Opieka zdrowotna zawsze była dziedziną, w której ceniono innowacje i które miały kluczowe znaczenie dla ratowania życia. Pomimo postępu technologicznego branża opieki zdrowotnej nadal stoi przed utrzymującymi się wyzwaniami.
PwC twierdzi, że koszty opieki zdrowotnej wzrosną % 7 w 2024. Wynika to z wypalenia zawodowego, niewystarczającej liczby pracowników, problemów z płatnościami i rosnących cen. Branża poszukuje nowych technologii, które umożliwią zapewnienie dobrej opieki bez wysokich kosztów. Jednym z kluczowych obszarów jest generatywna sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej.
generatywna sztuczna inteligencja dodaje prędkość, poprawia dokładność i otwiera drzwi dla innowacji, których jeszcze nie wyobrażaliśmy sobie.
W tym artykule omówimy siłę generatywnej sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, jej zastosowania i niektóre względy etyczne.
Zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej
Generatywna sztuczna inteligencja oferuje rozwiązania do szkoleń, diagnozowania, opracowywania leków i nie tylko w opiece zdrowotnej. Przyjrzyjmy się kluczowym obszarom, w których ta technologia ma większe znaczenie.
Szkolenia medyczne i symulacje
Generatywna sztuczna inteligencja tworzy realistyczne scenariusze zdrowotne na potrzeby szkoleń. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod ze stałymi scenariuszami, sztuczna inteligencja dostosowuje się w czasie rzeczywistym. To wzbogaca doświadczenie edukacyjne. Na przykład Uniwersytet Michigan wykorzystuje sztuczną inteligencję do symulacji leczenia sepsy, podczas gdy… Uniwersytet Pensylwanii bada rozprzestrzenianie się Covid-19.
Diagnoza kliniczna
Generatywna sztuczna inteligencja pomaga na dwa główne sposoby: ulepszanie obrazów medycznych i diagnozowanie chorób. Sztuczna inteligencja może zamienić skany o niskiej jakości w obrazy o wysokiej rozdzielczości. Wykorzystuje także dane pacjentów do wykrywania wczesnych oznak chorób, takich jak rak skóry czy choroba Alzheimera. Med-Palm 2 firmy Googleprzeszkolony w oparciu o dane medyczne, osiągnął 85% trafności w udzielaniu odpowiedzi na pytania medyczne.
Rozwój narkotyków
Opracowywanie nowych leków jest sprawą kosztowną i często sięgającą miliardy dolarów. Generacyjna sztuczna inteligencja może znacznie obniżyć koszty. Może projektować nowe cząsteczki i przewidywać właściwości nowych leków. Ostatnio, Recursion Pharmaceuticals przejęło firmę Valence, start-up zajmujący się sztuczną inteligencją, mający na celu projektowanie kandydatów na leki z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
Zadania administracyjne
Lekarze borykają się z wysokim wskaźnikiem wypalenia zawodowego, częściowo z powodu pracy administracyjnej. Generatywna sztuczna inteligencja może pomóc w automatyzacji zadań, takich jak wypełnianie elektronicznych kart zdrowia (EHR) i planowanie wizyt. Navina, startup zajmujący się sztuczną inteligencją, zbudował narzędzie pomagające lekarzom w wykonywaniu tych zadań i zabezpieczył już finansowanie w wysokości 44 milionów dolarów.
Syntetyczne dane medyczne
Trudno jest zdobyć dane do badań medycznych, szczególnie w przypadku chorób rzadkich. Generatywna sztuczna inteligencja może generować syntetyczne próbki danych, omijając obawy dotyczące prywatności. rozwinęli się niemieccy badacze GANerAid, model sztucznej inteligencji, który generuje syntetyczne dane pacjentów na potrzeby badań klinicznych.
Zalety i wyzwania generatywnej sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej
Zalety
- Prędkość: Jedną z najbardziej istotnych korzyści jest szybkość wykonywania zadań. Na przykład sztuczna inteligencja może w ciągu kilku sekund przeszukać obszerną dokumentację medyczną, co u człowieka zajęłoby znacznie więcej czasu.
- Dokładność: Generatywna sztuczna inteligencja przoduje w poprawie jakości diagnozy. Umożliwia identyfikację chorób we wczesnym stadium z większą dokładnością w porównaniu z metodami tradycyjnymi. Na przykład algorytmy sztucznej inteligencji okazały się obiecujące we wczesnym wykrywaniu raka.
- dostępność: Generatywna sztuczna inteligencja może zwiększyć dostępność opieki zdrowotnej. Pomyśl o obszarach wiejskich, gdzie opieka specjalistyczna jest ograniczona. Platformy telemedyczne oparte na sztucznej inteligencji mogą oferować usługi konsultacji i diagnozy na odległość.
