Здравоохранение всегда было областью, где инновации ценятся и имеют решающее значение для спасения жизней. Несмотря на технологические достижения, отрасль здравоохранения по-прежнему сталкивается с сохраняющимися проблемами.
PwC заявляет, что расходы на здравоохранение вырастут 7% в 2024. Это связано с выгоранием персонала, нехваткой рабочих рук, проблемами с оплатой и ростом цен. Промышленность ищет новые технологии, позволяющие обеспечить хороший уход без высоких затрат. Одним из ключевых направлений является генеративный искусственный интеллект в здравоохранении.
Генеративный ИИ увеличивает скорость, повышает точность и открывает двери для инноваций, о которых мы еще не догадывались.
В этой статье мы обсудим возможности генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении, его применение и некоторые этические соображения.
Применение генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении
Генеративный ИИ предлагает решения для обучения, диагностики, разработки лекарств и многого другого в сфере здравоохранения. Давайте посмотрим на ключевые области, где эта технология имеет большее значение.
Медицинское обучение и моделирование
Генеративный искусственный интеллект создает реалистичные сценарии здоровья для тренировок. В отличие от традиционных методов с фиксированными сценариями, ИИ адаптируется в режиме реального времени. Это обогащает учебный опыт. Например, Мичиганский университет использует ИИ для моделирования лечения сепсиса, а Пенсильванский университет изучает распространение COVID-19.
Клинический диагноз
Генеративный ИИ помогает двумя основными способами: улучшение медицинских изображений и диагностика заболеваний. ИИ может превращать сканы низкого качества в изображения с высоким разрешением. Он также использует данные пациентов для выявления ранних признаков таких заболеваний, как рак кожи или болезнь Альцгеймера. Мед-Палм 2 от Google, обученный на медицинских данных, достиг 85% точности ответов на медицинские вопросы.
Разработка наркотиками
Разработка новых лекарств — дорогостоящее дело, зачастую достигающее миллиардов долларов. Генеративный ИИ может значительно сократить расходы. Он может создавать новые молекулы и предсказывать свойства новых лекарств. Недавно, Recursion Pharmaceuticals приобрела Valence, стартап в области искусственного интеллекта, занимающийся разработкой кандидатов на лекарства с использованием искусственного интеллекта.
Административные задачи
Врачи сталкиваются с высоким уровнем выгорания, частично из-за административной работы. Генеративный ИИ может помочь автоматизировать такие задачи, как заполнение электронных медицинских карт (EHR) и планирование встреч. Навина, стартап в области искусственного интеллекта, создал инструмент, помогающий врачам решать эти задачи, и уже получил финансирование в размере 44 миллионов долларов.
Синтетические медицинские данные
Данные для медицинских исследований получить сложно, особенно в отношении редких заболеваний. Генеративный ИИ может создавать синтетические образцы данных, минуя проблемы конфиденциальности. Немецкие исследователи разработали ГАНерЭйд, модель искусственного интеллекта, которая генерирует синтетические данные о пациентах для клинических испытаний.
Преимущества и проблемы генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении
Преимущества
- Скорость: Одним из наиболее убедительных преимуществ является скорость выполнения задач. Например, ИИ может просмотреть обширные медицинские записи за секунды, на что у человека ушло бы гораздо больше времени.
- точность: Генеративный ИИ превосходно улучшает качество диагностики. Он позволяет выявлять заболевания на ранних стадиях с более высокой точностью по сравнению с традиционными методами. Например, алгоритмы искусственного интеллекта показали многообещающую эффективность в раннем выявлении рака.
- Универсальный доступ: Генеративный искусственный интеллект может сделать здравоохранение более доступным. Подумайте о сельских районах, где специализированная помощь ограничена. Платформы телемедицины на базе искусственного интеллекта могут предлагать услуги консультации и диагностики удаленно.
