AI-анатомия Грея: будущее медицины

Алгоритмы машинного обучения и искусственный интеллект официально вошли в медицинский жаргон, когда британский Знание объявила, что первое лекарство, обнаруженное с помощью ИИ, стало кандидатом на клинические испытания на людях. И тем не менее недавно Всемирная организация здравоохранения опубликовала заявление призывая к безопасному и этичному использованию ИИ в здравоохранении. Итак, какой же это? Может ли ИИ помочь медицинским работникам и улучшить результаты лечения пациентов? Или технология настолько новая и настолько нерегулируемая, что ей нельзя доверять медицинские записи?

Понимание ИИ в отрасли здравоохранения

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение попали в заголовки газет, обещая революционизировать отрасль здравоохранения. В медицинской сфере ИИ включает в себя как узкий, так и общий ИИ, где узкий ИИ фокусируется на конкретных задачах, а общий ИИ нацелен на интеллект человеческого уровня.

Машинное обучение, глубокое обучение и обработка естественного языка являются ключевыми технологиями искусственного интеллекта и больших языковых моделей, которые имеют огромные перспективы в здравоохранении, обеспечивая расширенный анализ данных, прогнозное моделирование и эффективное общение с пациентами. Сбор данных, анализ и обучение алгоритмам имеют решающее значение для расширения возможностей решений для здравоохранения на основе ИИ, позволяющих проводить персонализированную диагностику, улучшать планирование лечения и удаленный мониторинг.

Замечательные примеры успеха ИИ включают улучшенный анализ медицинских изображений, открытие лекарств и персонализированную медицину, демонстрирующие огромную силу ИИ в революционном здравоохранении, и все это мы обсуждаем ниже.

Обучение и ограничения искусственного интеллекта в области медицины

Искусственный интеллект, который будет использоваться в области медицины, проходит тщательную подготовку для расширения его возможностей. Генеративный ИИ обучается с использованием больших наборов данных для изучения шаблонов и генерации ответов, подобных человеческим, что позволяет вести естественно звучащие и интерактивные разговоры.

Однако модели ИИ для медицинского применения имеют ограничения. Те, которые основаны на ChatGPT, полагаются на данные, доступные до 2021 года, потому что именно тогда модель прекратила обучение. Потребность в обширных и разнообразных наборах данных имеет решающее значение для обеспечения точных и надежных прогнозов. Всегда убедитесь, что вы проинформированы об ограничениях модели, прежде чем слепо доверять ей.

Опасения по поводу надежности и точности прогнозов ИИ и медицинских диагнозов существуют именно из-за ограниченности данных и предвзятости, что подчеркивает важность человеческого контроля и проверки в процессе принятия медицинских решений.

Получение точных и релевантных ответов

Помимо релевантности и объема данных, на которых обучалась модель, точность и актуальность ответа ИИ будут зависеть от того, как вы сформулируете свой запрос (оперативное проектирование). Быстрая разработка позволяет специалистам в области здравоохранения создавать конкретные и четкие подсказки, определяя цели и предоставляя достаточный контекст для систем ИИ. Это повышает точность и ясность ответов, получаемых учреждениями здравоохранения.

Кроме того, решающее значение имеет понимание галлюцинаций, феномена, когда ИИ уверенно дает ложные факты в качестве ответов. Вот почему вы должны проверять факты и критически мыслить при использовании таких инструментов, а не слишком полагаться на них. Чтобы больше узнать о галлюцинациях (и других терминах ИИ, таких как нейронные сети, алгоритмы глубокого обучения и генеративный ИИ), ознакомьтесь с нашей статьей об основных моделях.

Приложения для медицинских работников и медицинских исследований

Технологии на основе искусственного интеллекта развиваются настолько быстро, что может оказаться непросто составить список приложений, а к тому времени, когда вы читаете это, они еще не были расширены. Ниже мы включили текущие применения технологии искусственного интеллекта в медицинской диагностике, медицинских устройствах и секторе здравоохранения.

