Waarom moet ons - as 'n menslike beskawing - wetenskaplike vaardighede koester en R&D-gedrewe innovasie bevorder? Kan konvensionele tegnieke en benaderings nie vir ewig gevolg word nie?
Wel, die eintlike doel van wetenskap en tegnologie is om mense op te hef, lewenstyl te verhoog en uiteindelik die wêreld 'n beter plek te maak. Spesifiek, op die gebied van gesondheidsorg, is wetenskaplike vooruitgang wat ons help om te ontwikkel tot slimmer en gesonder spesies in die visioene van Darwin.
En op die oomblik is ons op die punt van so 'n transformerende era. Dit is die ouderdom van Kunsmatige Intelligensie (KI) en sy magdom toepassings en gebruiksgevalle soos Groot taalmodelle in gesondheidsorg. Met die gebruik van sulke tegnologie is ons nader daaraan om eeue-oue raaisels wat met die menslike liggaam verband hou, op te los, dwelms te ontdek om terminale siektes te behandel, en selfs veroudering te trotseer.
So, span vas vir 'n interessante artikel vandag terwyl ons die rol van ondersoek LLM's in kliniese toepassings, en hoe dit wetenskaplike evolusie moontlik maak.
Interessante statistieke oor KI in gesondheidsorg
- Die gebruik van KI in klinieke en gesondheidsorgsentrums het die tyd wat aan oortollige administratiewe bestee word, aansienlik verminder take deur 20%.
- oor 90% van hospitale sal na verwagting KI-gedrewe toepassings ontplooi om pasiëntmonitering op afstand teen die jaar 2025 te verbeter.
- KI kan uitgawes wat aangegaan word in die ontdekking van nuwe middels verminder deur 70%.
Gebruik gevalle van KI en groot taalmodelle in gesondheidsorg
Om LLM's in gesondheidsorg beter te verstaan, laat ons vinnig onthou wat LLM's is. LLM's, wat deur diepleertegnieke ontwikkel is, is ontwerp om mense en menslike taal te manipuleer. Hulle word Large genoem vanweë die ongelooflike hoeveelhede data waarop hulle opgelei is.
Om begrip te vergemaklik, stel jou GPT-4.o of Gemini voor vir gesondheidsorg. Wanneer sulke pasgemaakte modelle vir superspesifieke, nisvereistes ontplooi word, is die moontlikhede volop. Kom ons kyk na sommige van die mees prominente gebruiksgevalle.
Ondersteuning vir kliniese besluite
Die rol van KI in gesondheidsorgdiagnostiek is spelveranderend. Een van die fassinerende voordele van LLMS is dat hulle patrone en anomalieë kan opspoor of identifiseer wat vir die menslike oog ongemerk bly. Met die insette van presiese data, kan LLM's in gesondheidsorg help om kliniese besluite te ondersteun deur pasiëntdata te analiseer en diagnoses voor te stel.
Dit is spesifiek super-akkuraat met betrekking tot radiologie, patologie en ander mediese beeldverslae.
KI-aangedrewe mediese assistente
Oor die laaste paar jaar het bewustheid en begrip van individuele liggame toegeneem. Dit is hoofsaaklik te wyte aan die opkoms van draagbare toestelle wat andersins abstrakte liggaam-gegenereerde data visualiseer en verder aangedryf word deur gesondheid of telemedisyne.
Deur mediese toepassings en gesondheidsorgmarkplekke maak mense toenemend hul toevlug tot telemedisyne. Om sulke pasiënte te betrek en presisiegesondheidsorg te lewer, is robuuste stelsels nodig. LLM's kan gesondheidsorgorganisasies help om dit te bereik. Deur die gebruik van kletsbotte of spesifieke mediese assistente kan gesondheidsorgkundiges implementeer en optimaliseer kliniese werkvloei-outomatisering.
Dit kan help in:
- Verstaan basiese besonderhede oor 'n pasiënt
- Behou en herroep die mediese geskiedenis van pasiënte
- Skeduleer afsprake en stuur nudges en aanmanings
- Herwin akkurate inligting oor pasiënttoestande en help hulle met hul herstel en prognose
- Beantwoord gereelde vrae oor hul voorwaardes en meer
KI vir dwelmontdekking
Om medisyne vir siektes te ontdek is meer kompleks as wat ons kan begryp. Dit is rigied en sistematies en behels oorweldigende volumes protokolle, prosesse en prosedures. Dit is ook uiters sensitief en studie- en navorsingsgedrewe.
