2024-ben a Washington University School of Medicine és a Whiterabbit.ai technológiai startup által készített tanulmány szerint a mesterséges intelligencia képes lehet arra, hogy felismerje a mellrák korai eseteit, valamint csökkentheti a téves pozitív eredményeket.
A vállalat 12 248 2D-s digitális mammográfián képzett ki egy AI-modellt (6 161 esetben mutattak ki rákot). Ezután a modellt számos valós mammográfiával tesztelték.
A tanulmány szerint a 10 000 mammográfián részt vevő ember közül több mint 260-an elkerülhették volna a diagnosztikai vizsgálatokat, 10-en pedig a biopsziát, ha a mesterséges intelligencia rendszerek segítségével diagnosztizálnák a rák jelenlétét.
A generatív mesterséges intelligencia és a nagy nyelvi modellek (LLM) gyorsan átalakítják az általunk ismert egészségügyi ellátást, innovatív megoldásokat kínálva a régóta fennálló kihívásokra. Ez a paradigmaváltó technológia képes forradalmasítani a betegellátást, racionalizálni a műveleteket és javítani az orvosi kutatást.
Ez az egészségügyi rendszerünk jövője, és ez még csak a kezdet.
Ebben az átfogó cikkben mélyen elmerülünk ebben az új és izgalmas határterületen, és megvizsgáljuk, hogyan segítheti az etikus generatív AI integráció a minőségi egészségügyi ellátást és a betegellátást.
A legfontosabb tudnivalók
- A generatív mesterséges intelligencia az automatizálás és a jobb klinikai alkalmazások révén forradalmasíthatja az egészségügyet.
- Az egészségügyi vezetők aktívan alkalmazzák a generatív AI-eszközöket a betegélmény javítása és a műveletek racionalizálása érdekében.
- A generatív mesterséges intelligencia integrálása az egészségügybe lehetőségeket kínál a jobb eredmények elérésére, de etikai és adatvédelmi aggályokat is felvet. Ezeket minden szervezetnek figyelembe kell vennie a generatív mesterséges intelligencia bevezetése felé vezető úton.
Mi az a generatív AI az egészségügyben?
Valószínűleg Ön is látta már, hogy a GPT-4 (gyakran a népszerűbb csevegőfelülete, a ChatGPT néven ismert) világszerte felforgatta az iparágakat. Talán már láttál is olyan generatív AI modelleket, mint a Flux és a Midjourney, amelyek létrehoznak AI portrékatamelyek szinte megkülönböztethetetlenek a valós fényképektől.
De ez a technológia nem csak művészeti alkotások létrehozására vagy intelligens szöveges válaszok generálására szolgál a vállalati chatbotok számára.
Generatív AI az egészségügyben automatizálhatja az adminisztratív feladatokat, javíthatja a klinikai alkalmazásokat, és végső soron jobb eredményeket hozhat a betegek számára.
Az egészségügyi vezetők aktívan foglalkoznak a generatív AI eszközökkel, vagy tervezik azok bevezetéséta betegélmény fokozása és a működésük javítása érdekében.
Ahogy az egészségügyi ágazat a generatív mesterséges intelligenciát alkalmazza, lehetőségekkel és kihívásokkal egyaránt szembesül. Bár a technológia számos területen a hatékonyság és a pontosság javulását ígéri, az adatvédelemmel, az etikai megfontolásokkal és a jogszabályi megfeleléssel kapcsolatos aggályokkal is foglalkozni kell.
A nagy nyelvi modellek (LLM) már évtizedek óta léteznek, de csak nemrég törtek be a főáramba. A népszerűségnek ezt a láncreakcióját minden bizonnyal az OpenAI által 2022 végén kiadott ChatGPT mérföldkőnek számító kiadása indította el.
Ez azt jelenti, hogy e technológiáknak az egészségügyre gyakorolt hatása továbbra is kevéssé ismert vagy félrevezető.
Mi a különleges a generatív mesterséges intelligenciában az egészségügyben?