Улучшение диагностики и медицинской визуализации

Алгоритмы ИИ могут быть обучены различать здоровые и больные модели, что позволяет на раннем этапе обнаруживать такие заболевания, как рак и хронических заболеваний, а также проведение оценок риска.

Медицинская визуализация также трансформируется с помощью методов искусственного интеллекта, которые анализируют сканирование тела для обнаружения тонких различий, неразличимых человеческим глазом. Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США одобрило около 420 алгоритмов для различных заболеваний, помогая поставщикам медицинских услуг выявлять состояния на ранней стадии и быстрее давать ответы пациентам.

Искусственный интеллект также улучшает мониторинг пациентов, отслеживая даже незначительные изменения в состоянии, особенно у больных раком. Разрабатываются методы функциональной визуализации для оценки ответа опухоли на лечение и выявления ранних признаков метастазирования.

Некоторые из инструментов ИИ, которые уже используют эту технологию в медицинской диагностике:

• Энлит: поставщик решений для медицинских данных, который стандартизирует и анализирует данные для улучшения клинических рабочих процессов и управления данными в здравоохранении.
• ПутьAI: Решения для патологии на базе искусственного интеллекта для точной диагностики и эффективного лечения за счет управления и анализа целых изображений слайдов.
• артерии: Платформа точной медицины, которая повышает эффективность и эффективность принятия диагностических решений, извлекая информацию из медицинских изображений.

Эта технология обладает огромными преимуществами в повышении точности диагностики, уменьшении количества человеческих ошибок и ускорении лечения пациентов.

Персонализированная медицина и планирование лечения

Искусственный интеллект может быстро собирать и синтезировать соответствующие медицинские данные, обеспечивая персонализированное планирование ухода за пациентами. Его можно использовать на различных этапах процесса лечения, таких как оценка рисков, диагностика, лечение заболеваний и прогнозирование состояния пациента.

Реальный мир практические примеры включают усиление скрининга рака у пациентов с определенными генными мутациями и использование генетики человека в исследованиях лекарств. Вот несколько компаний, которые уже внедрили эту технологию в свое программное обеспечение:

• Энлит: использует искусственный интеллект для преобразования клинических рабочих процессов и улучшения управления данными, в частности, для персонализированной медицины и планирования лечения.
• Линус Здоровье: Платформа цифровой когнитивной оценки следующего поколения, которая позволяет на раннем этапе обнаруживать и вмешиваться в здоровье мозга, уделяя особое внимание болезни Альцгеймера и другим деменциям.
• Здоровье: объединяет искусственный интеллект с ультразвуковой технологией для удобной и экономичной эхокардиографии, поддерживая персонализированные пути лечения.

Несмотря на проблемы с финансированием и возмещением расходов, спрос на профилактическую медицину растет, и точная медицина обещает ускорить открытие лекарств, улучшить скрининг заболеваний и снизить общие расходы на здравоохранение.

Открытие и разработка лекарств

ИИ и глубокое обучение ускоряют процесс открытия и разработки лекарств, используя его алгоритмы для анализа огромных объемов биомедицинских данных и выявления потенциальных кандидатов в лекарства. Он предлагает огромный потенциал в прогнозировании свойств лекарств, оптимизации составов и снижении затрат на исследования. Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) признает растущую использование ИИ и машинного обучения в разработке лекарств, причем только в 2021 году было зарегистрировано более 100 представлений. Искусственный интеллект и машинное обучение интегрируются на различных этапах, от открытия лекарств до клинических исследований и послепродажного наблюдения за безопасностью, путем сканирования медицинской литературы, прогнозирования результатов лечения и разработки цифровых моделей пациентов.

