Generativní umělá inteligence ve zdravotnictví: revoluce v péči o pacienty a diagnostice

Studie lékařské fakulty Washingtonovy univerzity a technologického startupu Whiterabbit.ai zjistila, že v roce 2024 bude umělá inteligence schopna odhalit časné případy rakoviny prsu, stejně jako snížit počet falešně pozitivních případů.

Společnost trénovala model AI na 12 248 2D digitálních mamogramech (6 161 z nich vykazovalo rakovinu). Poté model otestovali na několika reálných mamogramech.Studie zjistila, že z 10 000 lidí, kteří podstoupili mamografické vyšetření, se více než 260 z nich mohlo vyhnout diagnostickému vyšetření a 10 z nich se mohlo vyhnout biopsii pomocí systémů umělé inteligence, které by pomohly diagnostikovat přítomnost rakoviny.Generativní umělá inteligence a velké jazyko vé modely (LLM) rychle mění prostředí zd

ravotní péče, jak ho známe, a nabízejí inovativní řešení dlouhodobých problémů. Tato technologie, která mění paradigma, má potenciál revolučně změnit péči o pacienty, zefektivnit provoz a zlepšit lékařský výzkum.

To je budoucnost našeho systému zdravotní péče a je to teprve začátek.

V tomto obsáhlém článku se ponoříme do této nové a vzrušující hranice a prozkoumáme, jak může etická integrace generativní umělé inteligence pomoci při poskytování kvalitní zdravotní péče a péči o pacienty.

Pravděpodobně jste viděli, jak GPT-4 (často známý pod svým populárnějším chatovacím rozhraním ChatGPT) narušil průmyslová odvětví po celém světě. Možná jste dokonce viděli generativní modely umělé inteligence, jako jsou Flux a Midjourney, které vytvářejí AI portrétykteré jsou téměř k nerozeznání od skutečných fotografií.

Tato technologie však neslouží pouze k vytváření uměleckých děl nebo generování inteligentních textových odpovědí pro firemní chatovací roboty.

Generativní AI ve zdravotnictví může automatizovat administrativní úkoly, zlepšit klinické aplikace a v konečném důsledku vést k lepším výsledkům u pacientů.

Vedoucí pracovníci ve zdravotnictví aktivně usilují o implementaci nástrojů generativní AI nebo ji plánujíaby zlepšili zkušenosti pacientů a zlepšili svůj provoz.

Jak zdravotnictví přijímá generativní umělou inteligenci, čelí příležitostem i výzvám. Ačkoli tato technologie slibuje zvýšení efektivity a přesnosti v mnoha oblastech, je třeba řešit obavy týkající se ochrany osobních údajů, etických aspektů a dodržování právních předpisů.

Velké jazykové modely (LLM) existují již desítky let, do hlavního proudu se však dostaly teprve nedávno. Tuto řetězovou reakci popularity zcela jistě zažehlo přelomové vydání ChatGPT společností OpenAI na konci roku 2022.

To znamená, že dopad, který mohou mít tyto technologie na zdravotní péči, zůstává nedostatečně pochopen nebo nesprávně pochopen.

Zdravotnictví tradičně přijímá umělou inteligenci poměrně pomalu, s výjimkou specifických oblastí, jako je například radiologie.

Protože zdravotnictví je regulované odvětví, v němž se rozhoduje o životě a smrti, je vhodné, aby se změny prováděly opatrně a uvážlivě.

Zdravotnictví prožívá nedostatek pracovních sil na krizové úrovni. Lékaři, sestry a personál jsou chronicky přepracovaní, stále se vzpamatovávají z pandemie a jsou ve stresu z množství administrativy a papírování, které vyžaduje zákon.

Lékaři často hovoří o "pyžamovém čase" - čase stráveném po pracovní době aktualizací karet, vyřizováním e-mailů pacientů a administrativou. Tyto nudné (ale nezbytné) úkoly ve zdravotnictví jsou obzvláště vhodné pro generativní technologie AI.

Toto odvětví je tedy i přes vysokou míru regulace jedním z nejvýznamnějších osvojitelů generativní AI a touží po ještě větším množství aplikací AI - pokud budou implementovány eticky, bezpečně a udržitelně.