Вызовы
- Уклон: Модели ИИ могут наследовать предвзятости, присутствующие в их обучающих данных. Это проблема здравоохранения, где предвзятые алгоритмы могут привести к неравному обращению с различными демографическими группами. Например, исследование показало, что ИИ, используемый в здравоохранении, оказался менее точным в диагностике кожных заболеваний у людей с более темным оттенком кожи.
- Конфиденциальность данных: Одной из самых больших проблем в здравоохранении является безопасность конфиденциальных данных. Поскольку ИИ полагается на большие наборы данных, всегда существует риск утечки данных. Однако исследование 2023 года показывает, что ИИ также может быть частью решения. Он может сэкономить организациям почти 1.8 миллиона долларов США на затратах на утечку данных и ускорить выявление нарушений более чем на 100 дней.
- Затраты на реализацию: Настройка инструментов искусственного интеллекта может оказаться дорогостоящей. Первоначальные затраты включают разработку программного обеспечения, настройку оборудования и обучение персонала использованию новых систем.
- "Регулирование": Медицинские применения ИИ по-прежнему остаются серой зоной регулирования. Возникают вопросы об ответственности в случае неправильного диагноза или неправильного обращения с данными. США и ЕС строят планы ввести новые правила, но это произойдет не скоро.
Взгляды на будущее и новые тенденции в области генного искусственного интеллекта в здравоохранении
По мере того, как генеративный искусственный интеллект продолжает набирать обороты, мы видим новые тенденции, которые будут определять ближайшие годы в отрасли здравоохранения. Вот обзор этих тенденций:
Лучшая диагностика и индивидуальная медицина
GenAI улучшит диагностику заболеваний и обеспечит индивидуальное лечение. Будущие модели будут создавать детальные медицинские изображения и выявлять заболевания с высокой точностью.
ИИ и командная работа людей
GenAI будет способствовать созданию условий, в которых люди и ИИ сотрудничают. Для получения максимальной выгоды необходимо эффективное взаимодействие между медицинскими работниками и ИИ.
Большие данные и EHR
Объединение GenAI с большими данными и электронными медицинскими записями является многообещающим. Эти модели искусственного интеллекта могут анализировать разнообразные данные пациентов, чтобы дать полезную информацию. Они могут использовать EHR для выявления тенденций, прогнозирования и точной настройки лечения.
Непрерывное обучение
GenAI необходимо продолжать учиться, чтобы оставаться полезным. Он должен адаптироваться к новым данным, болезням и изменениям в здравоохранении. Будущие модели, вероятно, смогут постоянно обучаться, что сделает их более точными и полезными.
Роль генеративных данных искусственного интеллекта в здравоохранении
Данные играют важную роль в обеспечении генеративного искусственного интеллекта в отрасли здравоохранения. Вот как:
Модели обучения
Высококачественные данные имеют решающее значение для обучения алгоритмов ИИ. Эти модели учатся на историях прошлых пациентов, медицинских изображениях и даже генетической информации, чтобы стать умнее.
Повышение точности
Чем разнообразнее и обширнее набор данных, тем лучше модель ИИ может прогнозировать и диагностировать. Например, ИИ, обученный работе с широким спектром рентгеновских лучей, может более точно выявлять проблемы с легкими.
Индивидуальная медицина
Данные позволяют ИИ адаптировать лечение к индивидуальным потребностям. Например, ИИ может анализировать данные из нескольких источников, чтобы рекомендовать пациенту наиболее эффективное лекарство.
Predictive Analytics
Имея достаточно данных, ИИ может прогнозировать потребности пациентов и тенденции в области здравоохранения. Он может предсказать вспышки заболеваний или предугадать, какие ресурсы потребуются больнице.
Этическое и юридическое соответствие
Данные помогают гарантировать, что модели искусственного интеллекта соответствуют нормам здравоохранения. Надлежащие данные могут помочь выявить любые предвзятости или неточности, которые могут привести к неравному обращению.