Обучаясь на больших наборах данных и используя такие методы, как обработка естественного языка и искусственные нейронные сети, искусственный интеллект может понимать биологические механизмы заболеваний и идентифицировать новые белки и гены в качестве целей для разработки лекарств. системы искусственного интеллекта, такие как АльфаФолд могут даже предсказывать трехмерные структуры мишеней, ускоряя разработку лекарств, которые эффективно связываются с ними.

Искусственный интеллект трансформирует различные этапы открытия лекарств, включая молекулярное моделирование, предсказание свойств лекарств, дизайн лекарств de novo, определение приоритетов кандидатов и создание путей синтеза. Несколько компаний добились успеха во внедрении искусственного интеллекта в процесс открытия и разработки лекарств:

• Энлит: использует искусственный интеллект для решения задач в радиологии и улучшения процессов поиска и разработки лекарств.
• артерии: объединяет технологию искусственного интеллекта с человеческим опытом для улучшения принятия диагностических решений и повышения производительности при открытии и разработке лекарств.

Подобные достижения уменьшают потребность в физических испытаниях, точно предсказывают свойства лекарств, оптимизируют рецептуры и повышают эффективность, тем самым снижая затраты на исследования и улучшая уход за пациентами.

Удаленный мониторинг и телемедицина с поддержкой ИИ

Удаленный мониторинг пациентов и телемедицина с поддержкой ИИ стали важными инструментами в здравоохранении, особенно во время пандемии COVID-19. Эти технологии облегчили оказание необходимой помощи людям из групп риска на дому, снизив распространение вируса и позволив поставщикам услуг предлагать всестороннюю помощь пациентам с острыми и хроническими заболеваниями.

Включив удаленный мониторинг пациента (RPM) в план ухода за пациентом, врачи могут отслеживать показатели жизнедеятельности и данные о состоянии здоровья между визитами, что позволяет своевременно вмешаться и внести коррективы в лечение.

Вот некоторые из программ, которые уже интегрированы с искусственным интеллектом для улучшения удаленного мониторинга пациентов:

• Мератив: предлагает подключенную экосистему здравоохранения с поддержкой принятия клинических решений, удаленным мониторингом и возможностями телемедицины.
• а именно.ai: Сокращает разрыв между пациентами, клиницистами и жизненно важными методами лечения за счет координации ухода на базе искусственного интеллекта и обновления информации о пациентах в режиме реального времени.
• Саржа: Упрощает здравоохранение благодаря цифровому медицинскому обслуживанию, персонализированным вмешательствам и телеповеденческому здоровью, чтобы предоставить людям необходимую помощь.
• Буй Здоровье: Средство проверки симптомов на базе искусственного интеллекта и медицинский ресурс, который помогает пользователям понять свои проблемы со здоровьем и найти подходящее лечение.
• Здоровье: Объединяет искусственный интеллект с ультразвуковой технологией для раннего выявления заболеваний и индивидуального ухода даже на дому у пациентов.

Интеграция искусственного интеллекта еще больше расширяет потенциал RPM за счет улучшения приверженности пациентов, повышения клинической эффективности и улучшения результатов лечения пациентов.

Уход за пациентами, общение и поддержка

Искусственный интеллект может сыграть решающую роль в предоставлении первоначальных ответов на запросы клиентов и общие медицинские вопросы, улучшая качество обслуживания пациентов, особенно в неукомплектованных отделениях и больницах. Искусственный интеллект может помочь персоналу в сфере здравоохранения в планировании встреч, ответах на вопросы о страховании и предоставлении последующих рекомендаций.