Generativní umělá inteligence není "duch ve stroji", který skládá nové informace ze vzduchu. Spíše využívá rozsáhlé soubory dat k vytváření nového obsahu, pomáhá při diagnostice a zlepšuje plánování léčby.

Technologie umělé inteligence v medicínězahrnují širokou škálu aplikací.

Zde je jen ukázka toho, co je možné:

• Algoritmy strojového učení mohou analyzovat záznamy pacientů a předpovídat rizika onemocnění a doporučovat personalizovanou léčbu.
• Systémy počítačového vidění interpretují lékařské snímky a pomáhají radiologům při odhalování abnormalit.
• Zpracování přirozeného jazyka (NLP) získává cenné informace z klinických záznamů a lékařské literatury.
• Robotika a umělá inteligence společně zvyšují chirurgickou přesnost a automatizují opakující se úkony.
• Virtuální a rozšířená realita využívající umělou inteligenci poskytuje studentům medicíny a odborníkům pohlcující výuku.
• Chatboti a virtuální asistenti s umělou inteligencí zlepšují zapojení pacientů a poskytují nepřetržitou podporu pro základní zdravotní dotazy.
• Agenti a aplikace s umělou inteligencí automatizují většinu rutinní práce lékařů při vedení záznamů a korespondence s pacienty,

A mnoho, mnoho dalšího. Prozkoumejme některé z těchto aplikací podrobněji.

Podle průzkumu, který jsme provedli na jedné z našich zdravotnických akcí, se mnoho organizací domnívá, že generativní umělá inteligence je výkonná, ale náročná technologie s téměř nekonečným počtem případů použití.

Patří mezi ně inovativní aplikace v diagnostice, léčbě, personalizované péči a vývoji léků.

Generativní modely AI jsou přinášejí revoluci v analýze lékařských snímků, které zvyšují přesnost a rychlost diagnostiky. Algoritmy umělé inteligence dokáží odhalit jemné abnormality na rentgenových snímcích, magnetické rezonanci a počítačové tomografii, které by lidské oko mohlo přehlédnout.

V radiologii pomáhá umělá inteligence identifikovat včasné příznaky onemocnění, jako je rakovina nebo kardiovaskulární onemocnění. To vede k včasnějším zásahům a lepším prognózám pacientů.

Možnosti zpracování přirozeného jazyka umožňují umělé inteligenci analyzovat obrovské množství lékařské literatury a záznamů o pacientech. To pomáhá poskytovatelům zdravotní péče činit informovanější rozhodnutí o léčbě na základě nejnovějších výzkumů a podobných kazuistik.

Systémy poháněné umělou inteligencí mohou také vytvářet léčebné plány šité na míru jednotlivým pacientům. Tyto plány zohledňují faktory, jako je genetická výbava, anamnéza a životní styl, a optimalizují tak terapeutické postupy.

Generativní umělá inteligence je zlepšuje personalizovanou péčianalýzou údajů o pacientech s cílem předvídat zdravotní rizika a doporučovat preventivní opatření. Modely AI mohou zpracovávat různé typy dat, včetně genetických informací, a vytvářet tak individualizované zdravotní profily.

Chatboti a virtuální asistenti využívající generativní AI poskytují pacientům nepřetržitou podporu. Odpovídají na otázky, nabízejí připomenutí léků a poskytují obecné zdravotní poradenství.

algoritmy umělé inteligence mohou vytvářet personalizované výživové a cvičební plány na základě zdravotního stavu, cílů a preferencí pacienta. Tento na míru šitý přístup zlepšuje dodržování doporučení týkajících se zdravého životního stylu.

V oblasti péče o duševní zdraví mohou nástroje poháněné umělou inteligencí analyzovat vzorce řeči a text, aby odhalily včasné příznaky stavů, jako je deprese nebo úzkost. To umožňuje včasné zásahy a podporu.

Generativní AI se zrychluje procesy objevování lékůpředpovídáním potenciálních kandidátů na léčiva a jejich interakcí s biologickými cíli. Modely umělé inteligence mohou generovat a prověřovat miliony molekulárních struktur, což výrazně zkracuje dobu a snižuje náklady na vývoj léků v rané fázi.