Az egészségügyi ágazat hagyományosan viszonylag lassan alkalmazza a mesterséges intelligenciát, kivéve olyan speciális területeket, mint a radiológia.
Mivel az egészségügy egy szabályozott iparág, ahol élet-halál döntések születnek, helyénvaló, hogy a változtatásokat óvatos és megfontolt módon hajtsák végre.
Az egészségügyben jelenleg egy válságszintű munkaerőhiány. Az orvosok, ápolók és a személyzet krónikusan túlterhelt, még mindig lábadoznak a világjárványból, és stresszelnek a törvény által előírt adminisztráció és papírmunka miatt.
A klinikusok gyakran beszélnek a "pizsamázással" töltött időről - a munkaidő után a kórlapok frissítésével, a beteg e-mailekkel való kapcsolattartással és az adminisztrációval töltött időről. Ezek az unalmas (de szükséges) feladatok az egészségügyben különösen alkalmasak a generatív AI-technológiák számára.
Ez az iparág tehát még a magas szintű szabályozás ellenére is a generatív AI egyik legjelentősebb alkalmazója, és még több AI-alkalmazást vár - feltéve, hogy etikusan, biztonságosan és fenntarthatóan hajtják végre őket.
A generatív mesterséges intelligencia alapjai az egészségügyben
A generatív mesterséges intelligencia nem egy "szellem a gépben", amely a semmiből állít össze új információkat. Inkább hatalmas adathalmazokat használ fel új tartalmak létrehozására, a diagnózis felállításának segítésére és a kezelés tervezésének javítására.
AI technológiák az orvostudományban
AI technológiák az orvostudománybanaz alkalmazások széles skáláját ölelik fel.
Íme csak egy kis ízelítő a lehetőségekből:
- A gépi tanulási algoritmusok elemezhetik a betegnyilvántartásokat, hogy megjósolják a betegségek kockázatát, és személyre szabott kezelést javasoljanak.
- A számítógépes látórendszerek értelmezik az orvosi képalkotást, segítve a radiológusokat a rendellenességek felismerésében.
- A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) értékes információkat nyer ki a klinikai feljegyzésekből és az orvosi szakirodalomból.
- A robotika és a mesterséges intelligencia együttesen javítja a sebészeti pontosságot és automatizálja az ismétlődő feladatokat.
- A virtuális és kiterjesztett valóság az AI segítségével magával ragadó képzési élményt nyújt az orvostanhallgatók és a szakemberek számára.
- A mesterséges intelligencia vezérelt chatbotok és virtuális asszisztensek javítják a betegek elkötelezettségét, és éjjel-nappal támogatást nyújtanak az alapvető egészségügyi kérdésekhez.
- A mesterséges intelligenciával működő ügynökök és alkalmazások automatizálják a klinikusok számára a nyilvántartások vezetésével és a beteglevelezéssel kapcsolatos rutinmunkák nagy részét,
És még sok minden más. Vizsgáljunk meg néhányat ezek közül az alkalmazások közül alaposabban.
A generatív mesterséges intelligencia alkalmazásai
Az egyik egészségügyi rendezvényünkön végzett felmérésünk szerint sok szervezet úgy véli, hogy a generatív AI egy nagy teljesítményű, de kihívást jelentő technológia, amelynek szinte végtelen számú felhasználási esete van.
Ezek közé tartoznak az innovatív alkalmazások a diagnózis, a kezelés, a személyre szabott ellátás és a gyógyszerfejlesztés területén.
Diagnózis és kezelés javítása
A generatív AI modellek forradalmasítják az orvosi képalkotás elemzését, javítva a diagnosztikai pontosságot és sebességet. A mesterséges intelligencia algoritmusai képesek felismerni a röntgen-, MRI- és CT-felvételek olyan finom eltéréseit, amelyeket az emberi szem esetleg nem lát.
A radiológiában a mesterséges intelligencia segít a betegségek, például a rák vagy a szív- és érrendszeri betegségek korai jeleinek felismerésében. Ez korábbi beavatkozásokhoz és jobb betegprognózisokhoz vezet.
