Med panogami, ki si že od samega začetka obetajo zelo veliko koristi od umetne inteligence, najdemo tudi zdravstvo. Med drugim se pričakuje, da bodo programi, kot je chatGPT, v prihodnje sposobni odkriti nove vrste zdravil, ki si jih ljudje ne bi zamislili. Že sedaj so ponekod po svetu s pomočjo umetne inteligence zmanjšali obremenitve zaposlenih v bolnišnicah z administrativnim delom in celo pospešili postopek interpretacije rentgenskih slik. So se pa vmes pojavili tudi nekateri problemi. Med drugim je umetna inteligenca pokazala nagnjenost k rasni pristranskosti. Upanje, da bi umetna inteligenca izboljšala zdravstveno nego, vseeno vztraja. Toda prve raziskave s področja pediatrije so navrgle nove dvome o primernosti sedanjih orodij za diagnosticiranje bolezni otrok. Raziskava, ki so jo opravili v otroškem zdravstvenem centru Cohen v New Yorku, je razkrila, da je chatGPT-4 pravilno diagnozo bolezni pri otrocih postavil v vsega 17 odstotkih primerov. To je bistveno manj od že tako slabega rezultata, ki ga je isti program dosegel lani, ko je pri diagnozi zapletenih zdravstvenih ugank pravilno razvozlal vsega 39 odstotkov primerov.
V novi raziskavi so zdravniki v chatGPT-4 vnesli 100 zdravstvenih ugank, ki so bile od leta 2013 do leta 2023 objavljene v zdravstvenih revijah JAMA pediatrics in NEJM. Te so namenjene piljenju znanja zdravnikov, vsebujejo pa podatke, ki so jih med postopkom diagnoze imeli zdravniki pacientov. Umetna inteligenca je s pomočjo teh podatkov povsem napačno diagnozo postavila 72-krat. Za dodatnih 11 primerov je podala površno diagnozo. Med drugim je pravilno odkrila simptom, a zanemarila, da je ta posledica širšega sistemskega problema. Ob tem je chatGPT-4 spregledal tudi znane povezave, ki naj bi jih izkušeni zdravniki poznali. Tako je umetna inteligenca otroku z avtizmom diagnosticirala redko avtoimunsko bolezen, medtem ko je bil pravi vzrok pomanjkanje vitamina C. Ljudje z avtizmom imajo včasih namreč diete, ki lahko vodijo v pomanjkanje nekaterih vitaminov.
Raziskovalci kljub temu niso pripravljeni obupati nad umetno inteligenco na področju diagnostike. Kot zagotavljajo, je pravilno diagnosticiranje bolezni otrok še posebej zahtevno, saj otroci pogosto slabo opišejo svoje težave. Pediatri morajo zato upoštevati zelo veliko dejavnikov, vključno s starostjo. Avtorji raziskave menijo, da bi se točnost napovedovanja umetne inteligence lahko izboljšala z razvojem programa, ki bi bil zelo selektivno in natančno urjen s pomočjo priznane in zaupanja vredne zdravstvene literature, vsekakor pa ne s pomočjo navedb na spletu, ki vsebujejo številne pomanjkljive informacije in celo dezinformacije. Menijo tudi, da bi umetni inteligenci koristila še večja količina zdravstvenih podatkov, s katerimi bi naravnali delovanje algoritma.
