9 инновационных способов применения генеративного ИИ в здравоохранении

Генеративный искусственный интеллект преобразует здравоохранение, ускоряя разработку лекарств, улучшая диагностику и персонализируя лечение. Он помогает в создании медицинских симуляций и улучшении визуализации, но сталкивается с вызовами в интерпретируемости и этике. Понимание потенциала и рисков генеративного ИИ открывает двери к инновациям в здравоохранении.

В настоящее время глобальная система здравоохранения сталкивается с множеством вызовов: от пандемий до хронических заболеваний, проблем с психическим здоровьем и быстро стареющего населения, и многими другими. И без того перегруженная система здравоохранения изо всех сил старается удовлетворить растущий спрос на качественное лечение. В этом сложном контексте генеративный ИИ появляется как надежда. Его рыночная стоимость оценивается в $6 триллионов, и это направление имеет значительный потенциал для преобразования здравоохранения. Генеративный ИИ – это не просто временная тенденция, это стремительно развивающаяся экосистема инструментов, которые могут революционизировать здравоохранение беспрецедентными способами. По прогнозам, он может повысить глобальный ВВП на 7% в течение следующего десятилетия, его возможности в здравоохранении простираются далеко за экономические выгоды. Безграничные возможности генеративного ИИ формируют будущее медицины.

Что такое генеративный искусственный интеллект?

Генеративный ИИ, основанный на больших языковых моделях (LLMs), стал передовой технологией, способной создавать разнообразный контент, от текстов до изображений, видео, аудио и 3D-моделей. Его способность генерировать новые и неструктурированные результаты отличает его от предыдущих форм ИИ и анализа данных.

В здравоохранении эта технология имеет огромный потенциал для автоматизации и улучшения ручных процессов в целях повышения качества обслуживания клиентов и увеличения производительности сотрудников. С развитием специализированных для здравоохранения языковых моделей, таких как Med-PaLM, BioGPT, ClinicalBERT и GatorTron, в этой области стали возможны точные ответы на медицинские вопросы.

Когда мы изучаем основные новые случаи использования этих инструментов в индустрии здравоохранения, мы также рассматриваем, является ли генеративный ИИ лишь шумихой в технологическом мире или по-настоящему изменяющей игру возможностью с преобразующими последствиями.

Открытие лекарств

Многие препараты создаются на протяжении десятилетий из-за длительного и дорогостоящего традиционного процесса поиска лекарств. Генеративный ИИ может ускорить этот процесс, создавая новые молекулы лекарств, которые обладают потенциалом для разработки новых препаратов. Фармацевты могут использовать генеративный ИИ, чтобы ускорить процесс открытия лекарств. Как именно это происходит?

Используя большой набор данных о химических структурах и их свойствах, программа может генерировать новые молекулы, аналогичные уже существующим препаратам. Затем ученые могут тестировать эти новые молекулы в лаборатории и оценивать их потенциал в качестве новых лекарств.

Определение возможных кандидатов на лекарства и их тестирование на эффективность и безопасность – ключевые этапы в длительном и затратном процессе поиска лекарств. Генеративный ИИ может ускорить этот процесс, выявляя возможных кандидатов, основываясь на большом наборе данных о соединениях и их особенностях.

Еще один способ применения генеративного ИИ в поиске лекарств – создание виртуальных соединений. Алгоритмы ИИ могут создавать виртуальные соединения и исследовать их в компьютерной симуляции вместо лаборатории. Это значительно сокращает время и затраты, связанные с открытием новых лекарств.

Ученые могут использовать генеративный ИИ для разработки новых молекул, чтобы открывать новые препараты. Алгоритм может учиться на огромном массиве данных о химических структурах и их свойствах и затем создавать новые молекулы, специально адаптированные под определенную цель.

Диагностика заболеваний

Генеративный ИИ может произвести революцию в диагностике заболеваний, используя большие наборы данных медицинских изображений для выявления паттернов, связанных с конкретными состояниями. Например, дерматологи могут применять этот метод для диагностики рака кожи. Программа способна анализировать большой набор изображений кожи и обнаруживать паттерны, свидетельствующие о наличии рака кожи. В результате врачи могут быстрее и точнее ставить диагнозы, улучшая исход лечения.

Аналогично, генеративный ИИ может ускорить диагностику заболеваний, изучая медицинские изображения, такие как КТ-сканы, рентгеновские снимки и МРТ. Алгоритм может распознавать паттерны, связанные с определенными заболеваниями, обучаясь на обширном наборе медицинских изображений. Схожим образом с выявлением рака кожи, алгоритм может распознавать паттерны, указывающие на рак легких, изучая большой набор КТ-сканов.

Персонализированные медицинские чат-боты

Медицинские организации могут разрабатывать чат-ботов, которые смогут предоставлять пациентам персонализированные медицинские рекомендации и советы. Такие чат-боты могут использовать генеративный ИИ для того, чтобы спрашивать у пациентов об их симптомах и предлагать индивидуальные медицинские рекомендации.

