Az egészségügy mindig is olyan terület volt, ahol az innovációt nagyra értékelik, és ez kulcsfontosságú az életek megmentésében. A technológiai fejlődés ellenére az egészségügyi ágazat továbbra is elhúzódó kihívásokkal néz szembe.
A PwC szerint az egészségügyi költségek emelkedni fognak 7 2024%-kal. Ennek oka az alkalmazottak kiégése, a munkaerőhiány, a fizetési problémák és az emelkedő árak. Az iparág új technológiát keres, hogy magas költségek nélkül jó ellátást biztosítson. Az egyik kulcsterület a generatív mesterséges intelligencia az egészségügyben.
Generatív AI növeli a sebességet, javítja a pontosságot, és olyan újítások előtt nyit ajtót, amelyeket még nem képzeltünk el.
Ebben a cikkben megvitatjuk a generatív mesterséges intelligencia erejét az egészségügyben, annak alkalmazásait és néhány etikai megfontolást.
A generatív AI alkalmazásai az egészségügyben
A generatív AI megoldásokat kínál képzéshez, diagnózishoz, gyógyszerfejlesztéshez és még sok máshoz az egészségügyben. Nézzük meg azokat a kulcsfontosságú területeket, ahol ez a technológia nagyobb jelentőséggel bír.
Orvosi képzés és szimulációk
A generatív mesterséges intelligencia valósághű egészségügyi forgatókönyveket készít az edzésekhez. A hagyományos, rögzített forgatókönyvű módszerekkel ellentétben az AI valós időben alkalmazkodik. Ez gazdagítja a tanulási élményt. Például a Michigani Egyetem mesterséges intelligenciát használ a szepszis kezelésének szimulálására, míg a A Pennsylvaniai Egyetem tanulmányozza a COVID-19 terjedését.
Klinikai diagnózis
A generatív AI két fő módon segít: javítja az orvosi képeket és diagnosztizálja a betegségeket. Az AI az alacsony minőségű szkenneléseket nagy felbontású képekké tudja alakítani. A páciensadatokat is felhasználja olyan állapotok korai jeleinek kimutatására, mint a bőrrák vagy az Alzheimer-kór. A Google Med-Palm 2, az orvosi adatokra kiképzett, 85%-os pontosságot ért el az orvosi kérdések megválaszolásában.
Drug Development
Az új gyógyszerek fejlesztése költséges ügy, gyakran eléri milliárd dollárt. A generatív mesterséges intelligencia jelentősen csökkentheti a költségeket. Új molekulákat tervezhet, és megjósolhatja új gyógyszerek tulajdonságait. Mostanában, A Recursion Pharmaceuticals megvásárolta a Valence-t, egy mesterséges intelligencia induló vállalkozás, amely mesterséges intelligencia segítségével gyógyszerjelölteket tervez.
Adminisztrációs feladatok
Az orvosok magas kiégési rátával szembesülnek, részben az adminisztratív munka miatt. A generatív AI segíthet automatizálni az olyan feladatokat, mint az elektronikus egészségügyi nyilvántartások (EHR-ek) kitöltése és a találkozók ütemezése. Navina, egy mesterséges intelligencia induló vállalkozás olyan eszközt épített ki, amely segíti az orvosokat ezekben a feladatokban, és már 44 millió dolláros finanszírozást biztosított.
Szintetikus orvosi adatok
Az orvosi kutatáshoz szükséges adatok nehezen hozzáférhetők, különösen a ritka betegségek esetében. A generatív mesterséges intelligencia szintetikus adatmintákat tud előállítani, megkerülve az adatvédelmi aggályokat. Német kutatók fejlesztették ki GANerAid, egy mesterséges intelligencia modell, amely szintetikus betegadatokat állít elő klinikai vizsgálatokhoz.
A generatív mesterséges intelligencia előnyei és kihívásai az egészségügyben
Előnyök
- Sebesség: Az egyik leglenyűgözőbb előny a feladatok gyors elvégzése. Például a mesterséges intelligencia másodpercek alatt képes átszitálni a kiterjedt orvosi feljegyzéseket, ami az embernek sokkal tovább tart.
- Pontosság: A generatív mesterséges intelligencia jeleskedik a diagnózis minőségének javításában. A hagyományos módszerekhez képest nagyobb pontossággal képes azonosítani a korai stádiumú betegségeket. Például az AI-algoritmusok ígéretesnek bizonyultak a rák korai felismerésében.
- megközelíthetőség: A generatív mesterséges intelligencia elérhetőbbé teheti az egészségügyi ellátást. Gondoljunk csak a vidéki területekre, ahol a speciális ellátás korlátozott. Az AI-alapú távorvoslási platformok távolról is kínálhatnak konzultációs és diagnosztikai szolgáltatásokat.
