Главная » Новости и комментарии » 2024 » Генеративный искусственный интеллект (ИИ) в здравоохранении

Генеративный искусственный интеллект (ИИ) в здравоохранении

22.01.2024
691

По Н. Яраги

Растущее потребление и уверенность пациентов в неофициальных источниках информации, особенно в Интернете, уже давно является значимым фактором в медицине. Однако с появлением генеративного искусственного интеллекта (ИИ) эта зависимость не только усилилась, но и быстро распространилась. Распространение инструментов генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении привело к увеличению зависимости от принятия решений с помощью искусственного интеллекта. Генеративный ИИ предлагает множество потенциальных функций здравоохранения, включая рутинный сбор информации, диагностику и даже лечение.

В то время как более ранние модели ИИ в основном ограничивались анализом и интерпретацией существующих данных, генеративные системы ИИ способны создавать новый контент. Эта возможность создания контента в сочетании с простотой использования и доступностью, обеспечиваемой удобными интерфейсами, привела к резкому росту его принятия и использования многими специалистами, включая поставщиков медицинских услуг.

Хотя применение генеративного ИИ в здравоохранении дало результаты, важно признать, что эта технология не является панацеей. Его нельзя универсально применять для решения всех проблем в каждом медицинском учреждении. Врачи и поставщики медицинских услуг должны разумно использовать генеративный искусственный интеллект, чтобы смягчить непредвиденные последствия; ответственное использование является ключом к использованию его преимуществ, избегая при этом неблагоприятных последствий. Вот несколько перспективных областей использования ИИ в медицине.

 

Регулярный сбор информации

Генеративный ИИ оптимально работает в средах, характеризующихся высокой повторяемостью и низким риском. Эта эффективность проистекает из того, что технология использует исторические данные для выявления закономерностей и прогнозирования, исходя из предпосылки, что будущие условия будут отражать условия прошлого. Использование такой технологии в ситуациях с низким уровнем риска, особенно когда ошибки влекут за собой незначительные последствия, является разумным. Такой осторожный подход дает несколько преимуществ: он позволяет поставщикам медицинских услуг и, что более важно, пациентам постепенно осознать возможности ИИ и поверить в его полезность. Кроме того, это дает разработчикам ИИ ценные возможности тщательно протестировать и усовершенствовать свои системы в контролируемой среде перед развертыванием в сценариях с более высокими ставками.

Генеративный ИИ может повысить эффективность сбора информации и отчетности, взаимодействуя с пациентами на понятном языке, устраняя неопределенности и обобщая данные для поставщиков медицинских услуг. Система искусственного интеллекта может помочь поставщикам медицинских услуг собирать истории болезни своих пациентов, задавая конкретные вопросы в разговорной форме. Дополнительным преимуществом ИИ является его способность подключаться к обменам медицинской информацией (HIE) для получения медицинских карт пациентов, их анализа и формулирования соответствующих запросов на основе медицинского образования пациента.

Например, сравнивая список лекарств пациента и текущие жалобы на здоровье, ИИ может проверить, соблюдают ли пациенты назначенные им схемы лечения или прекратили ли они прием каких-либо противоречащих друг другу лекарств в связи с появлением новых. Этот процесс помогает собрать более полную историю болезни пациента, которую затем могут использовать врачи для оказания более качественной помощи. Более того, пациентам, которые уже привыкли к приложениям ИИ в различных условиях, может быть легче адаптироваться и доверять аналогичным технологиям ИИ в здравоохранении.

Задачи, которые выполняют эти системы ИИ, как правило, повторяются и несут относительно низкий риск, что хорошо согласуется с возможностями современных генеративных технологий ИИ. Такие системы хорошо справляются с этими процессами и могут работать на уровне, который обычно считается удовлетворительным в этой области.

 

Диагностика

ИИ продемонстрировал потенциал в улучшении процедур, особенно для состояний, при которых имеется значительный объем данных. Тем не менее, постановка точного диагноза и устранение систематических ошибок остаются, особенно в отношении менее распространенных заболеваний с ограниченным количеством данных. Эффективность ИИ в диагностике редких заболеваний снижается из-за нехватки данных, а это означает, что ИИ может работать не так хорошо из-за недостаточной обучающей выборки. Даже для обычных условий, когда существует достаточно данных, крайне важно, чтобы системы ИИ имели доступ к комплексным наборам данных.

