Generatiewe KI in gesondheidsorg: toepassings, voordele, uitdagings en toekomstige tendense

Gesondheidsorg was nog altyd 'n veld waar innovasie waardeer word en noodsaaklik is om lewens te red. Ten spyte van tegnologiese vooruitgang, staar die gesondheidsorgbedryf steeds voortslepende uitdagings in die gesig.

PwC sê gesondheidsorgkoste gaan styg 7% in 2024. Dit is as gevolg van personeeluitbranding, onvoldoende werkers, betalingskwessies en stygende pryse. Die bedryf kyk na nuwe tegnologie om goeie sorg sonder hoë koste te verskaf. Een sleutelarea is Generatiewe KI in gesondheidsorg.

Generatiewe AI voeg spoed by, verbeter akkuraatheid en maak deure oop vir innovasies wat ons nog nie voorgestel het nie.

In hierdie artikel bespreek ons ​​die krag van Generatiewe KI in gesondheidsorg, die toepassings daarvan en 'n paar etiese oorwegings.

Toepassings van generatiewe KI in gesondheidsorg

Generatiewe AI bied oplossings vir opleiding, diagnose, geneesmiddelontwikkeling en meer in gesondheidsorg. Kom ons kyk na sleutelareas waar hierdie tegnologie meer belangrik is.

1. Mediese opleiding en simulasies

   Generatiewe KI skep realistiese gesondheidscenario's vir opleiding. Anders as tradisionele metodes met vaste scenario's, pas KI intyds aan. Dit verryk die leerervaring. Byvoorbeeld, die Universiteit van Michigan gebruik KI om sepsisbehandeling te simuleer, terwyl die Universiteit van Pennsylvania bestudeer COVID-19-verspreiding.

2. Kliniese Diagnose

   Generatiewe KI help op twee hoof maniere: die verbetering van mediese beelde en die diagnose van siektes. KI kan skanderings van lae gehalte in hoë-resolusie beelde verander. Dit gebruik ook pasiëntdata om vroeë tekens van toestande soos velkanker of Alzheimer's op te spoor. Google se Med-Palm 2, opgelei op mediese data, het 'n 85% akkuraatheidskoers behaal in die beantwoording van mediese vrae.

3. Medisyne-ontwikkeling

   Ontwikkeling van nuwe medisyne is 'n duur affêre, dikwels bereik miljarde dollars. Generatiewe KI kan koste aansienlik besnoei. Dit kan nuwe molekules ontwerp en die eienskappe van nuwe middels voorspel. Onlangs, Recursion Pharmaceuticals het Valence verkry, 'n KI-beginonderneming, om dwelmkandidate te ontwerp wat KI gebruik.

4. Administratiewe take

   Dokters staar 'n hoë uitbranding in die gesig, deels weens administratiewe werk. Generatiewe KI kan help om take te outomatiseer soos die invul van elektroniese gesondheidsrekords (EHR's) en die skedulering van afsprake. Navina, 'n KI-beginonderneming, het 'n instrument gebou om dokters in hierdie take te help en het reeds $44 miljoen se befondsing verkry.

5. Sintetiese mediese data

   Data vir mediese navorsing is moeilik bekombaar, veral vir seldsame siektes. Generatiewe KI kan sintetiese datamonsters produseer, wat privaatheidskwessies omseil. Duitse navorsers ontwikkel GANerAid, 'n KI-model wat sintetiese pasiëntdata vir kliniese proewe genereer.

Voordele en uitdagings van generatiewe KI in gesondheidsorg

voordele

• Spoed: Een van die mees dwingende voordele is hoe vinnig take gedoen word. KI kan byvoorbeeld binne sekondes deur uitgebreide mediese rekords sif, wat 'n mens baie langer sal neem.
• Akkuraatheid: Generatiewe KI blink uit in die verbetering van die kwaliteit van diagnose. Dit kan vroeë-stadium siektes identifiseer met hoër akkuraatheid in vergelyking met tradisionele metodes. KI-algoritmes het byvoorbeeld belofte getoon in vroeë kankeropsporing.
• Toeganklikheid : Generatiewe KI kan gesondheidsorg meer beskikbaar maak. Dink aan landelike gebiede waar gespesialiseerde sorg beperk is. KI-aangedrewe telemedisyne-platforms kan konsultasie- en diagnosedienste op afstand bied.

