AI generativă în asistența medicală: exemple, beneficii, cazuri de utilizare

Publicat: 2023-08-08

Popularitatea sălbatică a ChatGPT de la OpenAI a declanșat o cursă pentru a încorpora AI generativă în aplicațiile utilizate în industrii. Asistența medicală se numără printre cei care conduc acuzația.

Inteligența artificială generativă în domeniul sănătății ar putea ajuta la deblocarea unei potențiale îmbunătățiri nerealizate de 1 trilion de dolari în industrie, prin automatizarea activității predispuse la erori, oferind o mulțime de date clinicienilor în câteva secunde și modernizarea infrastructurii de sănătate, potrivit McKinsey & Company.

Exemple de IA generativă în domeniul sănătății

Deși companiile din domeniul sănătății au folosit tehnologia AI de ani de zile - predicția evenimentelor adverse, optimizarea programării sălii de operație și conectarea datelor pacienților pentru a obține rezultate mai bune sunt trei exemple - AI în asistența medicală promite o transformare și mai profundă pentru industrie.

Iată câteva exemple recente de inteligență artificială în domeniul sănătății:

Amazon Web Services (AWS) a anunțat în iulie un serviciu numit AWS HealthScribe, care utilizează recunoașterea vorbirii și AI generativă pentru a economisi timp clinicienilor prin generarea de documentație clinică.
Google testează tehnologia chatbot medical numită Med-PaLM 2 la Clinica May și în alte spitale, potrivit Wall Street Journal. Bazat pe tehnologia modelului lingvistic mare (LLM) care stă la baza propriului chatbot AI generativ conversațional al Google, Bard, Med-PaLM 2 își propune să răspundă la întrebările medicale mai precis și mai sigur.
Microsoft , unul dintre principalii investitori în OpenAI, compania din spatele ChatGPT, este în parteneriat cu Epic Systems pentru a integra tehnologia AI generativă în dosarele sale electronice de sănătate (EHR). Filiala Microsoft Nuance Communications a anunțat, de asemenea, o aplicație de documentare clinică complet automatizată care combină IA conversațională și ambientală cu GPT-4, cea mai recentă versiune a LLM care alimentează ChatGPT.

83% dintre cele mai inovatoare companii de asistență medicală din lume administrează soluții SAP.

Valorificarea datelor într-una dintre cele mai intense industrii de date

Este remarcabil să fii martor la o astfel de tracțiune în domeniul sănătății, o industrie conservatoare, care este una dintre ultimele care a îmbrățișat noile tehnologii. Acest lucru este valabil mai ales când luăm în considerare modul în care reglementările stricte privind confidențialitatea, cum ar fi Legea privind responsabilitatea pentru portabilitatea asigurărilor de sănătate (HIPAA), tind să descurajeze partajarea datelor.

Cu toate acestea, asistența medicală este, de asemenea, una dintre cele mai intense industrii de date.

Se spune că spitalul mediu produce aproximativ 50 de petabytes de date în fiecare an, ceea ce înseamnă aproximativ 12,5 trilioane de copii digitale ale versiunii King James a Bibliei. În plus, volumul de date generate în domeniul sănătății crește cu 47% pe an, un clip semnificativ pentru orice industrie.

Toate aceste date trebuie să fie înregistrate de cineva, ceea ce durează considerabil. Multe dintre ele ar putea fi extrem de utile pentru îmbunătățirea eficienței organizațiilor de asistență medicală și pentru furnizarea de informații și sfaturi medicale în timp util pacienților care au nevoie.

Cu toate acestea, utilizarea corectă a acestor date este aproape imposibilă, deoarece există mult prea mult pentru ca ființele umane și tehnologia mai veche să le poată gestiona.

Aici intervine AI. Bazându-se pe algoritmi de învățare profundă pentru a crea text, audio, cod și alte conținuturi noi, acesta poate fi optimizat pentru confidențialitate și apoi poate fi lasoat cu volume uriașe de informații medicale nestructurate pentru a economisi timp și bani, deblocând în același timp posibilități nesfârșite de afaceri și clinice.