Вот пример того, как ChatGPT создает ответ по электронной почте на запрос клиента о доступных встречах:

Технология машинного обучения может, особенно при точной настройке и достаточном контексте, выступать в роли личного помощника врача или секретаря и очень помогать медицинским работникам и организациям здравоохранения экономить время и сосредоточиться на уходе за пациентами (и они могут использовать один из лучших инструментов управления временем ИИ, чтобы разделить дополнительное время). Вот некоторые из текущих примеров помощи ИИ в этом:

• а именно.ai: Улучшает координацию ухода, оповещения, просмотр изображений и коммуникационные возможности для преобразования ухода за пациентами.
• Внимание: оптимизирует усилия по клиническому, CDI и циклу доходов для улучшения финансов больниц, безопасности пациентов и удовлетворенности врачей.
• Буй Здоровье: упрощает навигацию по медицинскому обслуживанию, предоставляя надежные рекомендации и информацию о симптомах, уходе за собой и поиске неотложной помощи.
• ВиртуСенс: Предоставляет решение для предотвращения падений с помощью искусственного интеллекта для улучшения ухода за пациентами и безопасности в различных медицинских учреждениях.

Этот тип программного обеспечения может быть отличным бюджетным выбором для сельских или неукомплектованных медицинских организаций.

Раскрытие полного потенциала ИИ

Есть несколько способов получить максимальную отдачу от любого искусственного интеллекта, который вы можете использовать в отрасли здравоохранения:

Настройка и обучение

Предоставляя модели медицинские данные, она может глубже понять медицинскую терминологию, состояния и варианты лечения, что приводит к более точным прогнозам и рекомендациям. Однако крайне важно подходить к настройке с этическими соображениями и осторожностью. Все эти данные и электронные медицинские записи должны исходить из реальных примеров и людей.

Обеспечение неприкосновенности частной жизни и конфиденциальности данных пациентов и медицинских записей, обеспечение беспристрастного принятия решений и устранение потенциальных предубеждений или ограничений в наборе данных имеют первостепенное значение. Для использования всего потенциала машинного обучения и искусственного интеллекта в здравоохранении необходимо найти баланс между персонализацией и соблюдением этических стандартов.

Создание идеальной подсказки

Тщательно формируя свои запросы и вопросы (подсказки), медицинские работники и исследователи могут оптимизировать производительность систем ИИ, убедившись, что сгенерированные ответы соответствуют конкретным требованиям и целям медицинской области. Такой индивидуальный подход позволяет улучшить диагностику, планирование лечения, поиск лекарств и уход за пациентами. Однако важно сохранять осторожность в отношении потенциальных ограничений и погрешностей в ответах, генерируемых ИИ, что требует постоянной доработки и оценки.

Чтобы создать идеальную подсказку, вы должны убедиться, что:

• Определите цели: четко сформулируйте свои цели и желаемый ответ, чтобы искусственный интеллект понял ваши конкретные потребности и цели.
• Создавайте четкие и конкретные подсказки: избегайте двусмысленности, предоставляя точные инструкции о том, что вы хотите, чтобы ИИ предоставил.
• Предоставьте достаточный контекст: прикрепите соответствующие документы, статьи или электронные письма, чтобы помочь искусственному интеллекту понять конкретные обстоятельства и справочную информацию.
• Итеративно тестируйте и уточняйте: экспериментируйте с различными подсказками, уточняя их на основе ответов ИИ, чтобы со временем повысить точность и актуальность.

Вот несколько примеров того, как именно это сделать: допустим, вы изучаете эффективность определенного препарата (X) при лечении пациентов старше 65 лет с заболеванием Y. Вы должны начать с подсказки: «Можете ли вы предоставить информацию о преимуществах препарата X для пациентов с заболеванием Y?» Модель даст расплывчатый ответ, не относящийся к вашему случаю.

Уточнение 1: «Основываясь на опубликованных научных статьях и реальных данных, оцените эффективность препарата X по сравнению со стандартными методами лечения пациентов с заболеванием Y». Модель проанализирует данные (имейте в виду, что в случае ChatGPT данные актуальны только до 2021 года) и оценит эффективность для всех пациентов, а не для вашего конкретного случая старше 65 лет.

Уточнение 2 (с учетом контекста): «Изучите медицинскую литературу об эффективности препарата X при лечении пациентов с заболеванием Y, сосредоточив внимание на исследованиях с участием пациентов старше 65 лет и принимая во внимание любые потенциальные лекарственные взаимодействия с распространенными препаратами в этой популяции. (При необходимости укажите наиболее релевантное исследование)». Модель даст желаемый ответ.

