5 moduri de a utiliza IA generativă în asistența medicală

PwC estimează că costurile de asistență medicală vor crește cu 7% în 2024. Această creștere este atribuită în primul rând lucrătorilor din domeniul sănătății care se confruntă cu epuizare, penuria ulterioară a forței de muncă, disputele dintre plătitori și furnizori și inflație. Pentru a asigura îngrijirea eficientă a pacienților fără a suporta costuri operaționale excesive, industria explorează tehnologii inovatoare, cum ar fi inteligența artificială generativă în domeniul sănătății.

Accenture raportează că 40% din orele de lucru ale furnizorilor de servicii medicale pot fi îmbunătățite cu AI, în timp ce un articol recent Forbes sugerează că această tehnologie poate economisi sectorul medical din SUA cu cel puțin 200 de miliarde de dolari în cheltuieli anuale.

AI generativă în asistența medicală utilizează algoritmi de învățare automată pentru a analiza date nestructurate, cum ar fi fișele de sănătate ale pacienților, imaginile medicale, înregistrările audio ale consultațiilor etc. și pentru a produce conținut nou similar cu ceea ce a fost instruit.

În acest articol, compania noastră de dezvoltare generativă AI va explica modul în care tehnologia poate sprijini organizațiile din domeniul sănătății.

Cazuri de utilizare a IA generativă în domeniul sănătății

1. Facilitarea pregătirii și simulării medicale
2. Asistență în diagnosticul clinic
3. Contribuția la dezvoltarea medicamentelor
4. Automatizarea sarcinilor administrative
5. Generarea de date medicale sintetice

Facilitarea pregătirii și simulărilor medicale

Inteligența artificială generativă în domeniul sănătății poate veni cu simulări realiste care reproduc o mare varietate de condiții de sănătate, permițând studenților și profesioniștilor la medicină să practice într-un mediu controlat, fără riscuri. AI poate genera modele de pacienți cu diferite boli sau poate ajuta la simularea unei intervenții chirurgicale sau a unei alte proceduri medicale.

Antrenamentul tradițional implică scenarii preprogramate, care sunt restrictive. AI, pe de altă parte, poate genera rapid cazuri de pacienți și se poate adapta în timp real, răspunzând la deciziile pe care le iau cursanții. Acest lucru creează o experiență de învățare mai provocatoare și mai autentică.

Exemplu din viața reală

Universitatea din Michigan a construit un model generativ de inteligență artificială în asistența medicală care poate produce diverse scenarii pentru simularea tratamentului sepsisului.

Universitatea din Pennsylvania a implementat un model AI generativ pentru a simula răspândirea COVID-19 și a testa diferite intervenții. Acest lucru i-a ajutat pe cercetători să evalueze impactul potențial al distanțării sociale și al vaccinării asupra virusului.

Asistență în diagnosticul clinic

Iată cum poate contribui AI generativă pentru asistența medicală la diagnosticare:

• Generarea de imagini medicale de înaltă calitate . Spitalele pot folosi instrumente AI generative pentru a îmbunătăți abilitățile de diagnosticare ale AI tradiționale. Această tehnologie poate converti scanările de proastă calitate în imagini medicale de înaltă rezoluție cu detalii excelente, poate aplica algoritmi AI de detectare a anomaliilor și poate prezenta rezultatele radiologilor.
• Diagnosticarea bolilor . Cercetătorii pot antrena modele AI generative pe imagini medicale, teste de laborator și alte date despre pacienți pentru a detecta și diagnostica apariția timpurie a diferitelor afecțiuni de sănătate. Acești algoritmi pot identifica cancerul de piele, cancerul pulmonar, fracturile ascunse, semnele precoce ale Alzheimer, retinopatia diabetică și multe altele. În plus, modelele AI pot dezvălui biomarkeri care pot provoca anumite tulburări și pot prezice progresia bolii.
• Răspuns la întrebări medicale . Diagnosticienii pot apela la IA generativă în asistența medicală dacă au întrebări în loc să caute un răspuns în cărțile medicale. Algoritmii AI pot procesa cantități mari de date și pot genera răspunsuri rapid, economisind medicilor timp prețios.

