Большие языковые модели в здравоохранении: прорывы и проблемы

Почему мы – как человеческая цивилизация – должны развивать научные компетенции и поощрять инновации, основанные на НИОКР? Разве нельзя вечно следовать традиционным методам и подходам?

Ну, сама цель науки и технологий — возвышать людей, улучшать образ жизни и в конечном итоге делать мир лучше. В частности, в сфере здравоохранения научные достижения — это то, что помогает нам развиваться в более умные и здоровые виды в видениях Дарвина.

И прямо сейчас мы находимся на пороге такой преобразующей эпохи. Это век искусственного интеллекта (ИИ) и его бесчисленных приложений и вариантов использования, таких как Большие языковые модели в здравоохранении. С использованием таких технологий мы приближаемся к разгадке вековых тайн, связанных с человеческим телом, открытию лекарств для лечения неизлечимых заболеваний и даже к борьбе со старением.

Итак, пристегнитесь и прочитайте сегодня интересную статью, в которой мы рассмотрим роль LLM в клиническом применении, и как это способствует научной эволюции.

Интересная статистика по ИИ в здравоохранении

Внедрение ИИ в здравоохранение стремительно набирает обороты, и уже есть ощутимые результаты, демонстрирующие его преобразующее влияние:

• 20% сокращение времени тратится на выполнение избыточных административных задач с помощью автоматизации на базе искусственного интеллекта.
• Более 90% больниц Ожидается, что к 2025 году будут развернуты приложения на базе искусственного интеллекта для удаленного мониторинга состояния пациентов.
• 70% экономия в разработке лекарственных препаратов благодаря прогностическим возможностям LLM.
  Эти цифры подчеркивают растущую зависимость от ИИ для решения некоторых из наиболее острых проблем в современном здравоохранении.

Основные примеры использования степеней LLM в здравоохранении

Чтобы лучше понять LLM в здравоохранении, давайте быстро вспомним, что такое LLM. Разработанные с помощью методов глубокого обучения, LLM предназначены для манипулирования людьми и человеческим языком. Они названы Большими из-за невероятных объемов данных, на которых они обучались.

Чтобы упростить понимание, представьте себе GPT-4.o или Gemini для здравоохранения. Когда такие индивидуальные модели развертываются для сверхспецифичных, нишевых требований, возможностей становится предостаточно. Давайте рассмотрим некоторые из наиболее известных вариантов использования.

Поддержка клинических решений

Одним из наиболее перспективных применений LLM является их способность анализировать данные пациентов и помогать в принятии клинических решений. Выявляя закономерности в радиологии, патологии и других отчетах по медицинской визуализации, LLM могут предлагать точные диагнозы, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными.

Например, Radiology-Llama2, специализированная модель от Meta, настроена на создание подробных и точных радиологических отчетов. Аналогично, Med-PaLM 2 от Google достигла замечательной точности (85%) в контрольных показателях медицинских обследований, доказав свой потенциал как надежного диагностического инструмента.

Это особенно актуально для отчетов по рентгенологии, патологии и другим видам медицинской визуализации.

[Также Читайте: Что такое тонкая настройка больших языковых моделей? Применение, методы и будущие тенденции]

Медицинские помощники с искусственным интеллектом

За последние несколько лет осведомленность и понимание отдельных тел возросли. Это в первую очередь связано с ростом носимых устройств, которые визуализируют иначе абстрактные данные, генерируемые телом, и далее продвигается mhealth или телемедициной.

Благодаря медицинским приложениям и рынкам здравоохранения люди все чаще прибегают к телемедицинским услугам. Чтобы привлечь таких пациентов и предоставить точную медицинскую помощь, необходимы надежные системы. LLM могут помочь организациям здравоохранения достичь этого. Используя чат-ботов или специальных медицинских ассистентов, эксперты в области здравоохранения могут внедрять и оптимизировать автоматизация клинического рабочего процесса.

Это может помочь в:

• Понимание основных сведений о пациенте
• Сохранение и воспроизведение истории болезни пациентов
• Планирование встреч и отправка подсказок и напоминаний
• Получение точной информации о состоянии пациентов и оказание им помощи в выздоровлении и прогнозировании
• Ответы на часто задаваемые вопросы об их условиях и многом другом

ИИ для поиска лекарств

Открытие лекарств от болезней — это более сложный процесс, чем мы можем себе представить. Он жесткий и систематический, включает в себя огромное количество протоколов, процессов и процедур. Он также чрезвычайно чувствителен и основан на изучении и исследовании.