A természetes nyelvi feldolgozási képességek lehetővé teszik, hogy a mesterséges intelligencia hatalmas mennyiségű orvosi szakirodalmat és betegdokumentációt elemezzen. Ez segít az egészségügyi szolgáltatóknak abban, hogy a legújabb kutatások és hasonló esetek alapján megalapozottabb kezelési döntéseket hozzanak.
A mesterséges intelligenciával működő rendszerek az egyes betegekhez igazított kezelési terveket is képesek létrehozni. Ezek a tervek olyan tényezőket vesznek figyelembe, mint a genetikai adottságok, a kórtörténet és az életmód, hogy optimalizálják a terápiás megközelítéseket.
Személyre szabott betegellátás
A generatív AI fokozza a személyre szabott ellátásta betegadatok elemzésével, hogy megjósolja az egészségügyi kockázatokat és megelőző intézkedéseket javasoljon. A mesterséges intelligencia modellek képesek feldolgozni a különböző adattípusokat, beleértve a genetikai információkat is, hogy személyre szabott egészségügyi profilokat hozzanak létre.
A generatív mesterséges intelligencia által működtetett chatbotok és virtuális asszisztensek 24/7 támogatást nyújtanak a betegeknek. Válaszolnak a kérdésekre, gyógyszeres emlékeztetőket kínálnak, és általános egészségügyi tanácsokat adnak.
A mesterséges intelligencia algoritmusai személyre szabott táplálkozási és edzésterveket tudnak generálni a páciens egészségi állapota, céljai és preferenciái alapján. Ez a személyre szabott megközelítés javítja az egészséges életmódra vonatkozó ajánlások betartását.
A mentális egészségügyben a mesterséges intelligencia által működtetett eszközök beszédmintákat és szöveget elemeznek, hogy felismerjék az olyan állapotok korai jeleit, mint a depresszió vagy a szorongás. Ez lehetővé teszi az időben történő beavatkozást és támogatást.
Gyógyszerkutatás és fejlesztés
A generatív AI felgyorsul a gyógyszerkutatási folyamatokata potenciális gyógyszerjelöltek és biológiai célpontokkal való kölcsönhatásaik előrejelzésével. A mesterséges intelligenciamodellek több millió molekulaszerkezetet képesek létrehozni és szűrni, jelentősen csökkentve a korai fázisú gyógyszerfejlesztés idejét és költségeit.A gépi tanulási algoritmusok k
émiai vegyületek, biológiai útvonalak és klinikai vizsgálati eredmények hatalmas adathalmazaitelemzik. Ez segít a kutatóknak az ígéretes gyógyszerjelöltek azonosításában, valamint hatékonyságuk és lehetséges mellékhatásaik előrejelzésében.
A mesterséges intelligencia által támogatott szimulációk képesek modellezni a gyógyszerek emberi szervezeten belüli kölcsönhatásait, lehetővé téve a kutatók számára az adagok és formulák optimalizálását a klinikai vizsgálatok megkezdése előtt. Ez javítja a gyógyszerfejlesztés sikerességi arányát és csökkenti a vizsgálatban résztvevők kockázatát.
A klinikai vizsgálatokban a generatív mesterséges intelligencia segíti a betegek kiválasztását és nyomon követését. A rendszer meghatározott kritériumok alapján azonosítani tudja a megfelelő jelölteket, és előre jelzi a lehetséges mellékhatásokat, növelve ezzel a vizsgálatok biztonságát és hatékonyságát.
A mesterséges intelligencia és az egészségügyi adatok integrálása
A generatív AI nagy előnye, hogy rengeteg adatot képes feldolgozni és olyan megoldásokat találni, amelyeket az ember nem tudna megtalálni.
Az egészségügyi adatok és a generatív AI modellekintegrációja a kulcsa a betegellátás javításának, a munkafolyamatok racionalizálásának és a komplex adathalmazokból származó értékes információk feltárásának.
Elektronikus egészségügyi nyilvántartások (EHR)
Az EHR-ek a mesterséges intelligencia egészségügyi integrációjának sarokkövei. Ezek a digitális nyilvántartások átfogó beteginformációkat tartalmaznak, beleértve a kórtörténetet, a laboreredményeket és a kezelési terveket.