Uitdagings

• vooroordeel: KI-modelle kan vooroordele wat in hul opleidingsdata voorkom, erf. Dit is 'n bekommernis in gesondheidsorg, waar bevooroordeelde algoritmes kan lei tot ongelyke behandeling vir verskillende demografiese groepe. Byvoorbeeld, 'n studie het getoon dat 'n KI wat in gesondheidsorg gebruik is, was minder akkuraat in die diagnose van veltoestande vir mense met donkerder velkleure.
• Gegevensbescherming: Een van die grootste bekommernisse in gesondheidsorg is die sekuriteit van sensitiewe data. Aangesien KI op groot datastelle staatmaak, is daar altyd die risiko van data-oortredings. ’n Opname van 2023 toon egter dat KI ook deel van die oplossing kan wees. Dit kan bespaar organisasies byna $1.8 miljoen aan data-oortredingskoste en versnel identifikasie van oortredings met meer as 100 dae.
• Implementeringskoste: Die opstel van KI-gereedskap kan duur wees. Aanvanklike koste sluit in sagteware-ontwikkeling, hardeware-opstelling en opleiding van personeel om die nuwe stelsels te gebruik.
• Verordening: KI se mediese toepassings is steeds 'n regulatoriese grys area. Daar is vrae oor aanspreeklikheid in die geval van verkeerde diagnose of wanhantering van data. Die VSA en EU maak planne nuwe regulasies te bring, maar dit sal nie gou gebeur nie.

Toekomstige sienings en nuwe neigings in GenAI in gesondheidsorg

Namate generatiewe KI aanhou omtrek te kry, sien ons nuwe opkomende neigings wat die komende jare van die gesondheidsorgbedryf sal vorm. Hier is 'n oorsig van hierdie neigings:

1. Beter diagnose en pasgemaakte medisyne

   GenAI sal siektediagnose verbeter en pasgemaakte mediese behandelings moontlik maak. Toekomstige modelle sal gedetailleerde mediese beelde produseer en siektes met hoë akkuraatheid identifiseer.

2. KI en menslike spanwerk

   GenAI sal instellings bevorder waar mense en KI saamwerk. Effektiewe interaksie tussen gesondheidsorgwerkers en KI is nodig om voordele te maksimeer.

3. Groot data en EHR'e

   Die samesmelting van GenAI met groot data en elektroniese gesondheidsrekords is belowend. Hierdie KI-modelle kan uiteenlopende pasiëntdata ontleed om nuttige insigte te gee. Hulle kan EHR'e gebruik om neigings te vind, voorspellings te maak en behandelings te verfyn.

4. Voortgesette leer

   GenAI moet aanhou leer om nuttig te bly. Dit moet aanpas by nuwe data, siektes en gesondheidsorgverskuiwings. Toekomstige modelle sal waarskynlik voortdurend kan leer, wat hulle meer akkuraat en bruikbaar maak.

Rol van generatiewe KI-data in gesondheidsorg

Data speel 'n belangrike rol om generatiewe KI vir die gesondheidsorgbedryf aan te dryf. Hier is hoe:

1. Opleidingsmodelle

   Data van hoë gehalte is noodsaaklik vir die opleiding van AI-algoritmes. Hierdie modelle leer uit vorige pasiëntgeskiedenis, mediese beelde en selfs genetiese inligting om slimmer te word.

2. Verbetering van akkuraatheid

   Hoe meer divers en omvangryk die datastel, hoe beter kan die KI-model voorspel en diagnoseer. Byvoorbeeld, 'n KI wat op 'n wye reeks X-strale opgelei is, kan longprobleme meer akkuraat identifiseer.

3. Persoonlike medisyne

   Data laat KI toe om behandelings aan te pas by individuele behoeftes. KI kan byvoorbeeld data uit verskeie bronne ontleed om die doeltreffendste medikasie vir 'n pasiënt aan te beveel.

4. Voorspellende Analytics

   Met genoeg data kan KI pasiëntbehoeftes en gesondheidsorgneigings voorspel. Dit kan siekte-uitbrake voorspel of die hulpbronne wat 'n hospitaal benodig, verwag.

5. Etiese en wetlike nakoming

   Data help verseker dat KI-modelle aan gesondheidsorgregulasies voldoen. Behoorlike data kan help om enige vooroordele of onakkuraathede te identifiseer wat tot ongelyke behandeling kan lei.