견

• 아내가 의사인데, 이미 AI 서기가 방문 기록을 작성하고 요약하며 명령을 준비하는 시스템을 사용 중임

  • AI가 실험 결과를 검토하는 것도 멀지 않은 일 같지만, 아직 AI 시스템이 인간의 개입 없이 환자에게 정보를 해석하고 전달하는 것은 준비되지 않음
  • 문제는 인간이 혈소판 수치를 놓친 것이 아니라 아직 검토되지 않았다는 것임
  • AI 개입은 환자 측에서 이루어져야 하며, 제공자는 위험이 크고 환자는 자신의 AI를 선택할 수 있는 능력이 있음

• LLM이 긴급 조치가 필요한 결과를 표시하는 알고리즘보다 더 나은 점이 무엇인지 모르겠음

  • 사용자에게 더 명확하고 이해하기 쉬운 정보를 제공할 수 있지만, 이는 건강 시스템이나 인터넷 자원의 실패를 의미함
  • LLM이 환자에게 자신의 건강에 대해 행동할 수 있는 힘을 주었음

• 이 이야기는 LLM의 "킬러 앱"이 없다는 좋은 예임

  • 사람들이 이를 인정하기 꺼려하는 이유는 이 기술이 막대한 권력을 집중시키기 때문임

• 친구가 최근 영상 검사를 받았고, 의사가 검토하기까지 7일을 기다려야 했음

  • AI/LLM이 검사 결과를 분류하고 의사에게 우선적으로 검토해야 할 결과를 알려줄 수 있음
  • 대부분의 방사선 보고서는 텍스트로 작성되므로, LLM이 이를 사용해 분류하고 의료 제공자에게 우선 순위를 알릴 수 있음

• 이 이야기를 공유해줘서 고맙다는 의견

  • LLM의 위험 요소에 대한 많은 대화가 있지만, 이 이야기는 새로운 기술의 놀라운 잠재력을 상기시켜 줌
  • 다른 방법으로 문제의 심각성을 알 수 있었을 수도 있지만, LLM이 정보를 이해하고 필요한 방식으로 정보를 제공한 것은 새로운 상호작용 방식임

• 혈소판 수치가 0으로 떨어지는 것은 심각한 문제임

  • 혈액 검사에서 비전문가는 정상 범위를 벗어난 값이 괜찮은지 생명에 위협이 되는지 알기 어려움
  • 색상 코드로 WBC/RBC, 헤모글로빈 및 혈소판을 표시하는 것만으로도 큰 도움이 될 수 있음

• '피부에 작은 붉은 반점이 있는 낮은 혈소판 수치'를 검색하면 긴급한 치료가 필요하다는 것을 알 수 있음

  • AI가 필요하지 않음

• 이제 LLM을 통해 그럴듯한 진단을 받을 수 있음

  • DNA를 완전히 시퀀싱하고 데이터를 ChatGPT 세션에 업로드하여 특정 유전적 프로필에 대한 질문을 할 수 있음
  • 의사와 논의하여 해결책을 찾을 수 있음

• ChatGPT가 의사의 대충 평가보다 의료 문제를 더 잘 진단할 수 있다는 의견

  • 의사가 모든 증상에 대해 철저히 평가하지 않는 경우가 많음
  • 개인적인 경험으로, ChatGPT가 모노뉴클레오시스를 진단했으며, 이는 놀라운 결과였음