Algoritmy strojového učení analyzují rozsáhlé soubory dat chemických sloučenin, biologických cest a výsledků klinických studií. To pomáhá výzkumným pracovníkům identifikovat slibné kandidáty na léky a předpovídat jejich účinnost a potenciální vedlejší účinky.

Simulace na bázi umělé inteligence mohou modelovat interakce léků v lidském těle, což výzkumným pracovníkům umožňuje optimalizovat dávkování a složení léků před zahájením klinických zkoušek. To zvyšuje úspěšnost vývoje léků a snižuje rizika pro účastníky zkoušek.

V klinických zkouškách pomáhá generativní umělá inteligence při výběru a sledování pacientů. Dokáže identifikovat vhodné kandidáty na základě specifických kritérií a předvídat možné nežádoucí účinky, čímž zvyšuje bezpečnost a efektivitu studie.

Velkou výhodou generativní umělé inteligence je, že dokáže zpracovat velké množství dat a najít řešení, která by člověk nedokázal najít.

Integrace zdravotnických dat a modelů generativní umělé inteligence je klíčem ke zlepšení péče o pacienty, zefektivnění pracovních postupů a odhalení cenných poznatků z komplexních souborů dat.

EHR slouží jako základní kámen pro integraci umělé inteligence ve zdravotnictví. Tyto digitální záznamy obsahují komplexní informace o pacientech, včetně anamnézy, laboratorních výsledků a léčebných plánů.

Algoritmy umělé inteligence mohou procházet EHR a nacházet vzory a trendy (včetně textových a obrazových dat), které nemusí být lidským lékařům hned jasné. Tato analýza může pomoci předvídat potenciální zdravotní rizika a navrhovat personalizované možnosti léčby.

Zdravotnické organizace stále častěji využívají nástroje poháněné umělou inteligencí k získávání smysluplných informací z nestrukturovaných dat EHR. Tyto nástroje dokáží automaticky kategorizovat a shrnovat klinické poznámky, což zdravotníkům usnadňuje rychlý přístup k relevantním informacím o pacientech.

Většina dodavatelů EHR, kteří si uvědomují význam současné zlaté horečky AI, spěšně přidává do svých systémů funkce poháněné gen-AI. Ty umožňují následující výhody:

• Snadnější navigace
• Interakce bez použití rukou (hlasové záznamy interakcí s pacienty jsou vytěžovány a formátovány)
• Lepší přehled při klinickém rozhodování

Startupy s umělou inteligencí pro zdravotnictvíbyly také jednou z hlavních kategorií pro financování startupů v roce 2024.

Umělá inteligence vyniká při zpracování velkých objemů zdravotnických dat, aby odhalila vzory a vytvořila předpovědi. Pokročilé analytické techniky mohou identifikovat korelace mezi různými zdravotními faktory, což vede ke zlepšení diagnostiky a léčebných strategií.

Algoritmy strojového učení mohou analyzovat různé soubory dat, včetně:

• Demografické údaje pacientů
• Lékařské záznamy
• Laboratorní výsledky
• Zobrazovací studie
• Genetické informace

Zkoumáním těchto souborů dat mohou systémy umělé inteligence odhalit jemné vzorce, které mohou indikovat časné příznaky onemocnění nebo předpovídat výsledky léčby pacientů. Tato schopnost umožňuje poskytovatelům zdravotní péče provádět proaktivní zásahy a personalizované léčebné plány.
prediktivní analýzy založené na umělé inteligenci také pomáhají zdravotnickým organizacím optimalizovat přidělování zdrojů a zlepšovat provozní efektivitu. Tyto nástroje mohou předpovídat přijetí pacientů, identifikovat rizikové pacienty a navrhovat preventivní opatření ke snížení počtu opětovných přijetí do nemocnice.

Generativní umělá inteligence ve zdravotnictví vyvolává zásadní obavy týkající se spravedlnosti, ochrany údajů a správy. Řešení těchto otázek je nezbytné pro zajištění odpovědné implementace a udržení důvěry veřejnosti v lékař ské technologie využívající umělou inteligenci.