Доступные в настоящее время технологии генеративного искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, обучаются только на общедоступных данных. Без учета богатых историй болезни, собранных в результате обширных усилий по оцифровке медицинских записей, полагаться на общие модели искусственного интеллекта для медицинской диагностики было бы преждевременно. Поэтому поставщикам медицинских услуг следует проявлять осторожность при использовании генеративного ИИ для диагностики до тех пор, пока они не смогут обучить ИИ на обширных наборах медицинских данных. Даже если поставщики медицинских услуг обучили свои системы искусственного интеллекта на достаточно больших наборах медицинских данных, важно, чтобы они снижали потенциальные риски.

 

Уход

Хотя ИИ может иметь потенциальное применение в диагностическом процессе, его использование в лечении сопряжено с серьезными проблемами. Поставщики медицинских услуг несут полную ответственность за лечение, которое они назначают. В случаях врачебной халатности именно поставщики услуг должны отвечать за свои решения. Изменение существующей правовой базы с целью переложить ответственность за лечение на разработчиков ИИ кажется маловероятным, и, вероятно, это создаст слишком большой риск для разработчиков ИИ, чтобы взять на себя ответственность за злоупотребления служебным положением. Более того, доверие пациентов к лечению, управляемому ИИ, еще не достигло уровня, который способствовал бы его широкому внедрению. В настоящее время искусственному интеллекту не хватает передовых технологических возможностей для воспроизведения тонких задач, которые врачи выполняют, помимо простого управления приемом лекарств. Учитывая эти сложности, интеграция ИИ в процессы медицинского лечения в ближайшем будущем представляется маловероятной.

 

Мониторинг и последующее наблюдение после лечения

Эта область имеет значительные перспективы для развертывания ИИ, чему способствуют два основных фактора. Во-первых, хотя соблюдение пациентами рекомендаций после лечения имеет большое значение, медицинские работники имеют ограниченные возможности для его обеспечения. Несоблюдение режима лечения может снизить эффективность лечения, негативно повлиять на здоровье пациентов и потенциально привести к финансовым последствиям для медучреждений. Во-вторых, распространение носимых технологий, интеллектуальных устройств и смартфонов, оснащенных множеством датчиков, открывает беспрецедентную возможность контролировать поведение пациентов за пределами клинических условий. ИИ может использовать эти данные для мониторинга в реальном времени и персонализированных рекомендаций и вмешательств. Имея доступ к таким обширным данным, ИИ также может позволить медицинским работникам активно решать проблемы ухудшения здоровья пациентов, предупреждая поставщиков, когда необходима немедленная медицинская помощь.

Управление здоровьем населения

Используя обширные наборы данных из электронных медицинских карт (EHR) и HIE, поставщики медицинских услуг могут значительно улучшить управление популяциями пациентов. Это можно сделать еще более эффективно за счет интеграции прогнозной аналитики и использования искусственного интеллекта для выявления пациентов из группы наибольшего риска, которым своевременное медицинское вмешательство принесет существенную пользу. Например, алгоритмы ИИ можно обучить оценивать вероятность повторной госпитализации после выписки путем изучения набора характеристик пациента. Следуя этим прогнозам, можно разработать индивидуальные планы ухода с непосредственным участием человека, чтобы гарантировать, что такие пациенты получат необходимую поддержку для предотвращения дальнейших серьезных проблем со здоровьем. решающее значение соблюдения рекомендаций поставщиков услуг.

Однако крайне важно признать, что эффективность ИИ зависит от наличия существенных и разнообразных наборов данных. Информация, выходящая за рамки того, что традиционно фиксируется в EHR и HIE, например, социальные детерминанты пациентов, выбор образа жизни и повседневная деятельность, играет решающую роль для их здоровья. К сожалению, в этих областях часто не хватает систематически собираемых данных, что может привести к ошибкам. Чтобы повысить эффективность прогнозных моделей ИИ для целей управления здоровьем населения, важно, чтобы системы ИИ имели доступ и анализировали значительно большие и разнообразные наборы данных. Этого можно было бы достичь за счет интеграции информации, собранной с помощью носимых технологий и интеллектуальных устройств. Такие устройства могут непрерывно отслеживать и записывать множество данных, связанных со здоровьем, предлагая более полное представление о профиле здоровья пациента. Использование этих данных может привести к более точным прогнозам и, следовательно, к более эффективным стратегиям вмешательства, открывая путь к более активному и персонализированному подходу в здравоохранении.

 

Читайте также:

Противостояние поляризации мира

Иран и Пакистан обменялись ракетными ударами