A mesterséges intelligencia algoritmusok képesek átnézni az EHR-eket, hogy olyan mintákat és trendeket találjanak (beleértve a szöveges és képi adatokat), amelyek az emberi orvosok számára nem feltétlenül egyértelműek. Ez az elemzés segíthet megjósolni a lehetséges egészségügyi kockázatokat, és személyre szabott kezelési lehetőségeket javasolhat.
Az egészségügyi szervezetek egyre gyakrabban alkalmaznak mesterséges intelligencia alapú eszközöket, hogy értelmes információkat nyerjenek ki a strukturálatlan EHR-adatokból. Ezek az eszközök automatikusan kategorizálják és összefoglalják a klinikai jegyzeteket, megkönnyítve az egészségügyi szakemberek számára a releváns beteginformációk gyors elérését.
A legtöbb EHR-gyártó, felismerve a jelenlegi AI-aranyláz jelentőségét, sietve hozzáadja rendszereihez a gen-AI-alapú funkciókat. Ezek a következő előnyöket biztosítják:
- Könnyebb navigáció
- Kéz nélküli interakció (a beteg interakciók hangfelvételeinek tartalma és formázása)
- Jobb betekintés a klinikai döntéshozatalba
AI-alapú startupok az egészségügybenszintén a startup-finanszírozás egyik legjelentősebb kategóriája volt 2024-ben.
Adatelemzés és minták
A mesterséges intelligencia kiválóan alkalmas nagy mennyiségű egészségügyi adat feldolgozására, hogy mintákat fedezzen fel és előrejelzéseket készítsen. A fejlett analitikai technikák képesek azonosítani a különböző egészségügyi tényezők közötti összefüggéseket, ami jobb diagnosztikai és kezelési stratégiákhoz vezet.
A gépi tanulási algoritmusok képesek elemezni a legkülönbözőbb adathalmazokat, többek között:
- A beteg demográfiai adatai
- Orvosi kórtörténet
- Laboreredmények
- Képalkotó vizsgálatok
- Genetikai információ
Ezen adathalmazok vizsgálatával a mesterséges intelligencia rendszerek olyan finom mintázatokat észlelhetnek, amelyek a betegségek korai jeleit vagy a betegek kimenetelének előrejelzését jelezhetik. Ez a képesség lehetővé teszi az egészségügyi szolgáltatók számára, hogy proaktív beavatkozásokat és személyre szabott kezelési terveket hajtsanak végre.
A mesterséges intelligencia által vezérelt prediktív analitika segít az egészségügyi szervezeteknek az erőforrások elosztásának optimalizálásában és a működési hatékonyság javításában is. Ezek az eszközök képesek a betegfelvételek előrejelzésére, a nagy kockázatú betegek azonosítására, és megelőző intézkedéseket javasolnak a kórházi visszafogadások csökkentése érdekében.
Etika, adatvédelem és szabályozás
A generatív mesterséges intelligencia az egészségügyben kritikus aggályokat vet fel a méltányosság, az adatvédelem és az irányítás terén. Ezeknek a kérdéseknek a kezelése elengedhetetlen a felelős végrehajtás biztosításához és az AI-alapú orvosi technológiákba vetett közbizalom fenntartásához.
Az előítéletek és a méltányosság kezelése
A mesterséges intelligencia rendszerek az egészségügyi adatokban és gyakorlatokban meglévő előítéleteket állandósíthatják. Ennek mérséklése érdekében a fejlesztőknek változatos és reprezentatív képzési adathalmazokat kell használniuk. A mesterséges intelligencia kimeneteinek rendszeres ellenőrzése segít az elfogultságok azonosításában és kijavításában.
Etikus AI-fejlesztésmultidiszciplináris csapatokat igényel, amelyekben etikusok, klinikusok és betegjogi képviselők is részt vesznek. Ez biztosítja, hogy az AI-eszközök figyelembe vegyék a különböző nézőpontokat és szükségleteket.