Exemple din viața reală

O echipă de cercetători a experimentat cu modele Generative Adversarial Network (GAN) pentru a extrage și a îmbunătăți caracteristicile scanărilor medicale de calitate scăzută, transformându-le în imagini de înaltă rezoluție. Această abordare a fost testată pe scanări RMN ale creierului, dermatoscopia, fundoscopie retiniană și imagini cu ultrasunete cardiace, afișând o rată de acuratețe superioară în detectarea anomaliilor după îmbunătățirea imaginii.

Într-un alt exemplu, Med-Palm 2 alimentat de AI de la Google a fost instruit pe setul de date MedQA și a obținut o rată de precizie de 85% în timp ce răspundea la întrebări medicale relevante. Google admite că algoritmul are încă nevoie de îmbunătățiri, dar este un început puternic pentru AI generativă ca asistent de diagnosticare.

Contribuția la dezvoltarea medicamentelor

Potrivit Biroului de Buget al Congresului, procesul de dezvoltare a noilor medicamente costă în medie de la 1 miliard de dolari până la 2 miliarde de dolari, care include și medicamentele eșuate. Din fericire, există dovezi că AI are potențialul de a reduce timpul necesar pentru proiectarea și evaluarea noilor medicamente aproape la jumătate, economisind industria farmaceutică aproximativ 26 de miliarde de dolari în cheltuieli anuale în acest proces. În plus, această tehnologie poate reduce costurile asociate cu studiile clinice cu 28 de miliarde de dolari pe an.

Companiile farmaceutice pot implementa IA generativă în asistența medicală pentru a accelera descoperirea medicamentelor prin:

• Proiectarea și generarea de noi molecule cu proprietăți dorite pe care cercetătorii le pot evalua ulterior în mediul de laborator
• Predicția proprietăților noilor candidați de medicamente și proteine
• Generarea de compuși virtuali cu afinitate mare de legare la țintă care pot fi testați în simulări computerizate pentru a reduce costurile
• Prognoza efectelor secundare ale medicamentelor noi prin analiza structurii lor moleculare

Puteți găsi mai multe informații despre rolul AI în descoperirea medicamentelor și despre modul în care aceasta facilitează studiile clinice pe blogul nostru.

Exemple din viața reală

Creșterea parteneriatelor strategice între companiile de biotehnologie și startup-urile AI este un semn timpuriu al AI-ului generativ care preia stăpânirea industriei farmaceutice.

Recent, Recursion Pharmaceuticals a achiziționat două startup-uri canadiene de IA pentru 88 de milioane de dolari. Unul dintre ei, Valence, este cunoscut pentru capacitățile sale generative de inteligență artificială și va lucra la proiectarea candidaților de medicamente pe baza unor seturi de date mici și zgomotoase care nu sunt suficiente pentru metodele tradiționale de descoperire a medicamentelor.

Un alt exemplu interesant vine de la Universitatea din Toronto. O echipă de cercetare a construit un sistem AI generativ, ProteinSGM, care poate genera noi proteine ​​realiste după ce a studiat reprezentările imagistice ale structurilor proteinelor existente. Acest instrument poate produce proteine ​​într-un ritm ridicat, iar apoi un alt model AI, OmegaFold, este implementat pentru a evalua potențialul proteinelor rezultate. Cercetătorii au raportat că cele mai multe dintre secvențele generate de noi se pliază în structuri de proteine ​​reale.

Automatizarea sarcinilor administrative

Acesta este unul dintre cele mai proeminente cazuri de utilizare a IA generativă în domeniul sănătății. Studiile arată că rata de burnout în rândul medicilor din SUA a ajuns la 62%. Medicii care suferă de această afecțiune sunt mai susceptibili de a fi implicați în incidente care își pun în pericol pacienții și sunt mai înclinați spre abuzul de alcool și gânduri suicidare.