Wyzwania
- Stronniczość: Modele AI mogą dziedziczyć błędy obecne w danych szkoleniowych. Stanowi to problem w opiece zdrowotnej, gdzie stronnicze algorytmy mogą prowadzić do nierównego traktowania różnych grup demograficznych. Na przykład badanie wykazało, że Sztuczna inteligencja stosowana w opiece zdrowotnej była mniej dokładna w diagnozowaniu chorób skóry u osób o ciemniejszym odcieniu skóry.
- Prywatność danych: Jedną z największych obaw w opiece zdrowotnej jest bezpieczeństwo wrażliwych danych. Ponieważ sztuczna inteligencja opiera się na dużych zbiorach danych, zawsze istnieje ryzyko naruszenia bezpieczeństwa danych. Jednak badanie przeprowadzone w 2023 r. pokazuje, że sztuczna inteligencja również może być częścią rozwiązania. To może pozwala zaoszczędzić organizacjom prawie 1.8 miliona dolarów na kosztach naruszenia bezpieczeństwa danych i przyspieszyć identyfikację naruszeń o ponad 100 dni.
- Koszty wdrożenia: Konfigurowanie narzędzi AI może być kosztowne. Koszty początkowe obejmują opracowanie oprogramowania, konfigurację sprzętu i przeszkolenie personelu w zakresie korzystania z nowych systemów.
- Regulacja: Zastosowania medyczne sztucznej inteligencji nadal stanowią szarą strefę regulacyjną. Pojawiają się pytania dotyczące odpowiedzialności w przypadku błędnej diagnozy lub niewłaściwego obchodzenia się z danymi. The USA i UE snują plany wprowadzić nowe regulacje, ale nie nastąpi to prędko.
Przyszłe poglądy i nowe trendy w GenAI w opiece zdrowotnej
W miarę jak generatywna sztuczna inteligencja stale zyskuje na popularności, widzimy nowe pojawiające się trendy, które będą kształtować nadchodzące lata branży opieki zdrowotnej. Oto przegląd tych trendów:
Lepsza diagnoza i medycyna niestandardowa
GenAI usprawni diagnostykę chorób i umożliwi dostosowane do potrzeb leczenie. Przyszłe modele będą generować szczegółowe obrazy medyczne i identyfikować choroby z dużą dokładnością.
AI i ludzka praca zespołowa
GenAI będzie promować środowiska, w których współpracują ludzie i sztuczna inteligencja. Aby zmaksymalizować korzyści, konieczna jest skuteczna interakcja między pracownikami służby zdrowia a sztuczną inteligencją.
Big Data i EHR
Połączenie GenAI z dużymi zbiorami danych i elektroniczną dokumentacją medyczną jest obiecujące. Te modele sztucznej inteligencji mogą analizować różnorodne dane pacjentów i dostarczać przydatnych informacji. Mogą wykorzystywać EHR do wyszukiwania trendów, prognozowania i dopracowywania metod leczenia.
Ciągłe uczenie się
GenAI musi się ciągle uczyć, aby pozostać użytecznym. Musi dostosować się do nowych danych, chorób i zmian w opiece zdrowotnej. Przyszłe modele prawdopodobnie będą mogły się ciągle uczyć, dzięki czemu będą dokładniejsze i użyteczne.
Rola generatywnych danych AI w opiece zdrowotnej
Dane odgrywają ważną rolę w napędzaniu generatywnej sztucznej inteligencji dla branży opieki zdrowotnej. Oto jak:
Modele szkoleniowe
Dane wysokiej jakości mają kluczowe znaczenie w szkoleniu algorytmów AI. Modele te uczą się na podstawie historii pacjentów, obrazów medycznych, a nawet informacji genetycznych, aby stać się mądrzejszymi.
Poprawa dokładności
Im bardziej zróżnicowany i rozbudowany jest zbiór danych, tym lepiej model AI może przewidywać i diagnozować. Na przykład sztuczna inteligencja przeszkolona w zakresie szerokiego zakresu promieni rentgenowskich może dokładniej identyfikować problemy z płucami.
Medycyna spersonalizowana
Dane pozwalają sztucznej inteligencji dostosowywać leczenie do indywidualnych potrzeb. Na przykład sztuczna inteligencja może analizować dane z wielu źródeł, aby zalecić pacjentowi najskuteczniejszy lek.
Analityka predykcyjna
Dysponując wystarczającą ilością danych, sztuczna inteligencja może prognozować potrzeby pacjentów i trendy w opiece zdrowotnej. Może przewidywać wybuchy chorób lub przewidywać, jakie zasoby będą potrzebne szpitalowi.
Zgodność etyczna i prawna
Dane pomagają zapewnić zgodność modeli sztucznej inteligencji z przepisami dotyczącymi opieki zdrowotnej. Właściwe dane mogą pomóc w zidentyfikowaniu wszelkich uprzedzeń lub nieścisłości, które mogą prowadzić do nierównego traktowania.
