"צ'אט ג'יפיטי" נכשל במבחן קריאת תמונות רנטגן
מחקר מדעי חשף כי מודל "צ'אט ג'יפיטי-5" נכשל בזיהוי כמחצית משברי שורש כף היד בתמונות רנטגן, ברגישות של 51.2% ודיוק כולל של 61.6%. המחקר פורסם בכתב העת "Emergency Radiology" באוקטובר 2026.
מחקר מדעי עדכני חשף כי מודל הבינה המלאכותית "צ'אט ג'יפיטי-5," של חברת "אופן איי איי," נכשל בזיהוי כמחצית משברי שורש כף היד שהוצגו לו במבחן על תמונות רנטגן. התוצאות הראו כי המודל לא הצליח לזהות 83 שברים מתוך 170 שברים מאומתים בתמונות שנכללו בניתוח, כשהרגישות שלו בזיהוי שברים עמדה על 51.2%, והדיוק הכולל על 61.6%. המחקר פורסם בכתב העת המדעי "Emergency Radiology" באוקטובר 2026, ובחן את ביצועי המודל בזיהוי שברים בקצה המרוחק של עצם החישור, סמוך למפרק שורש כף היד, תוך שימוש בתמונות רנטגן ממאגר נתונים רפואי הזמין לחוקרים. החוקרים בחנו 396 תמונות רנטגן חזיתיות ממאגר הנתונים "MURA," שפותח על ידי אוניברסיטת סטנפורד, והציגו כל תמונה למודל בשיחה נפרדת. המודל התבקש לקבוע האם התמונה מכילה שבר, באמצעות שאלה אחת שדרשה תשובה של כן או לא, מבלי לספק לו מידע על היסטוריה רפואית או תסמינים קליניים, וללא דוגמאות אימון או הוראות נוספות. החוקרים הדירו 26 תמונות מהניתוח הראשי לאחר שהמודל סיפק תשובות לא חד-משמעיות, כך שההערכה הסופית התבססה על 370 תמונות, מתוכן 170 עם שברים ו-200 ללא.