Zdravotnictví bylo vždy oblastí, kde jsou inovace oceňovány a rozhodující pro záchranu životů. Navzdory technologickému pokroku čelí zdravotnický průmysl stále přetrvávajícím výzvám.
PwC tvrdí, že náklady na zdravotní péči porostou 7% v 2024. Důvodem je vyhoření zaměstnanců, nedostatek pracovníků, problémy s platbami a rostoucí ceny. Průmysl hledá nové technologie, které by poskytovaly dobrou péči bez vysokých nákladů. Jednou z klíčových oblastí je generativní umělá inteligence ve zdravotnictví.
Generativní AI přidává rychlost, zlepšuje přesnost a otevírá dveře inovacím, které jsme si dosud nedokázali představit.
V tomto článku probereme sílu generativní umělé inteligence ve zdravotnictví, její aplikace a některé etické aspekty.
Aplikace generativní umělé inteligence ve zdravotnictví
Generativní AI nabízí řešení pro školení, diagnostiku, vývoj léků a další ve zdravotnictví. Podívejme se na klíčové oblasti, kde má tato technologie větší význam.
Lékařský výcvik a simulace
Generativní AI vytváří realistické zdravotní scénáře pro trénink. Na rozdíl od tradičních metod s pevnými scénáři se AI přizpůsobuje v reálném čase. To obohacuje zkušenost s učením. Například Michiganská univerzita používá umělou inteligenci k simulaci léčby sepse, zatímco University of Pennsylvania studuje šíření COVID-19.
Klinická diagnóza
Generativní umělá inteligence pomáhá dvěma hlavními způsoby: vylepšováním lékařských snímků a diagnostikou nemocí. Umělá inteligence dokáže proměnit skeny nízké kvality na obrázky s vysokým rozlišením. Používá také údaje o pacientech k detekci časných příznaků onemocnění, jako je rakovina kůže nebo Alzheimerova choroba. Med-Palm od Googlu 2, vyškolený na lékařských datech, dosáhl 85% přesnosti při odpovídání na lékařské otázky.
Vývoj léčiv
Vývoj nových léků je nákladná záležitost, často dosahující miliardy dolarů. Generativní AI může výrazně snížit náklady. Dokáže navrhnout nové molekuly a předpovědět vlastnosti nových léků. Nedávno, Společnost Recursion Pharmaceuticals získala Valence, startup s umělou inteligencí, k navrhování kandidátů na léky pomocí AI.
Administrativní úkoly
Lékaři se potýkají s vysokou mírou vyhoření, částečně kvůli administrativní práci. Generativní AI může pomoci automatizovat úkoly, jako je vyplňování elektronických zdravotních záznamů (EHR) a plánování schůzek. Navina, startup s umělou inteligencí, vytvořil nástroj na pomoc lékařům v těchto úkolech a již zajistil financování ve výši 44 milionů dolarů.
Syntetická lékařská data
Údaje pro lékařský výzkum je obtížné získat, zejména pro vzácná onemocnění. Generativní umělá inteligence může vytvářet syntetické vzorky dat a obcházet tak obavy o soukromí. Němečtí výzkumníci vyvinuli GANerAid, model umělé inteligence, který generuje syntetická data pacientů pro klinické studie.
Výhody a výzvy generativní umělé inteligence ve zdravotnictví
Výhody
- Rychlost: Jednou z nejpřesvědčivějších výhod je rychlost provádění úkolů. Umělá inteligence například dokáže prokousat rozsáhlé lékařské záznamy během několika sekund, což by člověku trvalo mnohem déle.
- Přesnost: Generativní AI vyniká ve zlepšování kvality diagnostiky. Dokáže identifikovat onemocnění v raném stádiu s vyšší přesností ve srovnání s tradičními metodami. Algoritmy AI se například ukázaly jako slibné při včasné detekci rakoviny.
- Přístupnost: Generativní AI může učinit zdravotní péči dostupnější. Vzpomeňte si na venkovské oblasti, kde je specializovaná péče omezená. Telemedicínské platformy využívající umělou inteligenci mohou nabízet konzultační a diagnostické služby na dálku.