Systémy umělé inteligence mohou udržovat stávající předsudky v údajích a postupech v oblasti zdravotní péče. Aby se tento problém zmírnil, musí vývojáři používat různorodé a reprezentativní soubory trénovacích dat. Pravidelné audity výstupů UI pomáhají identifikovat a korigovat zkreslení.

Etický vývoj AIvyžaduje multidisciplinární týmy zahrnující etické odborníky, lékaře a obhájce pacientů. To zajistí, že nástroje umělé inteligence zohlední různé perspektivy a potřeby.

Zásadní je rovnost v přístupu k umělé inteligenci. Poskytovatelé zdravotní péče by měli zavádět řešení AI, která slouží různým skupinám pacientů, nejen těm s největšími zdroji.

Ochrana soukromí pacientůje při používání umělé inteligence ve zdravotnictví nejdůležitější. Je třeba prosazovat přísnou anonymizaci dat a šifrovací protokoly.

Systémy umělé inteligence často vyžadují velké soubory dat pro trénink a provoz. Zdravotnické organizace musí zavést důkladná opatření kybernetické bezpečnosti, aby zabránily únikům dat.

Procesy informovaného souhlasu je třeba aktualizovat, aby zohledňovaly používání umělé inteligence. Pacienti by měli vědět, jak mohou být jejich údaje v systémech umělé inteligence použity, a měli by mít právo se z nich odhlásit.

Vlády po celém světě se zabývají otázkou, jak nejlépe regulovat umělou inteligenci. úřad FDA vyvíjí rámce pro hodnocení a správu zdravotnických prostředků založených na umělé inteligenci. To zahrnuje pokyny pro průběžné sledování a aktualizaci algoritmů umělé inteligence.

Akt EU o umělé inteligencinavrhuje přísná pravidla pro vysoce rizikové aplikace umělé inteligence, včetně mnoha aplikací ve zdravotnictví. Klade důraz na transparentnost, lidský dohled a odpovědnost.

Otázky odpovědnosti při rozhodování o zdravotní péči s pomocí umělé inteligence zůstávají složité. Je zapotřebí jasných pokynů pro určení odpovědnosti v případech, kdy umělá inteligence přispívá k chybám v lékařské péči.

K vytvoření harmonizovaných předpisů o umělé inteligenci je nezbytná mezinárodní spolupráce. To zajišťuje konzistentní standardy a usnadňuje globální vývoj a zavádění umělé inteligence ve zdravotnictví.

Kromě vládní regulace existuje také několik průmyslových konsorcií zaměřených na vhodné využití umělé inteligence ve zdravotnictví, zejména CHAI (Coalition for Health AI) a TRAIN (Trustworthy & Responsible AI Network).

Zdravotnické organizace rychle přidávají umělou inteligenci do svých pravidel a politik. Mnoho z nich vytváří funkci Chief AI Officer nebo ji přidává k povinnostem Chief Data Officer.

Generativní umělá inteligence ve zdravotnictví čelí značným překážkám v oblasti technických možností a přijetí na trhu. Tyto problémy ovlivňují jak účinnost technologie, tak její přijetí ve zdravotnických zařízeních.

Mnoho odvětví s vysokými sázkami váhá se zaváděním generativních modelů umělé inteligence, jako je GPT-4 a další, z jednoho závažného důvodu: halucinace umělé inteligence.

K halucinacím umělé inteligence dochází, když modely generují falešné nebo nesmyslné údaje, což samozřejmě představuje vážné riziko v lékařském kontextu.

Jak se budou modely zdokonalovat, budou tyto halucinace stále méně časté a existují způsoby, jak je jak halucinace zmírnitpomocí programových ochranných opatření, jako např:

• Mechanismy kontroly faktů: implementace systémů, které porovnávají informace generované umělou inteligencí s ověřenými lékařskými databázemi. Někdy se jim říká "uzemňovací" mechanismy.
• Přístupy "human-in-the-loop": zajištění toho, aby výstupy umělé inteligence byly před použitím v péči o pacienty přezkoumány zdravotnickými pracovníky.
• Prahové hodnoty důvěryhodnosti: přijímání obsahu generovaného umělou inteligencí pouze tehdy, když úroveň důvěryhodnosti modelu překročí předem stanovenou prahovou hodnotu.
• Konsensus více modelů: použití více modelů AI a akceptace výstupů pouze v případě, že mezi nimi panuje shoda.