Интеграция с медицинскими инструментами и платформами

Во время пандемии произошел всплеск использование цифровых медицинских платформ. Интеграция искусственного интеллекта в инструменты и программное обеспечение, которые уже используются, может вывести платформы на новый уровень. Интеграция искусственного интеллекта имеет значительный потенциал для отрасли здравоохранения, особенно в системах электронных рецептов, системах управления больницами (HMS) и программном обеспечении для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM).

В системах электронных рецептов алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать данные пациентов и истории болезни, чтобы давать рекомендации в режиме реального времени, обеспечивая более безопасные методы выписывания рецептов и уменьшая количество ошибок. Для HMS аналитика на основе ИИ может оптимизировать распределение ресурсов, управление койками и планирование операций за счет обработки больших наборов данных. Кроме того, интеграция чат-бота в HMS может повысить вовлеченность пациентов и обеспечить автоматическую поддержку. В программном обеспечении CRM алгоритмы искусственного интеллекта персонализируют общение, автоматизируют планирование встреч и анализируют отзывы пациентов для улучшения обслуживания и удовлетворенности.

Другой пример — надстройки к существующему программному обеспечению для создания документов, например Microsoft Word. Призрак Медицинский это расширение на основе ChatGPT, которое помогает в создании медицинских документов. Ghostwriter — это лишь один из многих примеров, но мы уделили время обзору лучших инструментов для написания ИИ на рынке.

Эти интеграции позволяют организациям здравоохранения предоставлять эффективную персонализированную помощь, повышать эффективность работы и улучшать качество обслуживания пациентов. Потенциал ИИ в этих областях усиливает его роль в преобразовании и развитии отрасли здравоохранения.

Этические соображения и проблемы

Поскольку мир только недавно познакомился с искусственным интеллектом, правила и положения в большинстве случаев до сих пор не реализованы. Тем не менее возникает много этических проблем, особенно в отношении хранения данных и конфиденциальности.

Этические соображения в здравоохранении с использованием ИИ

Интеграция искусственного интеллекта в медицинскую практику порождает ряд этических проблем, требующих тщательного рассмотрения. Конфиденциальность пациентов и безопасность данных имеют первостепенное значение в эпоху ИИ, поскольку использование компьютерных наук для конфиденциальной медицинской информации вызывает опасения по поводу несанкционированного доступа и потенциальных нарушений. Прежде чем вводить историю болезни пациента (в виде электронных медицинских карт) в модели машинного обучения, медицинский работник и пациент должны быть проинформированы о хранении этой информации и потенциальных факторах риска.

Более того, предвзятость алгоритмов машинного обучения представляет собой серьезную этическую проблему, поскольку предвзятые алгоритмы могут привести к неравному обращению и различиям в результатах лечения. Для решения этих проблем необходимы прозрачные и подотчетные системы искусственного интеллекта, а также наличие человеческого интеллекта. Медицинское сообщество настаивает на разработке этических принципов и норм, регулирующих использование ИИ в медицине, продвигая ответственные методы и обеспечивая благополучие пациентов.

Правовые и нормативные проблемы

Ответственность и злоупотребление служебным положением вызывают серьезные опасения, когда речь идет о здравоохранении, управляемом ИИ, поскольку ошибки или неправильные медицинские диагнозы, сделанные системами ИИ, могут иметь серьезные последствия. Кроме того, существующие правила медицинского оборудования могут не полностью учитывать сложности систем искусственного интеллекта, что требует разработки новой нормативно-правовой базы. Для обеспечения безопасности пациентов и ответственного использования искусственного интеллекта необходимы надежные структуры и политики управления.