Din fericire, IA generativă în domeniul sănătății poate ușura parțial povara de pe umerii medicilor prin eficientizarea sarcinilor administrative. Poate reduce simultan costurile asociate cu administrarea, care, potrivit HealthAffairs, reprezintă 15%-30% din cheltuielile totale pentru asistența medicală. Iată ce poate face IA generativă:

• Extrageți date din fișele medicale ale pacienților și populați registrele de sănătate corespunzătoare. Microsoft intenționează să integreze AI generativă în EHR Epic. Acest instrument va îndeplini diverse sarcini administrative, cum ar fi răspunsul la mesajele pacientului.
• Transcrieți și rezumați consultările pacientului, completați aceste informații în câmpurile EHR corespunzătoare și produceți documentația clinică. Nuance de la Microsoft a integrat tehnologia AI generativă GPT-4 în software-ul său de transcripție clinică. Medicii pot testa deja versiunea beta.
• Generați rapoarte structurate de sănătate prin analizarea informațiilor despre pacient, cum ar fi istoricul medical, rezultatele de laborator, scanările etc.
• Elaborați recomandări de tratament
• Răspunde la întrebările medicilor
• Găsiți intervale de timp optime pentru programarea programării în funcție de nevoile pacienților și de disponibilitatea medicilor
• Generați mementouri personalizate pentru întâlniri și e-mailuri de urmărire
• Examinați cererile de asigurare medicală și anticipați care dintre ele sunt susceptibile de a fi respinse
• Alcătuiți sondaje pentru a colecta feedback-ul pacienților cu privire la diferite proceduri și vizite, analizați-l și produceți informații utile pentru a îmbunătăți furnizarea de îngrijiri

Exemplu din viața reală

Navina, o startup medicală AI, a creat un asistent AI generativ care îi ajută pe medici să abordeze sarcinile administrative mai eficient. Acest instrument poate accesa datele pacientului, inclusiv EHR, cererile de asigurare și documentele scanate, poate oferi actualizări de stare, poate recomanda opțiuni de îngrijire și poate răspunde la întrebările medicilor. Poate genera chiar și documente structurate, cum ar fi scrisori de recomandare și note de progres.

Navina a obținut deja o finanțare de 44 de milioane de dolari, ceea ce indică un interes puternic din partea comunității medicale.

Generarea datelor medicale sintetice

Cercetarea medicală se bazează pe accesarea unor cantități mari de date despre diferite condiții de sănătate. Aceste date lipsesc dureros, mai ales când vine vorba de boli rare. De asemenea, astfel de date sunt costisitoare de adunat, iar utilizarea și partajarea lor sunt guvernate de legile privind confidențialitatea.

AI generativă în medicină poate produce mostre de date sintetice care pot spori seturile de date de sănătate din viața reală și nu sunt supuse reglementărilor privind confidențialitatea, deoarece datele de asistență medicală nu aparțin unor anumite persoane. Inteligența artificială poate genera date EHR, scanări etc.

Exemple din viața reală

O echipă de cercetători germani a construit un model bazat pe inteligență artificială, GANerAid, pentru a genera date sintetice ale pacienților pentru studiile clinice. Acest model se bazează pe abordarea GAN și poate produce date medicale cu proprietățile dorite, chiar dacă setul de date de antrenament original a fost limitat în dimensiune.

O altă echipă de oameni de știință a experimentat cu inteligența artificială generativă pentru a sintetiza dosarele electronice de sănătate. Cercetătorii au fost motivați de reglementările restrictive privind confidențialitatea datelor și de incapacitatea de a partaja în mod eficient datele despre pacienți între spitale. Ei au construit modelul EHR-M-GAN care ar putea deriva date EHR eterogene, de tip mixt (ceea ce înseamnă că conține atât valori continue, cât și discrete) care reprezintă în mod realist traiectorii pacienților.

Considerații etice și provocări ale inteligenței artificiale generative în asistența medicală

Chiar dacă giganții din tehnologie și consultanță continuă să investească în AI, putem vedea, de asemenea, cum experți proeminenți în IA, inclusiv CEO-ul Tesla Elon Musk și CEO-ul OpenAI, Sam Altman, avertizează asupra riscurilor asociate cu această tehnologie. Deci, ce provocări aduce IA generativă în domeniul sănătății?