Vzhledem k těmto omezením může být ideální "pozvolné zavádění" generativních aplikací umělé inteligence ve zdravotnických systémech, a to nejprve u méně rizikových aplikací, jako jsou např.:

1. Administrativní úkoly: používání umělé inteligence pro plánování schůzek, správu záznamů o pacientech a vyřizování dotazů týkajících se fakturace.
2. Vzdělávání pacientů: vytváření personalizovaných vzdělávacích materiálů o stavech a léčbě.
3. Chatboty pro třídění: implementace chatbotů s umělou inteligencí, které pacienty nasměrují na odpovídající úroveň péče, aniž by stanovovaly diagnózy.
4. Pomoc při výzkumu: využití umělé inteligence ke shrnutí lékařské literatury a identifikaci potenciálních oblastí pro další studium.
5. Lékařské kódování: využití umělé inteligence pro přesné a efektivní lékařské kódování pro účely fakturace.

Pokud zdravotnické systémy začnou s těmito méně rizikovými aplikacemi, mohou:

• Budování důvěry v systémy umělé inteligence
• Vyvinout spolehlivé protokoly pro implementaci umělé inteligence
• Postupné školení zaměstnanců v oblasti integrace umělé inteligence
• Identifikace a řešení potenciálních problémů před přechodem na rizikovější aplikace

S rostoucí důvěrou a schopnostmi lze umělou inteligenci postupně zavádět do dalších kritických oblastí zdravotní péče, přičemž je třeba vždy dbát na bezpečnost pacientů a etické aspekty.

Mnohé z těchto méně rizikových aplikací přinášejí zdravotnickým systémům také významné přínosy, takže tento pomalý přístup není ve skutečnosti kompromisem.

Tím, že se organizace zaměří na zlepšení zkušeností lékařů a zkrácení "pyžamového času", mohou využít méně rizikový přístup s lidmi v cyklu a zároveň přinést významné přínosy.

Zdravotnická zařízení čelí překážky při integraci generativní umělé inteligencedo stávajících systémů. Vysoké náklady na implementaci a potřeba specializované infrastruktury odrazují mnoho organizací od zavádění těchto technologií.

Regulační nejistota spojená s umělou inteligencí ve zdravotnictví vyvolává mezi potenciálními zájemci váhání a obavy z odpovědnosti a odpovědnosti za rozhodnutí řízená umělou inteligencí zpomalují růst trhu.

Zdravotničtí pracovníci se mohou bránit zavádění umělé inteligence kvůli obavám z přesunu pracovních míst nebo ztráty autonomie při rozhodování. Tento odpor může výrazně bránit integraci generativní umělé inteligence do klinických pracovních postupů.

Dalším kritickým faktorem je důvěra pacientů. Mnoho lidí je k zapojení umělé inteligence do zdravotní péče stále skeptických a dává přednost lidské interakci a úsudku před strojově generovanými poznatky.

Umělá inteligence je připravena způsobit revoluci ve zdravotnictví prostřednictvím prediktivního modelování a strategické spolupráce. Tento vývoj slibuje zlepšení péče o pacienty, zefektivnění provozu a urychlení lékařského výzkumu.

Prediktivní modely využívající umělou inteligenci mají změnit rozhodování v oblasti zdravotní péče. Tyto nástroje budou analyzovat obrovské množství údajů o pacientech, aby bylo možné předpovídat zdravotní výsledky a identifikovat potenciální rizika. Platformy umělé inteligence mohou například předpovídat pravděpodobnost opětovného přijetí do nemocnice nebo progresi onemocnění.

Algoritmy strojového učení se budou nadále zdokonalovat, což umožní přesnější diagnostiku a personalizované léčebné plány. Nástroje umělé inteligence pomohou při interpretaci lékařských snímků a potenciálně odhalí nemoci dříve než lidští lékaři.

