Uvod. Trijaža je procjena stanja pacijenta u cilju utvrđivanja hitnosti liječenja. Trijažu obično provodi medicinska sestra, najčešće s pomoću protokola u pet razina.

Cilj. Provesti komparativnu analizu točnosti kategorizacije i dijagnostike ChatGPT-ja (robota za chat koji primjenjuje algoritme strojnog učenja) u medicinskoj trijaži, kao i dati preporuke na koji način umjetna inteligencija može poboljšati rad medicinskih djelatnika u trijaži pacijenata.

Metode. Literatura odabrana za usporedbu jest Emergency Nursing: 5-Tier Triage Protocols. Za istraživanje su odabrane najčešće dijagnoze zbog kojih se pacijenti javljaju u hitnu službu. Zatim su odabrane kategorije trijaže koje će se primijeniti te su formirani prikazi slučajeva. Ti su se slučajevi postavili ChatGPT- ju, nakon čega su se uspoređivali njegovi odgovori s literaturom.

Rezultati. ChatGPT točno razvrstava slučajeve trijaže u 43,33 %, s prosječnom razlikom kategorije od 0,7. Iako je negdje pogriješio za jednu ili dvije kategorije, postavio je dijagnoze na višu kategoriju u svrhu osiguravanja sigurnosti pacijenta.

Rasprava. Pregledom literature utvrđeno je da se pogreške događaju u čak 40 % odluka medicinskih sestara zbog raznih čimbenika poput neiskustva, brzine rada i velikog broja pacijenata, što bi mogla umanjiti dodatna pomoć umjetne inteligencije. Potrebno je uzeti u obzir čimbenike koje stroj ipak ne može preuzeti te da može biti samo pomoć, a ne i zamjena medicinskog djelatnika.

Zaključak. ChatGPT ima potencijal za primjenu u medicinskoj trijaži, ali uz poboljšanja u smislu specijalizirane obuke modela na medicinskim podacima i terminologiji kako bi se poboljšala točnost i pouzdanost modela.

Helena Mayerhoffer