• părtinire . Performanța modelelor AI este la fel de bună ca și setul de date pe care au fost instruiți. Dacă datele nu reprezintă în mod corect populația țintă, aceasta va lăsa loc pentru părtinire față de grupurile mai puțin reprezentate. Deoarece instrumente AI generative instruite pe cantități mari de date din înregistrările pacienților, ele vor moșteni orice părtinire prezentă acolo și va fi o provocare să o detectăm, cu atât mai puțin să o eradicați.
• Lipsa reglementărilor . Chiar dacă AI prezintă preocupări etice considerabile, nu există încă reglementări oficiale care să guverneze utilizarea acestei tehnologii. SUA și UE lucrează pentru oficializarea politicilor relevante, dar acest lucru nu va avea loc în viitorul apropiat.
• Preocupări de precizie . AI face greșeli, iar în domeniul sănătății, prețul unor astfel de greșeli este destul de mare. De exemplu, modelele de limbaj mari (LLM) pot halucina. Înseamnă că pot produce rezultate probabile sintactic care sunt incorecte din punct de vedere faptic. Organizațiile din domeniul sănătății vor trebui să decidă când să tolereze erorile și când să solicite modelului AI să-și explice concluziile. De exemplu, dacă IA generativă este utilizată pentru a ajuta la diagnosticarea cancerului, este puțin probabil ca medicii să adopte un astfel de instrument dacă nu își pot justifica recomandările.
• Responsabilitate . Cine este responsabil pentru rezultatul final al sănătății? Este doctorul, furnizorul AI, dezvoltatorii AI sau încă o altă parte? Lipsa răspunderii poate avea un impact negativ asupra motivației și performanței.

Sunteți gata să vă îmbunătățiți practica medicală cu IA generativă?

Algoritmii AI generativi devin din ce în ce mai puternici. Robert Pearl, profesor clinic la Școala de Medicină a Universității Stanford, a spus:

„ChatGPT își dublează puterea la fiecare șase luni până la un an. În cinci ani, va fi de 30 de ori mai puternic decât este astăzi. În 10 ani, va fi de 1.000 de ori mai puternic. Ceea ce există astăzi este ca o jucărie. În instrumentele de generație următoare, se estimează că vor exista un trilion de parametri, care este interesant de numărul aproximativ de conexiuni din creierul uman.

AI poate fi un aliat puternic, dar dacă este folosită greșit, poate provoca daune semnificative. Organizațiile din domeniul sănătății trebuie să abordeze această tehnologie cu prudență. Dacă vă gândiți să implementați soluții bazate pe inteligență artificială pentru asistența medicală, iată trei sfaturi pentru a începe:

• Pregătiți-vă datele . Chiar dacă decideți să optați pentru un model AI gata pregătit, s-ar putea să doriți să-l reeducați pe setul de date proprietar, care trebuie să fie de înaltă calitate și reprezentativ pentru populația țintă. Păstrați datele medicale în siguranță în orice moment și protejați confidențialitatea pacientului. Ar fi util să dezvăluiți pe ce set de date a fost antrenat un algoritm, deoarece vă ajută să înțelegeți unde va funcționa bine și unde ar putea eșua.
• Preia controlul asupra modelelor tale AI . Cultivați conceptul de IA responsabilă în organizația dvs. Asigurați-vă că oamenii știu când și cum să folosească instrumentele și cine își asumă responsabilitatea pentru rezultatul final. Testați modelele AI generative pe cazuri de utilizare cu impact limitat înainte de a le scala la aplicații mai sensibile. După cum am menționat mai devreme, IA generativă poate face greșeli. Decideți unde este acceptabilă o rată mică de eșec și unde nu vă puteți permite. De exemplu, acuratețea de 98% poate fi suficientă în aplicațiile administrative, dar este inacceptabilă în diagnosticare și practicile orientate către pacient. Elaborați un cadru care va guverna utilizarea IA generativă în asistența medicală din spitalul dvs.
• Ajutați-vă angajații să accepte tehnologia și să o folosească . Inteligența artificială are încă nevoie de îndrumare umană, în special în sectorul asistenței medicale puternic reglementat. Human-in-the-loop rămâne un ingredient esențial pentru ca tehnologia să reușească. Personalul medical și administrativ va trebui să supravegheze modelele AI, așa că spitalele trebuie să se concentreze pe pregătirea oamenilor pentru această sarcină. Pe de altă parte, angajații ar trebui să își poată reinventa rutina zilnică, acum că AI face parte din ea, pentru a folosi timpul eliberat pentru a produce valoare.

Doriți să beneficiați de IA generativă, dar nu sunteți sigur cum să procedați? Dă-ne un rând! Vă vom ajuta să vă pregătiți datele, să implementați instrumentul și să îl integrați în operațiunile dvs.

Publicat inițial la https://itrexgroup.com pe 6 septembrie 2023.