Met die gebruik van LLM's kan gesondheidsorgkundiges egter die proses van geneesmiddelontdekking op die volgende maniere verbeter:
- Identifiseer en verstaan biologiese teikens deur diepleertegnieke. Dit sal akkurate ontleding van blootstelling, reaksies en voorspellings moontlik maak wat die werking van die nuwe geneesmiddel in die behandeling van beoogde kwale behels.
- LLM's en KI-modelle kan molekulêre strukture van nuuts af genereer. Dit beteken dat sulke strukture gemanipuleer kan word vir hul biobeskikbaarheid, sterkte en meer. Boonop kan dwelmsimulasies navorsers ook help om reaksies en teëstanders te verstaan en selfs dwelms vir ander siektes te ontdek, afgesien van die een waaraan tans gewerk word.
- LLM's kan ook geneesmiddelontdekkingsprosesse versnel deur navorsers te help verstaan of bestaande medisyne gebruik kan word om ander kwale te behandel. Een van die mees onlangse intydse voorbeelde hiervan was die ontplooiing van KI om die doeltreffendheid van Remdisivir in die behandeling van COVID-19 te bevestig.
- Gepersonaliseerde medikasie kan deurbrake met KI getuig, aangesien dwelms aangepas is om effektief te werk gebaseer op 'n individu se genetiese, lewenstyl en omgewingsdata.
Ondersteuning vir Geestesgesondheid
Afgesien van fisiese kwale, ondergaan die wêreld 'n uiterste krisis wat verband hou met geestesgesondheid. Met onrusbarende statistieke kan KI die nodige ondersteuning deur KI-aangedrewe mediese assistente of virtuele metgeselle in terme van bewustheid, opvoeding en bystand om pasiënte en diegene wat agterdog is, te help. Vlak verder kan dit ook help om PTSV te behandel by oorlogsveterane en soldate, individue wat deur rampe herstel is, en meer.
Ontplooiingsuitdagings van LLM's in gesondheidsorg
Terwyl die impak en bruikbaarheid van KI in gesondheidsorg ontleed word, is dit ewe noodsaaklik om krities te wees oor die beperkings en tekortkominge daarvan. Kom ons kyk na 'n paar.
- Kommer oor die veiligheid en privaatheid van pasiëntdata doem op met die toenemende aanvaarding van KI. Dit verg net een fout, daad van nalatigheid of kwesbaarheid om toegang te verkry tot volumes sensitiewe gesondheidsorgdata.
- As gevolg van die voordele wat dit bied, kan dit gerieflik wees vir belanghebbendes en klinieke om hul afhanklikheid van KI vir diagnose, pasiëntsorg en dienslewering te vergroot. Dit moet gemodereer word deur regulasies en die versterking van XAI.
- Ongeveer 80% van die gesondheidsorgdata is ongestruktureerd. Uitdagings lê in die standaardisering van ongestruktureerde data en die transformasie daarvan in masjiengereed datastelle.
- Integrasie met bestaande gesondheidsorgstelsels en -modules hou ook 'n tegniese en logistieke uitdaging vir belanghebbendes en gesondheidsorgorganisasies in.
Bou gesondheidsorgspesifieke LLM's met Shaip
Van al die uitdagings, wat waarskynlik die moeilikste is, is die ontwikkeling en opleiding van sulke groot modelle tot presies. Gesondheidsorg behels lewe en dood en een verkeerde opstelling of onvanpaste reaksie kan negatiewe gevolge veroorsaak. Dit is presies waar KI-opleiding met die regte datastelle in die prentjie kom.
As gevolg van regulasies soos GDPR en HIPAA, is die beskikbaarheid van opleibare data steeds 'n knelpunt wat die ontwikkeling van Generatiewe KI vir pasiëntsorg. Shaip kom egter as 'n betroubare en gerieflike oplossing vir hierdie konflik.
Ons gesondheidsorgdatastelle word eties verkry, gede-identifiseer en deur mense bekragtig. Vir al jou datavereistes op skaal, verken ons aanbiedinge en vind uit hoe ons jou van oorvloedige gesondheidsorgdata kan voorsien om jou mediese groot taalmodelle.