Az AI-hozzáférés méltányossága kulcsfontosságú. Az egészségügyi szolgáltatóknak olyan mesterséges intelligencia-megoldásokat kell alkalmazniuk, amelyek a legkülönbözőbb betegpopulációkat szolgálják, nem csak azokat, akik a legtöbb erőforrással rendelkeznek.
Páciensek adatvédelme és adatbiztonság
A betegek magánéletének védelmea mesterséges intelligencia egészségügyi alkalmazásakor kiemelkedő fontosságú. Szigorú adatanonimizálási és titkosítási protokollokat kell alkalmazni.
A mesterséges intelligencia rendszerek gyakran nagy adathalmazokat igényelnek a képzéshez és a működéshez. Az egészségügyi szervezeteknek szilárd kiberbiztonsági intézkedéseket kell bevezetniük az adatbiztonság megsértésének megelőzése érdekében.
A tájékozott beleegyezési folyamatokat frissíteni kell a mesterséges intelligencia használatának figyelembevétele érdekében. A betegeknek meg kell érteniük, hogy adataik hogyan használhatók fel a mesterséges intelligencia rendszerekben, és joguk van a lemondásra.
Szabályozási megfontolások
A kormányok világszerte azon birkóznak, hogyan lehetne a legjobban szabályozni a mesterséges intelligenciát. az FDA keretrendszereket dolgoz ki a mesterséges intelligencia alapú orvostechnikai eszközök értékelésére és kezelésére. Ez magában foglalja a mesterséges intelligencia algoritmusok folyamatos nyomon követésére és frissítésére vonatkozó iránymutatásokat.
Az EU mesterséges intelligenciáról szóló törvényeszigorú szabályokat javasol a magas kockázatú mesterséges intelligencia-alkalmazásokra, köztük számos egészségügyi alkalmazásra. Hangsúlyt fektet az átláthatóságra, az emberi felügyeletre és az elszámoltathatóságra.
A mesterséges intelligenciával támogatott egészségügyi döntésekkel kapcsolatos felelősségi kérdések továbbra is összetettek. Egyértelmű iránymutatásokra van szükség a felelősség meghatározásához, ha a mesterséges intelligencia hozzájárul az orvosi hibákhoz.
A nemzetközi együttműködés elengedhetetlen a harmonizált mesterséges intelligenciára vonatkozó szabályozás megteremtéséhez. Ez biztosítja az egységes szabványokat, és megkönnyíti az egészségügyi AI globális fejlesztését és alkalmazását.
A kormányzati szabályozáson túlmenően több iparági konzorcium is foglalkozik az AI megfelelő alkalmazásával az egészségügyben, nevezetesen a CHAI (Coalition for Health AI) és a TRAIN (Trustworthy & Responsible AI Network).
Az egészségügyi szervezetek gyorsan beépítik az AI-t szabályaikba és irányelveikbe. Sokan közülük létrehoznak egy vezető AI-tisztviselői szerepet, vagy ezt hozzáadják a vezető adatkezelő feladataihoz.
Kihívások és korlátok
A generatív mesterséges intelligencia az egészségügyben jelentős akadályokba ütközik a technikai képességek és a piaci elfogadottság terén. Ezek a kihívások hatással vannak mind a technológia hatékonyságára, mind az orvosi környezetben való elfogadására.
AI Hallucinációk
Számos nagy tétet jelentő iparág tétovázik a GPT-4-hez és másokhoz hasonló generatív AI modellek bevezetésétől egy égbekiáltó ok miatt: az AI hallucinációk.
AI hallucinációk akkor fordulnak elő, amikor a modellek hamis vagy értelmetlen adatokat generálnak, ami nyilvánvalóan komoly kockázatot jelent orvosi kontextusban.
Ahogy a modellek tovább fejlődnek, ezek a hallucinációk egyre kevésbé lesznek elterjedtek, és vannak módok arra, hogy a hallucinációk mérsékléséreprogramozási korlátokkal, mint például:
- Tényellenőrzési mechanizmusok: olyan rendszerek megvalósítása, amelyek a mesterséges intelligencia által generált információkat ellenőrzött orvosi adatbázisokkal vetik össze. Néha ezeket "földelő" mechanizmusoknak nevezik.