Однако с помощью степеней LLM специалисты в области здравоохранения могут усовершенствовать процесс разработки лекарственных препаратов следующими способами:

• Определить и понять биологические цели с помощью методов глубокого обучения. Это позволит проводить точный анализ воздействия, реакций и прогнозов, связанных с функционированием нового препарата при лечении предполагаемых заболеваний.
• Модели LLM и AI могут генерировать молекулярные структуры с нуля. Это означает, что такими структурами можно манипулировать для определения их биодоступности, эффективности и многого другого. Кроме того, моделирование лекарств может также помочь исследователям понять реакции и противников и даже открыть лекарства от других болезней, помимо той, над которой сейчас работают.
• LLM также могут ускорить процессы открытия лекарств, помогая исследователям понять, можно ли использовать существующие лекарства для лечения других заболеваний. Одним из последних примеров в реальном времени стало использование ИИ для проверки эффективности Ремдисивира при лечении COVID-19.
• Персонализированные лекарства могут стать свидетелями прорыва с использованием ИИ, поскольку лекарства будут разрабатываться с учетом генетических данных, образа жизни и окружающей среды человека.

Поддержка психического здоровья

Кризис психического здоровья, усугубленный глобальными проблемами, такими как пандемия, требует инновационных решений. LLM могут предоставить:

• Сеансы виртуальной терапии с использованием разговорного ИИ.
• Лечение посттравматического стрессового расстройства у ветеранов и лиц, переживших катастрофы.
• Повышение осведомленности и просвещение в области психического здоровья с помощью интерактивных инструментов.

Предлагая круглосуточную поддержку, LLM гарантируют, что ресурсы в области психического здоровья доступны каждому.

Проблемы внедрения LLM в здравоохранение

Хотя преимущества степеней LLM неоспоримы, их внедрение сопряжено со значительными трудностями:

1. Конфиденциальность и безопасность данных

Данные здравоохранения являются крайне конфиденциальными и подчиняются строгим правилам, таким как HIPAA и GDPR. Обеспечение надежных протоколов защиты данных имеет решающее значение для предотвращения нарушений и сохранения доверия пациентов.

2. Интеграция с существующими системами

Многие организации здравоохранения испытывают трудности с интеграцией LLM с устаревшими системами. Стандартизация неструктурированных данных и обеспечение бесшовной совместимости остаются основными препятствиями.

3. Предвзятость и этические проблемы

Модели ИИ могут закреплять предубеждения, присутствующие в их обучающих данных, что приводит к неравным рекомендациям по уходу. Этический надзор и объяснимые методы ИИ имеют важное значение для снижения этих рисков.

4. Надежность и точность

Медицинские решения меняют жизнь, оставляя мало места для ошибок. LLM должны проходить строгую проверку, чтобы гарантировать точность и соответствие их результатов контексту.

Будущее LLM в здравоохранении

Следующий рубеж для LLM в здравоохранении лежит в объединении разговорного ИИ, мультимодальных возможностей и предиктивной аналитики для создания целостных решений. Будущие достижения включают:

• Прогнозируемые результаты в отношении здоровья: Выявление пациентов с высоким риском и рекомендация профилактических мер.
• Диалоговая диагностика: Интеграция LLM с распознаванием голоса для анализа симптомов и сортировки пациентов в реальном времени.
• Медицинское образование на основе искусственного интеллекта: Иммерсивные симуляции, созданные на основе степеней магистра права для обучения медицинских работников в реальных условиях.

Сотрудничество между государственным и частным секторами будет иметь решающее значение для масштабирования этих инноваций и обеспечения равноправного доступа к здравоохранению на базе искусственного интеллекта.

[Также Читайте: Что такое большие многомодальные языковые модели?]

Почему стоит выбрать Shaip для решений на основе искусственного интеллекта в здравоохранении?

Разработка LLM, ориентированных на здравоохранение, требует точности, этического соответствия и высококачественных данных. В Shaip мы специализируемся на предоставлении:

• Обезличенные, стандартные медицинские наборы данных для обучения ИИ.
• Экспертиза в области фточная настройка LLM для узкоспециализированных приложений в здравоохранении.
• Масштабируемые решения, соответствующие глобальным нормам конфиденциальности.

Наша приверженность ответственной разработке искусственного интеллекта гарантирует, что наши решения не только инновационны, но и заслуживают доверия.