Шагом в правильном направлении, когда дело доходит до понимания того, какие правила необходимо ввести, является тот факт, что Конгресс недавно приобрел и распространил 40 лицензий ChatGPT. Политики будут использовать услуги для обобщения документов и экспериментирования с возможностями и ограничениями моделей.

Обеспечение беспристрастного и справедливого ИИ в медицине

Предвзятые прогнозы и диагнозы искусственного интеллекта могут привести к различиям в результатах лечения и здравоохранения для разных групп населения, увековечивая неравенство в здравоохранении. Чтобы снизить эти риски, для обучения моделей ИИ необходимы разнообразные и репрезентативные наборы данных.

Текущие исследования и инициативы сосредоточены на разработке беспристрастных систем искусственного интеллекта в медицине, подчеркивая важность алгоритмической справедливости и уменьшая предвзятость в процессах принятия решений. Работая над беспристрастным и справедливым ИИ для медицинских профессий, отрасль здравоохранения может стремиться к справедливому и доступному здравоохранению для всех.

Доверие пациентов и прозрачность

Укрепление доверия пациентов к решениям для здравоохранения на основе ИИ жизненно важно для успешного внедрения. Прозрачное общение и информированное согласие играют ключевую роль в установлении доверия. Пациенты должны быть хорошо информированы об использовании ИИ в их здравоохранении, его потенциальных преимуществах и любых связанных с этим рисках.

Будущие усилия по повышению прозрачности должны включать предоставление четких объяснений алгоритмов ИИ и обеспечение того, чтобы пациенты имели возможность участвовать в процессах принятия решений. Ставя во главу угла доверие пациентов и поддерживая прозрачность, здравоохранение на основе ИИ может способствовать укреплению отношений между пациентом и поставщиком медицинских услуг и повышению общего качества медицинской помощи.

Будущее индустрии здравоохранения

С появлением таких технологий, как робототехника, точная медицина и персонализированные помощники ИИ, отрасль здравоохранения может стать более эффективной и адаптированной к индивидуальным потребностям. ИИ может делать прогнозы, помогать с подбором персонала и сортировкой в ​​отделениях неотложной помощи, а также определять эффективные методы лечения для конкретных групп пациентов, таких как женщины с раком груди.

Обработка естественного языка может помочь в интерпретации сканов пациентов и выявлении второстепенных проблем для последующего наблюдения. Непрерывные исследования, сотрудничество и междисциплинарные усилия имеют жизненно важное значение для использования всего потенциала ИИ в отрасли здравоохранения.

Внедрение искусственного интеллекта в сфере здравоохранения все еще находится на ранней стадии. Генеративный ИИ в здравоохранении по-прежнему используется в основном в исследованиях, поскольку доступные сегодня модели не могут использовать медицинские устройства, обеспечивать посещения пациентов и оказывать медицинскую помощь. В то время как ИИ расширит работу медицинских работников, их опыт, сочувствие и креативность останутся важными компонентами ухода за пациентами, обеспечивая беспроигрышный сценарий для всех участников.

Последние мысли

Интеграция ИИ в отрасль здравоохранения открывает огромные перспективы для диагностики пациентов, улучшения результатов лечения пациентов и лечения хронических заболеваний. Благодаря вышеупомянутым приложениям в диагностике, медицинской визуализации, персонализированной медицине, поиске лекарств, удаленном мониторинге и уходе за пациентами ИИ меняет методы работы медицинских работников.

Однако ограниченное использование ИИ уже вызвало серьезные опасения в отношении конфиденциальности пациентов и обеспечения безопасности и эффективности лекарств. По мере того, как разработка лекарств с помощью ИИ и медицинское обслуживание и уход за пациентами с помощью ИИ продолжают развиваться, для отрасли здравоохранения в целом и политиков важно работать вместе для решения этих проблем, чтобы в полной мере использовать возможности, предлагаемые моделями ИИ и машинного обучения. Работая бок о бок, человеческий и искусственный интеллект действительно могут спасти мир, по одному пациенту за раз.