Големи езикови модели в здравеопазването: пробив и предизвикателства

Защо ние – като човешка цивилизация – трябва да подхранваме научни компетенции и да насърчаваме иновациите, насочени към научноизследователска и развойна дейност? Не могат ли конвенционалните техники и подходи да се следват вечно?

Е, самата цел на науката и технологиите е да повдигнат хората, да издигнат начина на живот и в крайна сметка да направят света по-добро място. По-конкретно, в сферата на здравеопазването научният напредък е това, което ни помага да еволюираме в по-умни и по-здрави видове във визиите на Дарвин.

И точно сега сме на прага на такава трансформираща ера. Това е епохата на изкуствения интелект (AI) и неговите безброй приложения и случаи на употреба, като напр Големи езикови модели в здравеопазването. С използването на такава технология сме по-близо до разрешаването на вековни мистерии, свързани с човешкото тяло, откривайки лекарства за лечение на терминални заболявания и дори противопоставяйки се на стареенето.

Така че, закопчайте се за една интересна статия днес, докато изследваме ролята на LLM в клинични приложенияи как дава възможност за научна еволюция.

Интересна статистика за AI в здравеопазването

• Използването на AI в клиники и здравни центрове значително намали времето, изразходвано за излишни административни дейности задачи от 20%.
• Над 90% от болниците се очаква да внедрят приложения, управлявани от AI, за да подобрят дистанционното наблюдение на пациентите до 2025 г.
• AI може да намали разходите, направени при откриването на нови лекарства чрез 70%.

Случаи на използване на AI и големи езикови модели в здравеопазването

За да разберем по-добре LLM в здравеопазването, нека бързо си припомним какво представляват LLM. Разработени чрез техники за дълбоко обучение, LLM са предназначени да манипулират хората и човешкия език. Те са наречени големи поради невероятните обеми от данни, върху които са били обучени.

За да опростите разбирането, представете си GPT-4.o или Gemini за здравеопазването. Когато такива поръчкови модели се внедряват за суперспецифични, нишови изисквания, възможностите са изобилни. Нека да разгледаме някои от най-известните случаи на употреба.

Подкрепа за клинични решения

Ролята на AI в здравната диагностика променя играта. Едно от удивителните предимства на LLMS е, че те могат да откриват или идентифицират модели и аномалии, които остават незабелязани за човешкото око. С въвеждането на точни данни LLM в здравеопазването могат да помогнат в подкрепа на клинични решения чрез анализиране на данни за пациенти и предлагане на диагнози.

Това е особено супер прецизно по отношение на радиологията, патологията и други медицински изображения.

Медицински асистенти, захранвани от AI

През последните няколко години информираността и разбирането за отделните тела се увеличиха. Това се дължи главно на възхода на носими устройства, които визуализират иначе абстрактни данни, генерирани от тялото, и допълнително се задвижва от mhealth или телемедицината.

Чрез медицински приложения и здравни пазари хората все повече прибягват до телемедицински съоръжения. За да се ангажират такива пациенти и да се осигури прецизно здравеопазване, са необходими стабилни системи. LLM могат да помогнат на здравните организации да постигнат това. Чрез използването на чатботове или специфични медицински асистенти здравните експерти могат да внедряват и оптимизират автоматизация на клиничния работен процес.

Това може да помогне при:

• Разбиране на основните подробности за пациента
• Запазване и припомняне на медицинската история на пациентите
• Насрочване на срещи и изпращане на подсещания и напомняния
• Извличане на точна информация за състоянието на пациентите и подпомагане на тяхното възстановяване и прогноза
• Отговаряне на често задавани въпроси за техните условия и др

AI за откриване на лекарства

Откриването на лекарства за болести е по-сложно от това, което можем да разберем. Тя е твърда и систематична и включва огромно количество протоколи, процеси и процедури. Освен това е изключително чувствителен и ориентиран към проучване и изследване.

Въпреки това, с използването на LLM, здравните експерти могат да подобрят процеса на откриване на лекарства по следните начини:

• Идентифицирайте и разбирайте биологичните цели чрез техники за задълбочено обучение. Това ще позволи точен анализ на експозицията, реакциите и прогнозите, включващи функционирането на новото лекарство при лечение на предвидени заболявания.
• LLM и AI моделите могат да генерират молекулярни структури от нулата. Това означава, че такива структури могат да бъдат манипулирани за тяхната бионаличност, ефикасност и др. Освен това симулациите на лекарства също могат да помогнат на изследователите да разберат реакциите и противниците и дори да открият лекарства за други заболявания, различни от това, върху което се работи в момента.
• LLM могат също така да ускорят процесите на откриване на лекарства, като помагат на изследователите да разберат дали съществуващите лекарства могат да се използват за лечение на други заболявания. Един от най-новите примери в реално време за това беше внедряването на AI за валидиране на ефективността на Remdisivir при лечението на COVID-19.
• Персонализираните лекарства могат да станат свидетели на пробив с ИИ, тъй като лекарствата са пригодени да работят ефективно въз основа на генетични данни, начин на живот и данни за околната среда на индивида.

Подкрепа за психично здраве

Освен физическите заболявания, светът е подложен на изключителна криза, свързана с психичното здраве. С тревожна статистика AI може да активира необходимата поддръжка чрез Медицински асистенти, захранвани от AI или виртуални спътници по отношение на осведоменост, образование и помощ при подпомагане на пациентите и тези, които са подозрителни. Ниво по-нататък, то може също да помогне за лечение на посттравматично стресово разстройство при ветерани от войната и войници, възстановени лица след бедствие и др.

Предизвикателства при внедряването на LLMs в здравеопазването

Докато анализираме въздействието и полезността на ИИ в здравеопазването, също толкова важно е да бъдем критични към неговите ограничения и недостатъци. Нека разгледаме няколко.

• Притесненията относно безопасността и поверителността на данните за пациентите се увеличават с нарастващото приемане на AI. Необходима е само една грешка, акт на небрежност или уязвимост, за да получите достъп до обеми чувствителни здравни данни.
• Поради предимствата, които предлага, може да бъде удобно за заинтересованите страни и клиниките да увеличат своята зависимост от AI за диагностика, грижа за пациентите и предоставяне на услуги. Това трябва да бъде умерено чрез регулации и укрепване на XAI.
• Около 80% от данните за здравеопазването са неструктурирани. Предизвикателствата се крият в стандартизирането на неструктурирани данни и трансформирането им в готови за машина набори от данни.
• Интегрирането със съществуващите здравни системи и модули също представлява техническо и логистично предизвикателство за заинтересованите страни и здравните организации.

Изграждане на специфични за здравеопазването LLM с Shaip

От всички предизвикателства вероятно най-трудното е разработването и обучението на такива големи модели до прецизност. Здравеопазването включва живот и смърт и една неправилна конфигурация или неподходящ отговор може да предизвика негативни последици. Това е точно мястото, където AI обучението с правилните набори от данни влиза в картината.

Поради регулации като GDPR и HIPAA, наличието на обучаеми данни все още е тясно място при разработването Генеративен AI за грижа за пациентите. Shaip обаче пристига като надеждно и удобно решение на този конфликт.

Нашите набори от данни за здравеопазването са етично получени, деидентифицирани и валидирани от хора. За всички ваши изисквания за данни в мащаб, проучете нашите предложения и разберете как можем да ви предоставим изобилие от здравни данни, за да обучите вашите големи медицински езикови модели.