Inteligência artificial para radiologia: Otimizando o ChatGPT-4 com engenharia avançada de prompts.

Clin Imaging. 6 de dezembro de 2024;118:110385. doi: 10.1016/j.clinimag.2024.110385. Online ahead of print.

RESUMO

Esta carta responde ao artigo “Encorajamento vs responsabilidade: Como a engenharia pronta influencia o desempenho do exame de radiologia do ChatGPT-4,” oferecendo perspectivas adicionais sobre a otimização do ChatGPT-4 para aplicações em Radiologia. Enquanto o estudo destaca a importância da engenharia pronta, sugerimos que abordar desafios adicionais fundamentais, como necessidades diagnósticas relacionadas à idade, diversidade socioeconômica, segurança de dados e preocupações de responsabilidade, é essencial para a integração responsável da IA. Incorporar prompts adaptativos, treinar o modelo em conjuntos de dados diversos e integrá-lo com segurança aos registros de saúde eletrônicos (EHRs) pode melhorar sua confiabilidade e inclusão. Ao equilibrar o design de prompts com estruturas de privacidade e responsabilidade, o ChatGPT-4 pode se tornar uma ferramenta mais eficaz na radiologia, auxiliando os profissionais sem comprometer a supervisão humana.

PMID:39731960 | DOI:10.1016/j.clinimag.2024.110385