Zdravotnické organizace navazují strategická partnerství s technologickými společnostmi, aby využily odborné znalosti v oblasti umělé inteligence. Cílem těchto spoluprací je vyvinout inovativní řešení AI přizpůsobená potřebám zdravotnictví.

OpenAI a podobné organizace spolupracují s lékařskými institucemi na vytváření specializovaných modelů AI pro aplikace ve zdravotnictví. Tato partnerství se zaměřují na vývoj umělé inteligence, která dokáže porozumět složité lékařské terminologii a pomáhat při klinickém rozhodování.

Vznikají startupy s mobilními aplikacemi poháněnými umělou inteligencí určenými pro pacienty i zdravotníky. Tyto aplikace mohou nabízet kontrolu příznaků, připomínání léků a virtuální zdravotní asistenty.

Velké farmaceutické společnosti spolupracují s firmami zabývajícími se umělou inteligencí, aby urychlily procesy objevování a vývoje léků. Nástroje umělé inteligence se používají k analýze molekulárních struktur a předvídání účinnosti léků, což zkracuje dobu a snižuje náklady na uvedení nových léčebných postupů na trh.

Generativní umělá inteligence má využití jak pro tělo, tak pro mysl. LLM mají potenciál způsobit revoluci v duševní péči tím, že poskytují inovativní nástroje pro diagnostiku, léčbu a podporu pacientů.

Tato technologie nabízí slibná řešení pro zlepšení terapeutických intervencí a zefektivnění postupů v oblasti duševního zdraví.

Generativní modely AIjsou vyvíjeny na pomoc při diagnostice duševních poruch. Tyto modely analyzují údaje o pacientech, včetně verbálních reakcí a vzorců chování, a poskytují tak lékařům cenné informace.

A studie publikovaná v časopise Naturenavrhuje třístupňový přístup využívající generativní umělou inteligenci k rozpoznávání, vyjadřování a zvládání emocí.

Jedním z klíčových poznatků je potenciál umělé inteligence vytvářet personalizované vizuální pomůcky, které pacientům, zejména dětem, pomohou lépe rozpoznat a vyjádřit jejich emoce. Umělá inteligence by například mohla generovat vlastní obrázky zobrazující různé emoční stavy, díky čemuž by se abstraktní pojmy staly hmatatelnějšími a srozumitelnějšími.

Studie také zdůrazňuje důležitost kulturní citlivosti v obsahu generovaném umělou inteligencí, protože si uvědomuje, že emoční projevy se mohou v různých kulturách výrazně lišit. To podtrhuje potřebu rozmanitých a inkluzivních tréninkových dat pro modely umělé inteligence používané v aplikacích pro duševní zdraví.

Výzkumníci navrhují, že GAI by mohla rozšířit stávající terapie založené na důkazech, jako je kognitivně behaviorální terapie (CBT), dialektická behaviorální terapie (DBT) a terapie přijetím a závazkem (ACT), tím, že by poskytovala vizuální nástroje na míru a personalizovaný obsah.

Jak se tato oblast vyvíjí, existuje potenciál pro integraci GAI s dalšími technologiemi, jako je virtuální a rozšířená realita, což otevírá možnosti pro více pohlcující a personalizované terapeutické zkušenosti.

Integrace generativní umělé inteligence do zdravotnictví zahajuje novou éru péče o pacienty a diagnostiky, přičemž platformy jako např InterSystems IRIShrají v této transformaci klíčovou roli.

Jakmile prozkoumáme celý potenciál technologií AI, je zřejmé, že robustní správa data integrační řešení jsou pro úspěch nezbytná.

Poskytnutím bezproblémové interoperability, pokročilé analytiky a silných bezpečnostních funkcí umožňuje InterSystems IRIS zdravotnickým organizacím využít plný potenciál AI a zároveň zajistit ochranu osobních údajů a soulad s předpisy.

Více informací o tom, jak vám InterSystems IRIS může pomoci eticky integrovat generativní AI do vaší zdravotnické organizace, získáte, když nás kontaktujete ještě dnes.