- Ember a körben megközelítések: annak biztosítása, hogy a mesterséges intelligencia kimeneteit egészségügyi szakemberek vizsgálják felül, mielőtt a betegellátásban felhasználnák.
- Bizalmi küszöbértékek: csak akkor fogadják el a mesterséges intelligencia által generált tartalmat, ha a modell bizalmi szintje meghalad egy előre meghatározott küszöbértéket.
- Többmodelles konszenzus: több mesterséges intelligencia modell használata és csak olyan kimenetek elfogadása, amelyek között egyetértés van.
A "lassú gördülés" megközelítés mellett szóló érvek
Tekintettel ezekre a korlátozásokra, ideális lehet a generatív AI-alkalmazások "lassú gördítése" az egészségügyi rendszerekben, kezdve az alacsonyabb kockázatú alkalmazásokkal, mint például:
- Adminisztratív feladatok: mesterséges intelligencia használata időpontok ütemezéséhez, betegnyilvántartások kezelése és számlázási kérdések kezelése.
- Betegoktatás: személyre szabott oktatási anyagok készítése a betegségekkel és kezelésekkel kapcsolatban.
- Triage chatbotok: AI-alapú chatbotok alkalmazása a betegek megfelelő ellátási szintre irányítására, diagnózisok felállítása nélkül.
- Kutatási segítségnyújtás: a mesterséges intelligencia felhasználása az orvosi szakirodalom összegzésére és a további tanulmányozásra alkalmas területek azonosítására.
- Orvosi kódolás: a mesterséges intelligencia alkalmazása a pontos és hatékony orvosi kódolás segítésére számlázási célokra.
Ezekkel az alacsonyabb kockázatú alkalmazásokkal kezdve az egészségügyi rendszerek:
- Bizalom kiépítése az AI rendszerek iránt
- Robusztus protokollok kidolgozása a mesterséges intelligencia végrehajtásához
- Fokozatosan képezze a személyzetet az AI integrációjára
- A potenciális problémák azonosítása és kezelése a nagyobb kockázatú alkalmazások felé történő elmozdulás előtt
A bizalom és a képességek növekedésével a mesterséges intelligencia fokozatosan bevezethető az egészségügy egyre kritikusabb területeire, mindig nagy hangsúlyt fektetve a betegbiztonságra és az etikai megfontolásokra.
Ezek közül az alacsonyabb kockázatú alkalmazások közül sok jelentős előnyöket is nyújt az egészségügyi rendszerek számára, így ez a lassú megközelítés nem igazán kompromisszumos.
A klinikusok tapasztalatainak javítására és a "pizsamázási idő" csökkentésére irányuló törekvéssel a szervezetek alacsonyabb kockázatú, emberes megközelítést alkalmazhatnak, és ezzel egyidejűleg jelentős előnyöket biztosíthatnak.
Piaci és elfogadási akadályok
Az egészségügyi intézményeknek szembe kell nézniük akadályok a generatív mesterséges intelligencia integrálásábana meglévő rendszerekbe. A magas megvalósítási költségek és a speciális infrastruktúra szükségessége sok szervezetet visszatart e technológiák bevezetésétől.
A mesterséges intelligenciát az egészségügyben övező szabályozási bizonytalanságok bizonytalanságot okoznak a potenciális alkalmazók körében, és a felelősséggel és a mesterséges intelligencia által vezérelt döntések elszámoltathatóságával kapcsolatos aggodalmak lassítják a piac növekedését.
Az egészségügyi szakemberek a munkahelyek elmozdulásától vagy a döntéshozatalban való önállóság elvesztésétől való félelem miatt ellenállhatnak a mesterséges intelligencia bevezetésének. Ez az ellenállás jelentősen akadályozhatja a generatív mesterséges intelligencia integrálását a klinikai munkafolyamatokba.
