The much-hyped artificial intelligence (AI) model called ChatGPT developed by Open AI can have great benefits for physicians, especially pathologists, by saving time so that they can use their time for more significant work. Generative AI is a special class of AI model, which uses patterns and structures learned from existing data and can create new data. Utilizing ChatGPT in Pathology offers a multitude of benefits, encompassing the summarization of patient records and its promising prospects in Digital Pathology, as well as its valuable contributions to education and research in this field. However, certain roadblocks need to be dealt like integrating ChatGPT with image analysis which will act as a revolution in the field of pathology by increasing diagnostic accuracy and precision. The challenges with the use of ChatGPT encompass biases from its training data, the need for ample input data, potential risks related to bias and transparency, and the potential adverse outcomes arising from inaccurate content generation. Generation of meaningful insights from the textual information which will be efficient in processing different types of image data, such as medical images, and pathology slides. Due consideration should be given to ethical and legal issues including bias.
El muy publicitado modelo de inteligencia artificial (IA) llamado ChatGPT, desarrollado por Open AI, puede tener grandes beneficios para los médicos, especialmente los patólogos, al ahorrar tiempo para que puedan utilizarlo en trabajos más significativos. La IA generativa es una clase especial de modelo de IA que utiliza patrones y estructuras aprendidos de datos existentes y puede crear nuevos datos. La utilización de ChatGPT en patología ofrece una multitud de beneficios, que abarcan el resumen de los registros de los pacientes y sus perspectivas prometedoras en patología digital, así como sus valiosas contribuciones a la educación y a la investigación en este campo. Sin embargo, es necesario abordar ciertos obstáculos, como la integración de ChatGPT con el análisis de imágenes, que actuará como una revolución en el campo de la patología al aumentar la exactitud y la precisión del diagnóstico. Los desafíos con el uso de ChatGPT abarcan sesgos de sus datos de entrenamiento, la necesidad de datos de entrada amplios, riesgos potenciales relacionados con el sesgo y la transparencia, y los posibles resultados adversos que surgen de una generación de contenido inexacta. Generación de conocimientos significativos a partir de información textual que serán eficientes en el procesamiento de diferentes tipos de datos de imágenes, como imágenes médicas y diapositivas de patología. Se debe prestar la debida consideración a las cuestiones éticas y legales, incluido el sesgo.
