Здравеопазването винаги е било област, в която иновациите се ценят и са от решаващо значение за спасяването на животи. Въпреки технологичния напредък, здравната индустрия все още е изправена пред продължаващи предизвикателства.
PwC казва, че разходите за здравеопазване ще се повишат 7% в 2024. Това се дължи на прегаряне на персонала, недостатъчно работници, проблеми с плащането и нарастващи цени. Индустрията търси нови технологии, за да осигури добра грижа без високи разходи. Една ключова област е Generative AI в здравеопазването.
Генеративен AI добавя скорост, подобрява точността и отваря врати за иновации, които все още не сме си представяли.
В тази статия ще обсъдим силата на Generative AI в здравеопазването, неговите приложения и някои етични съображения.
Приложения на Generative AI в здравеопазването
Generative AI предлага решения за обучение, диагностика, разработване на лекарства и други в здравеопазването. Нека да разгледаме ключови области, в които тази технология е по-важна.
Медицинско обучение и симулации
Generative AI създава реалистични здравни сценарии за обучение. За разлика от традиционните методи с фиксирани сценарии, AI се адаптира в реално време. Това обогатява учебния опит. Например Университетът на Мичиган използва AI за симулиране на лечение на сепсис, докато Университетът на Пенсилвания изследва разпространението на COVID-19.
Клинична диагноза
Generative AI помага по два основни начина: подобряване на медицински изображения и диагностициране на заболявания. AI може да превърне сканиранията с ниско качество в изображения с висока разделителна способност. Той също така използва данни за пациенти, за да открие ранни признаци на състояния като рак на кожата или Алцхаймер. Med-Palm 2 на Google, обучен на медицински данни, постигна 85% процент на точност при отговаряне на медицински въпроси.
Развитие на лекарства
Разработването на нови лекарства е скъпа работа, която често достига милиарди долари. Генеративният AI може значително да намали разходите. Той може да проектира нови молекули и да прогнозира свойствата на нови лекарства. Наскоро, Recursion Pharmaceuticals придоби Valence, стартиращ AI, за проектиране на кандидати за лекарства с помощта на AI.
Административни задачи
Лекарите са изправени пред висок процент на прегаряне, отчасти поради административната работа. Generative AI може да помогне за автоматизиране на задачи като попълване на електронни здравни досиета (EHR) и насрочване на срещи. Навина, стартиращ AI, създаде инструмент за подпомагане на лекарите в тези задачи и вече е осигурил 44 милиона долара финансиране.
Синтетични медицински данни
Трудно се намират данни за медицински изследвания, особено за редки заболявания. Generative AI може да произвежда синтетични проби от данни, заобикаляйки опасенията за поверителност. Немски изследователи разработиха GANerAid, AI модел, който генерира синтетични данни за пациенти за клинични изпитвания.
Предимства и предизвикателства на генериращия изкуствен интелект в здравеопазването
Предимства
- Скорост: Едно от най-завладяващите предимства е колко бързо се изпълняват задачите. Например AI може да пресее обширни медицински досиета за секунди, което би отнело на човек много повече време.
- Точност: Generative AI се отличава с подобряването на качеството на диагностиката. Той може да идентифицира заболявания в ранен стадий с по-висока точност в сравнение с традиционните методи. Например, AI алгоритмите са показали обещание за ранно откриване на рак.
- Достъпност: Generative AI може да направи здравеопазването по-достъпно. Помислете за селските райони, където специализираните грижи са ограничени. Телемедицинските платформи, захранвани от изкуствен интелект, могат да предлагат консултации и диагностични услуги от разстояние.
Предизвикателства
- Bias: AI моделите могат да наследят отклонения, присъстващи в техните данни за обучение. Това е проблем в здравеопазването, където предубедените алгоритми могат да доведат до неравностойно третиране на различните демографски групи. Например, проучване показа, че ан AI, използван в здравеопазването, е по-малко точен при диагностициране на кожни заболявания при хора с по-тъмен цвят на кожата.
- Защита на данните: Един от най-големите притеснения в здравеопазването е сигурността на чувствителните данни. Тъй като AI разчита на големи масиви от данни, винаги съществува риск от пробиви на данни. Проучване от 2023 г. обаче показва, че AI също може да бъде част от решението. То може спестяват на организациите близо $1.8 милиона разходи за нарушаване на данните и ускорете идентифицирането на нарушения с над 100 дни.
- Разходи за внедряване: Настройването на AI инструменти може да бъде скъпо. Първоначалните разходи включват разработка на софтуер, настройка на хардуер и обучение на персонала за използване на новите системи.
- Регулиране: Медицинските приложения на AI все още са регулаторна сива зона. Има въпроси относно отговорността в случай на погрешна диагноза или неправилно боравене с данни. The САЩ и ЕС правят планове да въведе нови разпоредби, но това няма да се случи скоро.
Бъдещи изгледи и нови тенденции в GenAI в здравеопазването
Тъй като генеративният AI продължава да набира сила, виждаме нови нововъзникващи тенденции, които ще оформят предстоящите години на здравната индустрия. Ето преглед на тези тенденции:
По-добра диагностика и медицина по поръчка
GenAI ще подобри диагностиката на заболяването и ще даде възможност за персонализирани медицински лечения. Бъдещите модели ще произвеждат подробни медицински изображения и ще идентифицират заболявания с висока точност.
AI и човешка работа в екип
GenAI ще популяризира настройки, при които хората и AI си сътрудничат. Ефективното взаимодействие между здравните работници и ИИ е необходимо за максимизиране на ползите.
Големи данни и ЕЗД
Сливането на GenAI с големи данни и електронни здравни досиета е обещаващо. Тези AI модели могат да анализират различни данни за пациенти, за да дадат полезна информация. Те могат да използват EHR, за да намерят тенденции, да направят прогнози и да настроят фино лечението.
Постоянно обучение
GenAI трябва да продължи да се учи, за да остане полезен. Тя трябва да се адаптира към нови данни, болести и промени в здравеопазването. Бъдещите модели вероятно ще могат да се учат непрекъснато, което ще ги направи по-точни и полезни.
Роля на генериращите AI данни в здравеопазването
Данните играят важна роля в захранването на генеративния AI за индустрията на здравеопазването. Ето как:
Модели на обучение
Висококачествените данни са от решаващо значение за обучението на AI алгоритми. Тези модели се учат от минали истории на пациенти, медицински изображения и дори генетична информация, за да станат по-умни.
Подобряване на точността
Колкото по-разнообразен и обширен е наборът от данни, толкова по-добре AI моделът може да прогнозира и диагностицира. Например, AI, обучен на широк спектър от рентгенови лъчи, може по-точно да идентифицира белодробни проблеми.
Персонализирана медицина
Данните позволяват на AI да адаптира лечението към индивидуалните нужди. Например AI може да анализира данни от множество източници, за да препоръча най-ефективното лекарство за даден пациент.
Предсказуем анализ
С достатъчно данни AI може да прогнозира нуждите на пациентите и тенденциите в здравеопазването. Той може да предвиди огнища на болести или да предвиди ресурсите, от които една болница ще се нуждае.
Етично и правно съответствие
Данните помагат да се гарантира, че AI моделите отговарят на здравните разпоредби. Правилните данни могат да помогнат за идентифициране на всякакви пристрастия или неточности, които биха могли да доведат до неравностойно третиране.
