Чи швидко ChaGPT стає ChatMD? Представляємо Generative AI To Healthcare
Ви чули, що ChatGPT тепер кваліфікується як ChatMD? Нещодавно він виконав «на порозі проходження або близько до нього» для всіх трьох частин іспиту з медичної ліцензії США (USMLE) без будь-якої спеціальної підготовки чи посилення, продемонструвавши «високий рівень узгодженості та розуміння своїх пояснень», – сказали екзаменатори. Вони дійшли висновку, що великі мовні моделі (LLM) можуть «допомогти в медичній освіті та, можливо, у прийнятті клінічних рішень».
Раніше я писав про використання штучного інтелекту в охороні здоров’я або статистичного аналізу великих наборів медичних даних, із застосуванням штучного інтелекту, починаючи від допомоги в адміністративній роботі медичних працівників до управління робочим процесом у лікарні та допомоги в діагностиці до визначення більш ефективних методів лікування конкретних захворювань. пацієнтів.
Наприклад, Diagnostic Robotics завчасно виявляє людей із ризиком інцидентів зі здоров’ям, яким можна запобігти, і, крім того, скорочує час і вартість госпіталізації пацієнта до лікарні; OncoHost розвиває точну медицину, прогнозуючи медичну користь від конкретного лікування раку для конкретних пацієнтів; Механізм штучного інтелекту Navina забезпечує зв’язки між діагнозами, ліками, лабораторіями, життєво важливими показниками, нотатками консультацій, зображеннями тощо, дозволяючи надавати сповіщення про пропущені діагнози, аномальні результати, відсутні лабораторії та тести; і AEYE Health запобігає втраті зору, виявляючи ознаки діабету на зображеннях, які експерти з сітківки вважають здоровими, і забезпечуючи практичне рішення на місці надання медичної допомоги.
Однак нинішній бум генеративних додатків штучного інтелекту прискорює впровадження рішень на основі штучного інтелекту, спеціально розроблених для охорони здоров’я, і навіть швидкість впровадження постачальниками медичних послуг.
Generative AI може допомогти конкретно в обробці, оцифровці та зберіганні розмов між лікарем і пацієнтом, записів і документації лікарів. Наприклад, Abridge AI створює резюме медичних розмов із записаного аудіо під час візитів до пацієнтів. Система охорони здоров’я Університету Канзасу щойно зробила програму Abridge доступною для понад 1500 практикуючих лікарів, оскільки вона «вирішує найбільшу проблему, з якою стикаються наші постачальники — надмірний час, витрачений на документацію, включаючи нетрадиційні години», — сказав д-р Грегорі Атор, головний Спеціаліст із медичної інформації та хірург голови та шиї системи охорони здоров’я Університету Канзасу.
Іншим прикладом використання генеративного штучного інтелекту для оптимізації трудомістких адміністративних завдань є DocsGPT.com, який інтегрує ChatGPT, «навчений прозі про охорону здоров’я», з безкоштовною службою цифрового факсу професійної медичної мережі Doximity. ChatGPT допомагає членам Doximity скласти лист, який потім переглядає лікар, перш ніж надсилати факсом онлайн до страхової компанії.
Окрім допомоги в управлінні охороною здоров’я, Generative AI, здається, особливо підходить для вирішення двох важливих вимог. Це залежність систем ШІ від наявності великої кількості даних. А інше – сувора вимога до приватності пацієнта. Відповіддю може стати створення «синтетичних даних про здоров’я».
Синтетичні дані про здоров’я – це дані, які штучно генеруються для досліджень і аналізу на основі спостережень у реальному світі без розкриття джерела даних, захищаючи особу пацієнтів. У грудні 2022 року дослідники Google опублікували EHR-Safe, «нову структуру генеративного моделювання», яка демонструє, як синтетичні дані можуть зберігати свою корисність, дотримуючись вимог конфіденційності.
Syntegra — це стартап, який використовує генеративний штучний інтелект для створення синтетичних даних про здоров’я, і його технологія тестується Janssen Pharmaceutical Cos., фармацевтичною компанією, що належить Johnson & Johnson. Синтетичні дані були перевірені науковцями Janssen щодо реальних даних і будуть особливо корисні для дослідження менш поширених захворювань, де важче зібрати достатню кількість даних про пацієнтів, сказав The Wall Street Journal Себастьян Клосс з Janssen.