Implicarea pacienților din domeniul sănătății: Imaginarea unui viitor mai bun și mai îndrăzneț

În Statele Unite, atât companiile plătitoare, cât și cele care furnizează servicii de sănătate se confruntă cu o multitudine de provocări critice și urgente. Esti pregatit?

Medicină personalizată, diagnostice mai rapide și multe altele

Organizațiile din domeniul sănătății văd acest potențial, motiv pentru care 64,8% dintre ele explorează scenarii generative de inteligență artificială și 34,9% investesc deja în acestea, conform analistului IDC Health Insights Lynne Dunbrack.

„Există cerere pentru tehnologie care să abordeze prioritățile cheie – cum ar fi îmbunătățirea experienței pacientului, îmbunătățirea sănătății populației și reducerea costurilor”, spune Dunbrack.

Mai precis, analiștii spun că inteligența artificială generativă ar putea deveni parte integrantă pentru abordarea unei serii de nevoi comune în industria sănătății, inclusiv:

Medicină personalizată : IA generativă poate agrega și analiza volume uriașe de date despre pacienți pentru a oferi medicamente personalizate și recomandări de terapie pentru a îmbunătăți tratamentul.
Analiza imagistică medicală : LLM excelează și la interpretarea imaginilor medicale, cum ar fi RMN-urile, tomografia computerizată și raze X. Automatizarea analizei imaginilor ar putea permite medicilor să detecteze problemele mai rapid și mai precis, îmbunătățind diagnosticul și îngrijirea generală.
Luarea de note clinice: o serie de instrumente precum HealthScribe de la AWS va încerca probabil să rezolve vechea problemă a medicilor care sunt prea limitați la timp pentru a lua notițe adecvate și detaliate cu privire la vizitele pacienților și apoi trebuie să le introducă în EHR. Instrumentele AI ar putea atenua această problemă prin utilizarea recunoașterii vorbirii și a învățării profunde pentru a automatiza aceste procese, rapid și eficient.
Descoperirea și dezvoltarea medicamentelor : IA generativă poate fi, de asemenea, utilizată pentru a grăbi descoperirea medicamentelor prin simularea interacțiunilor moleculare și prezicerea posibililor candidați la medicamente. De asemenea, este folosit pentru a accelera aprobările de reglementare a medicamentelor. De exemplu, Insilico Medicine spune că nu numai că și-a folosit propria platformă de inteligență artificială pentru a descoperi un tratament pentru fibroza pulmonară idiopatică, o boală respiratorie cu frecvență, dar a aplicat-o la fiecare pas al procesului de descoperire preclinice a medicamentelor. Insilico spune că a face acest lucru prin metode tradiționale ar fi în mod normal o cheltuială de peste 400 de milioane de dolari, dar se așteaptă să realizeze acest lucru la aproximativ o zecime din acest cost cu AI generativă.
Asistenți virtuali de sănătate : mulți dintre primii chatbot-uri AI generativi pentru asistența medicală se vor concentra pe furnizarea de răspunsuri mai rapide și mai bune la întrebările pacienților, în mod mai eficient, 24 de ore pe zi. UNC Health, de exemplu, folosește instrumentele AI generative ale Epic pentru a-i ajuta pe clinicienii suprasolicitați să facă față zgomotului de mesaje care le vin în cale.
Raționalizarea cererilor de asigurare : Generative AI ajută, de asemenea, la eficientizarea cererilor de asigurare medicală de la pacienți (sau solicitările de pre-autorizare din cabinetele medicale) prin automatizarea extragerii și procesării înregistrărilor pacienților, atenuând astfel presiunea asupra personalului call center-ului. În plus, poate ajuta la accelerarea examinării reclamațiilor, identificând în același timp trimiterile potențial frauduloase prin detectarea modelelor și anomaliilor suspecte.

Inteligența artificială generativă ca tehnologie este încă la început, în ciuda tuturor hype-ului timpuriu, așa că este imposibil de prezis dacă concentrarea actuală asupra asistenței medicale va persista. Dar un lucru este clar: cu atâtea miliarde de dolari injectate în spațiu, tendința nu va rămâne prea curând.