Уход за пациентами

Генеративный ИИ может быть использован для создания индивидуальных планов лечения пациентов. Алгоритм может анализировать медицинскую историю пациента, генетическую информацию, особенности образа жизни и другие факторы для разработки персонализированного плана лечения. Например, алгоритм может исследовать ДНК опухоли пациента и выявлять генетические мутации, вызывающие рак. Исходя из этого, он может предложить персонализированную и точную стратегию лечения, направленную на конкретные генетические мутации. Более того, генеративный ИИ может помочь врачам и медицинским специалистам предсказывать результаты лечения. Обучаясь на обширных наборах данных о пациентах, можно выявлять паттерны, связанные с определенными исходами, и принимать обоснованные решения.

Медицинские изображения

Ключевые элементы лечения пациентов включают медицинскую визуализацию, такую как МРТ, КТ и ПЭТ-сканы, которые помогают быстро определить серьезные травмы и поставить диагноз. Генеративный ИИ может помочь медицинским специалистам, предлагая более быстрые ответы и упрощая процесс визуализации. Кроме того, техники генеративного ИИ обладают способностью снижать шум на изображениях. В сочетании с методами машинного обучения это позволяет сократить время сканирования. Он может автоматически обнаруживать аномалии на сканах пациентов без участия человека. Позитивный результат этих передовых возможностей заключается в более быстром уходе за пациентами, что особенно важно, когда время ограничено.

Медицинские исследования

Ученые могут использовать генеративный ИИ для ускорения исследований в медицине. Алгоритм можно обучить на огромном наборе данных научной литературы, чтобы он мог находить паттерны, связанные с определенными областями исследований. Это может помочь исследователям формулировать новые исследовательские вопросы и теории.

Например, исследователи могут использовать генеративный ИИ для поиска новых фармакологических целей. Изучая обширный набор данных научной литературы, алгоритм может выявлять гены и белки, связанные с определенными заболеваниями. Это может помочь ученым в обнаружении новых фармакологических целей и разработке новых лекарств.

Индивидуальные планы лечения

Генеративный искусственный интеллект может создавать индивидуальные программы лечения, анализируя большие объемы данных о пациентах и выдавая рекомендации по лечению на основе этих данных. Например, исследователи разработали алгоритм глубокого обучения, который может предсказать вероятность осложнений после операции. Он может давать персонализированные рекомендации по лечению в зависимости от этого риска.

Медицинское моделирование

Медицинские специалисты могут использовать генеративный ИИ для создания медицинских симуляций, которые помогут в практическом обучении. Например, исследователи из Университета Мичигана разработали программу на основе генеративного ИИ, которая может симулировать различные ситуации по лечению сепсиса. Это состояние может быть смертельным и вызывается инфекцией.

В целом, за счет повышения точности и скорости диагностики, ускорения открытия новых лекарств и предоставления индивидуальных планов лечения, генеративный ИИ имеет потенциал изменить здравоохранение в различных направлениях.

Медицинская документация

Сообщается, что Microsoft планирует поддерживать медицинских специалистов в использовании генеративного ИИ с помощью своей Dragon Ambient eXperience (DAX), которая упрощает клиническую документацию, фиксируя и суммируя консультации врачей и пациентов. Это напрямую облегчает документацию, записывая информацию, создавая электронные медицинские записи и упрощая сложный медицинский язык для понимания пациентами. Кроме того, сотрудничество Microsoft с поставщиком электронных медицинских данных Epic дополнительно интегрирует генеративный ИИ для улучшения составления сообщений. Это повышает общую эффективность медицинских систем.

Проблемы генеративного ИИ в здравоохранении

Генеративный ИИ обладает большим потенциалом в здравоохранении, но существуют некоторые вызовы, которые необходимо решить.

Интерпретируемость и доверие: Порой контент, создаваемый алгоритмом, может быть сложно интерпретировать. Трудности с пониманием процесса принятия решений алгоритмом могут повлиять на доверие и сам процесс принятия решений.

Получение больших наборов данных для обучения может быть затруднительным, что ограничивает эффективность в некоторых областях здравоохранения.

Обеспечение прозрачности имеет ключевое значение для устранения предвзятости и неточностей, что способствует укреплению доверия среди медицинских работников и пациентов.

Возникают этические вопросы, связанные с конфиденциальностью, безопасностью и предвзятостью алгоритмов, что требует тщательного рассмотрения для избежания неравенства в результатах здравоохранения.

Заключение

Генеративный ИИ может применяться в различных областях здравоохранения, таких как разработка лекарств, диагностика заболеваний, уход за пациентами, медицинская визуализация и медицинские исследования. Преимущества генеративного ИИ в здравоохранении значительны, хотя имеются некоторые вопросы, которые нужно решить. Мы ожидаем, что всё больше приложений будут внедряться в медицинский сектор, революционизируя уход за пациентами и улучшая результаты лечения.

Не только здравоохранение, но и другие сектора вступят в новую эру инноваций с генеративным ИИ. Те, кто готов экспериментировать и использовать возможности этой технологии, откроют новые перспективы для всех.

Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?

Забронируйте консультацию с экспертами AllSee, чтобы получить индивидуальный подход и проверенные временем решения.