Говорячи про електронні медичні записи (EHR), провідний постачальник таких систем, EPIC, уже експериментував із GPT-4, щойно випущеною версією великої мовної моделі, яка лежить в основі ChatGPT. Він «продемонстрував величезний потенціал для використання в охороні здоров’я» і буде використовуватися EPIC, щоб «допомогти лікарям і медсестрам витрачати менше часу за клавіатурою та допомогти їм досліджувати дані більш розмовними та простими у використанні способами».
Подібним чином Nuance Communications, компанія Microsoft, 20 березня анонсувала «інтегровану в робочий процес, повністю автоматизовану програму для клінічної документації, яка є першою, яка поєднує перевірений розмовний та навколишній ШІ з найновішою та найефективнішою моделлю OpenAI, GPT-4. »
Обіцянка генеративного штучного інтелекту — і будь-якого виду штучного інтелекту — для покращення охорони здоров’я приваблює інтерес та інвестиції з боку венчурних капіталістів, великих технологій і провідних компаній охорони здоров’я. Наприклад, Transcarent купує частину компанії 98point6 Inc., що базується на штучному інтелекті, у рамках угоди щодо медичних технологій на суму до 100 мільйонів доларів. Генеральний директор Transcarent Глен Таллман сказав Forbes: «Ми ставимо штучний інтелект на передній план» із чат-ботом 98point6, який збирає інформацію за допомогою текстового обміну з пацієнтом і узагальнює її для лікаря, який потім бере на себе чат.
Передовий підхід до штучного інтелекту також приваблює інші технології, що розвиваються, навіть у такій галузі, як охорона здоров’я, яка, як відомо, дещо вагається щодо передових технологій. Клініка Клівленда та IBM нещодавно представили перший квантовий комп’ютер, поставлений у приватний сектор і повністю призначений для охорони здоров’я та наук про життя. Це «допоможе вдосконалити те, як дослідники розробляють методи подолання серйозних проблем зі здоров’ям… потенційно знайдуть нові методи лікування пацієнтів із такими захворюваннями, як рак, хвороба Альцгеймера та діабет».
Серед загального хвилювання та розмов про обіцянки можна почути кілька незгодних голосів. Наприклад, доктор Бенджамін Мейзер, доцент кафедри патології Університету Джона Гопкінса. У книзі «Лікар зі штучним інтелектом зараз заплатить вам» Мейзер написав: «Медики не бояться втратити бізнес через ШІ. Натомість лікарі використовують свою здатність отримувати від цього прибуток. Ваш лікар ШІ не буде безкоштовним і ефективним; це, ймовірно, буде дорогим генератором непотрібного догляду».
А в статті AI In Medicine Is Overhyped Вісар Беріша та Джулі Лісс написали: «Опубліковані звіти про цю технологію наразі малюють надто оптимістичну картину її точності, що часом перетворюється на сенсаційні історії в пресі… Оскільки дослідники вводять дані в моделі ШІ, Очікується, що моделі стануть точнішими або принаймні не погіршаться. Однак наша робота та робота інших виявили протилежне, де зареєстрована точність опублікованих моделей зменшується зі збільшенням розміру набору даних… Ми можемо запобігти цим проблемам, більш суворо ставлячись до того, як ми перевіряємо моделі та як результати повідомляються в літературі. .”
«Сенсаційні історії в пресі» не надто сприяють освіті громадськості та збільшенню її довіри до штучного інтелекту в галузі охорони здоров’я. Опитування Pew Research Center, проведене в грудні 2022 року серед 11 004 дорослих американців, виявило, що лише 38% стверджують, що використання штучного інтелекту для таких речей, як діагностика захворювань і рекомендація лікування призведе до кращих результатів для здоров’я пацієнтів у цілому, тоді як 33% стверджують, що це призведе до гірших результатів і 27 % кажуть, що це не має великого значення.
Однак (майбутній) лікар-машина цілком упевнений у своєму потенціалі в сфері охорони здоров’я: «Чат-боти… є остаточним чинником, що змінює правила охорони здоров’я, перевертаючи традиційну модель охорони здоров’я з ніг на голову та роблячи її більш доступною, точною та зручною для всіх», – каже ChatGPT.