Výzvy
- Zkreslení: Modely AI mohou zdědit zkreslení přítomné v jejich trénovacích datech. To je problém ve zdravotnictví, kde by předpojaté algoritmy mohly vést k nerovnému zacházení s různými demografickými skupinami. Například studie ukázala, že an AI používaná ve zdravotnictví byla méně přesná při diagnostice kožních onemocnění u lidí s tmavším odstínem pleti.
- Ochrana osobních údajů: Jednou z největších obav ve zdravotnictví je bezpečnost citlivých dat. Vzhledem k tomu, že AI spoléhá na velké soubory dat, vždy existuje riziko narušení dat. Průzkum z roku 2023 však ukazuje, že součástí řešení může být i umělá inteligence. Může ušetří organizacím téměř 1.8 milionu dolarů na nákladech na únik dat a urychlit identifikaci porušení o více než 100 dní.
- Náklady na implementaci: Nastavení nástrojů AI může být drahé. Počáteční náklady zahrnují vývoj softwaru, nastavení hardwaru a školení personálu pro používání nových systémů.
- Nařízení: Lékařské aplikace umělé inteligence jsou stále šedou oblastí regulačních orgánů. Existují otázky týkající se odpovědnosti v případě nesprávné diagnózy nebo nesprávného zacházení s daty. The USA a EU plánují přinést nové předpisy, ale to se nestane brzy.
Budoucí pohledy a nové trendy v GenAI ve zdravotnictví
Jak generativní umělá inteligence stále získává na síle, vidíme nové vznikající trendy, které budou formovat nadcházející roky zdravotnického průmyslu. Zde je přehled těchto trendů:
Lepší diagnostika a vlastní medicína
GenAI zlepší diagnostiku nemocí a umožní léčbu na míru. Budoucí modely budou vytvářet detailní lékařské snímky a identifikují nemoci s vysokou přesností.
AI a lidská týmová práce
GenAI bude podporovat prostředí, kde lidé a AI spolupracují. Pro maximalizaci přínosů je nezbytná efektivní interakce mezi zdravotnickými pracovníky a umělou inteligencí.
Velká data a EHR
Sloučení GenAI s velkými daty a elektronickými zdravotními záznamy je slibné. Tyto modely umělé inteligence mohou analyzovat různá data pacientů a poskytnout užitečné informace. Mohou používat EHR k nalezení trendů, předpovědi a doladění léčby.
Pokračující učení
GenAI se musí neustále učit, aby zůstala užitečná. Musí se přizpůsobit novým datům, nemocem a změnám ve zdravotnictví. Budoucí modely se pravděpodobně budou moci neustále učit, díky čemuž budou přesnější a užitečnější.
Role generativních dat AI ve zdravotnictví
Data hrají důležitou roli při podpoře generativní umělé inteligence pro zdravotnický průmysl. Zde je postup:
Tréninkové modely
Vysoce kvalitní data jsou zásadní pro trénování algoritmů umělé inteligence. Tyto modely se učí z minulosti pacientů, lékařských snímků a dokonce i genetických informací, aby se staly chytřejšími.
Zlepšení přesnosti
Čím rozmanitější a rozsáhlejší je soubor dat, tím lépe dokáže model umělé inteligence předvídat a diagnostikovat. Například umělá inteligence vyškolená na širokém spektru rentgenových paprsků může přesněji identifikovat plicní problémy.
Personalizovaná medicína
Data umožňují AI přizpůsobit léčbu individuálním potřebám. Umělá inteligence může například analyzovat data z více zdrojů a doporučit pacientovi nejúčinnější léky.
Prediktivní analýza
S dostatkem dat může umělá inteligence předpovídat potřeby pacientů a trendy zdravotní péče. Dokáže předvídat propuknutí onemocnění nebo předvídat zdroje, které bude nemocnice potřebovat.
Dodržování etických a právních předpisů
Data pomáhají zajistit, aby modely umělé inteligence odpovídaly zdravotnickým předpisům. Správné údaje mohou pomoci identifikovat jakékoli zkreslení nebo nepřesnosti, které by mohly vést k nerovnému zacházení.