A betegek bizalma egy másik kritikus tényező. Sokan továbbra is szkeptikusak a mesterséges intelligencia egészségügyi ellátásban való részvételével kapcsolatban, és az emberi interakciót és ítélőképességet részesítik előnyben a gép által generált meglátásokkal szemben.
A mesterséges intelligencia jövője az egészségügyben
A mesterséges intelligencia készen áll arra, hogy a prediktív modellezés és a stratégiai együttműködések révén forradalmasítsa az egészségügyet. Ezek a fejlesztések a betegellátás javítását, a műveletek racionalizálását és az orvosi kutatás felgyorsítását ígérik.
Előrejelző modellek és prognosztika
Az AI-alapú előrejelző modellek átalakítják az egészségügyi döntéshozatalt. Ezek az eszközök hatalmas mennyiségű betegadatot elemeznek majd az egészségügyi eredmények előrejelzése és a potenciális kockázatok azonosítása érdekében. A mesterséges intelligencia platformok például megjósolhatják a kórházi újrafelvételek vagy a betegség előrehaladásának valószínűségét.
A gépi tanulási algoritmusok tovább fognak fejlődni, lehetővé téve a pontosabb diagnózisokat és a személyre szabott kezelési terveket. A mesterséges intelligencia eszközei segítenek majd az orvosi képalkotás értelmezésében, és potenciálisan hamarabb felismerik a betegségeket, mint az emberi orvosok.
Stratégiai partnerségek és együttműködés
Az egészségügyi szervezetek stratégiai partnerségeket alakítanak ki technológiai vállalatokkal, hogy kihasználják az AI-szakértelmet. Ezeknek az együttműködéseknek a célja, hogy az egészségügyi igényekre szabott innovatív mesterséges intelligencia megoldásokat fejlesszenek ki.
Az OpenAI és hasonló szervezetek egészségügyi intézményekkel együttműködve speciális, az egészségügyi alkalmazások számára kifejlesztett mesterséges intelligencia modelleket hoznak létre. Ezek a partnerségek olyan mesterséges intelligencia kifejlesztésére összpontosítanak, amely képes megérteni az összetett orvosi terminológiát és segíteni a klinikai döntéshozatalt.
A startupok egyre több olyan mesterséges intelligenciával működő mobilalkalmazást kínálnak, amelyet a betegek és az egészségügyi szakemberek számára egyaránt terveztek. Ezek az alkalmazások tünetellenőrzőket, gyógyszeres emlékeztetőket és virtuális egészségügyi asszisztenseket kínálhatnak.
A nagy gyógyszeripari vállalatok együttműködnek a mesterséges intelligenciával foglalkozó cégekkel a gyógyszerkutatási és -fejlesztési folyamatok felgyorsítása érdekében. A mesterséges intelligencia eszközeit molekuláris szerkezetek elemzésére és a gyógyszerek hatékonyságának előrejelzésére használják, csökkentve ezzel az új kezelések piacra dobásának idejét és költségeit.
Generatív AI és mentális egészség
A generatív mesterséges intelligencia a test és az elme számára egyaránt alkalmazható. Az LLM-ek forradalmasíthatják a mentális egészségügyi ellátást azáltal, hogy innovatív eszközöket biztosítanak a diagnózis, a kezelés és a betegek támogatásához.
Ez a technológia ígéretes megoldásokat kínál a terápiás beavatkozások javítására és a mentális egészségügyi gyakorlatok racionalizálására.
A mentális egészségügyi gyakorlatok támogatása
Generatív AI modelleka mentális egészségi állapotok diagnosztizálásának segítésére fejlesztik ki. Ezek a modellek elemzik a betegek adatait, beleértve a szóbeli válaszokat és a viselkedési mintákat, hogy értékes információkkal szolgáljanak a klinikusoknak.
A nature-ben megjelent tanulmányháromlépcsős megközelítést javasol a generatív mesterséges intelligencia felhasználásával az érzelmek felismerésére, kifejezésére és kezelésére.