Kihívások
- Elfogultság: Az AI-modellek örökölhetik a képzési adataikban jelenlévő torzításokat. Ez aggodalomra ad okot az egészségügyben, ahol az elfogult algoritmusok a különböző demográfiai csoportok egyenlőtlen bánásmódjához vezethetnek. Például egy tanulmány kimutatta, hogy egy Az egészségügyben használt mesterséges intelligencia kevésbé volt pontos sötétebb bőrtónusú emberek bőrbetegségeinek diagnosztizálásában.
- Adatvédelem: Az egészségügyben az egyik legnagyobb gond az érzékeny adatok biztonsága. Mivel az AI nagy adathalmazokra támaszkodik, mindig fennáll az adatszivárgások kockázata. Egy 2023-as felmérés azonban azt mutatja, hogy a mesterséges intelligencia is része lehet a megoldásnak. Az tud a szervezetek közel 1.8 millió dollárt takarítanak meg az adatszivárgás költségeitől és több mint 100 nappal felgyorsítja a jogsértés azonosítását.
- Megvalósítási költségek: Az AI-eszközök beállítása költséges lehet. A kezdeti költségek magukban foglalják a szoftverfejlesztést, a hardverbeállítást és a személyzet képzését az új rendszerek használatára.
- Szabályozás: A mesterséges intelligencia orvosi alkalmazásai még mindig a szabályozási szürke terület. Vannak kérdések az elszámoltathatósággal kapcsolatban téves diagnózis vagy adatkezelés esetén. A Az USA és az EU terveket készít új szabályozást hozni, de ez nem fog hamarosan bekövetkezni.
Jövőbeli kilátások és új trendek a GenAI-ban az egészségügyben
Ahogy a generatív mesterséges intelligencia egyre nagyobb teret hódít, új, feltörekvő trendeket látunk, amelyek alakítják az egészségügyi ágazat következő éveit. Íme egy áttekintés ezekről a trendekről:
Jobb diagnózis és testreszabott orvoslás
A GenAI javítani fogja a betegségek diagnosztizálását és személyre szabott orvosi kezeléseket tesz lehetővé. A jövőbeli modellek részletes orvosi képeket készítenek, és nagy pontossággal azonosítják a betegségeket.
AI és emberi csapatmunka
A GenAI olyan környezeteket hirdet majd, ahol az emberek és a mesterséges intelligencia együttműködnek. Az egészségügyi dolgozók és a mesterséges intelligencia közötti hatékony interakció szükséges az előnyök maximalizálásához.
Big Data és EHR-ek
Ígéretes a GenAI egyesítése a big data-okkal és az elektronikus egészségügyi nyilvántartásokkal. Ezek az AI-modellek különféle páciensadatokat elemezhetnek, hogy hasznos betekintést nyújthassanak. Az EHR-ek segítségével trendeket találhatnak, előrejelzéseket készíthetnek és finomhangolhatják a kezeléseket.
Folyamatos tanulás
A GenAI-nak folyamatosan tanulnia kell, hogy hasznos maradjon. Alkalmazkodnia kell az új adatokhoz, betegségekhez és egészségügyi változásokhoz. A jövőbeli modellek valószínűleg folyamatosan tanulhatnak, így pontosabbak és hasznosabbak lesznek.
A generatív AI-adatok szerepe az egészségügyben
Az adatok fontos szerepet játszanak a generatív mesterséges intelligencia biztosításában az egészségügyi ágazat számára. Itt van, hogyan:
Képzési modellek
A kiváló minőségű adatok elengedhetetlenek az AI-algoritmusok betanításához. Ezek a modellek tanulnak a múltbeli betegtörténetből, orvosi képekből és még genetikai információkból is, hogy okosabbak legyenek.
A pontosság javítása
Minél változatosabb és kiterjedtebb az adathalmaz, az AI-modell annál jobban képes előre jelezni és diagnosztizálni. Például a röntgensugárzás széles skálájára kiképzett mesterséges intelligencia pontosabban tudja azonosítani a tüdőproblémákat.
Személyre szabott orvoslás
Az adatok lehetővé teszik a mesterséges intelligencia számára, hogy a kezeléseket az egyéni igényekhez igazítsa. Például a mesterséges intelligencia több forrásból származó adatokat elemezhet, hogy a leghatékonyabb gyógyszert ajánlja a páciens számára.
Prediktív elemzés
Elegendő adat birtokában az AI előre jelezheti a betegek igényeit és az egészségügyi trendeket. Megjósolhatja a betegségek kitörését, vagy megjósolhatja, hogy egy kórháznak milyen erőforrásokra lesz szüksége.
Etikai és jogi megfelelés
Az adatok segítenek abban, hogy az AI-modellek megfeleljenek az egészségügyi előírásoknak. A megfelelő adatok segíthetnek azonosítani minden olyan torzítást vagy pontatlanságot, amely egyenlőtlen bánásmódhoz vezethet.