Az egyik legfontosabb felismerés az, hogy a mesterséges intelligencia személyre szabott vizuális segédeszközöket hozhat létre, segítve a betegeket, különösen a gyermekeket, hogy jobban felismerjék és kifejezzék érzelmeiket. A mesterséges intelligencia például különböző érzelmi állapotokat ábrázoló egyedi képeket generálhat, így az absztrakt fogalmak kézzelfoghatóbbá és átélhetőbbé válhatnak.
A tanulmány hangsúlyozza a kulturális érzékenység fontosságát is a mesterséges intelligencia által generált tartalmak esetében, felismerve, hogy az érzelmek kifejezése kultúránként jelentősen eltérhet. Ez aláhúzza, hogy a mentális egészségügyi alkalmazásokban használt AI-modellekhez változatos és inkluzív képzési adatokra van szükség.
A kutatók azt javasolják, hogy a GAI kiegészítheti a meglévő, bizonyítékokon alapuló terápiákat, például a kognitív viselkedésterápiát (CBT), a dialektikus viselkedésterápiát (DBT) és az elfogadás és elköteleződés terápiát (ACT) azáltal, hogy személyre szabott vizuális eszközöket és személyre szabott tartalmat biztosít.
Ahogy a terület fejlődik, a GAI integrálható más technológiákkal, például virtuális és kiterjesztett valósággal, megnyitva a lehetőségeket a még magával ragadóbb és személyre szabott terápiás élmények számára.
Végső gondolatok
A generatív mesterséges intelligencia integrálása az egészségügybe a betegellátás és a diagnózis új korszakát indítja el, az olyan platformokkal, mint a InterSystems IRISplatformok kulcsszerepet játszanak ebben az átalakulásban.
Miközben felfedezzük az AI technológiákban rejlő teljes potenciált, egyértelmű, hogy a robosztus adatkezelésés integrációs megoldások elengedhetetlenek a sikerhez.
Azáltal, hogy zökkenőmentes átjárhatóságot, fejlett analitikát és erős biztonsági funkciókat biztosít, az InterSystems IRIS képessé teszi az egészségügyi szervezeteket arra, hogy kihasználják az AI-ban rejlő teljes potenciált, miközben biztosítják az adatvédelmet és a jogszabályi megfelelést.
Ha többet szeretne megtudni arról, hogy az InterSystems IRIS hogyan segíthet Önnek etikusan integrálni a generatív AI-t az egészségügyi szervezetébe, vegye fel velünk a kapcsolatot még ma.
Gyakran ismételt kérdések
A mesterséges intelligenciával működő chatbotok javítják a betegek bevonását, és 24/7 támogatást nyújtanak az alapvető egészségügyi kérdésekre. Ezek a rendszerek automatizálhatják az adminisztratív munkafolyamatokat, felszabadítva az egészségügyi szakemberek számára a komplex betegellátási feladatokra való összpontosítást.
A szabályozási megfelelés és a felelősségi kérdések kihívást jelentenek. Az egészségügyi szervezeteknek bonyolult szabályozások között kell eligazodniuk annak érdekében, hogy az AI-rendszerek megfeleljenek a biztonsági és hatékonysági előírásoknak.
AI modellekkel klinikai vizsgálatok szimulálása, segítve a kutatókat a lehetséges mellékhatások azonosításában és az adagolási sémák optimalizálásában, mielőtt az emberi tesztelés megkezdődne.
Az egészségügyi szervezeteknek gondosan kell kezelniük a betegek hozzájárulását és az adatokhoz való hozzáférést. A döntéshozatali folyamatot magyarázó, átlátható mesterséges intelligencia rendszerek segíthetnek a betegek és a szolgáltatók bizalmának kiépítésében.
A fejlett előrejelző modellek lehetővé tehetik, hogy a betegségek korai felismerésétés a genetikai és életmódbeli tényezőkön alapuló személyre szabott kockázatértékelést.
A mesterséges intelligencia által vezérelt rendszerek valós időben képesek a kezelési terveket a betegek reakciói és az új orvosi kutatások alapján adaptálni. Ez a dinamikus megközelítés jobb eredményekhez és kevesebb mellékhatáshoz vezethet.
