Как генеративный искусственный интеллект меняет индустрию здравоохранения: 10 приложений и сценариев использования

Вы когда-нибудь задумывались о революционном влиянии генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении? Поистине удивительно, как эта передовая технология меняет диагностику, персонализацию лечения и медицинские исследования, приводя к улучшению результатов лечения пациентов и повышению эффективности системы здравоохранения в целом.

Генеративный искусственный интеллект катализирует глубокую трансформацию в отрасли здравоохранения, знаменуя новую эру инноваций и эффективности. Благодаря своей способности генерировать синтетические данные, прогнозировать результаты лечения пациентов и оптимизировать планы лечения, генеративный ИИ революционизирует процессы принятия клинических решений, что приводит к более персонализированным и эффективным медицинским вмешательствам.

Более того, его способность анализировать огромные объемы медицинских данных ускоряет диагностику, облегчает поиск лекарств и позволяет разрабатывать прогностические модели для профилактики заболеваний.

Согласно отчету Precedence Research, объем мирового рынка генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении достиг 1,07 миллиарда долларов в 2022 году и, по прогнозам, к 2032 году превысит 21,74 миллиарда долларов, при этом среднегодовой темп роста составит 35,14% за прогнозируемый период с 2023 по 2032 год. Растущий рынок Эту долю можно объяснить растущим внедрением технологий искусственного интеллекта для повышения эффективности здравоохранения.

Давайте рассмотрим различные аспекты генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении, включая его широкое применение, преимущества и реальные варианты использования.

Генеративный ИИ в здравоохранении: взгляд на рынок

Индустрия здравоохранения обычно сталкивается с такими проблемами, как лечение хронических заболеваний, растущие расходы на здравоохранение, проблемы соблюдения нормативных требований и нехватка персонала. Использование таких технологий, как генеративный искусственный интеллект, имеет решающее значение для решения этих проблем и повышения операционной эффективности, результатов лечения пациентов и экономической эффективности.

Благодаря передовому анализу данных и машинному обучению Generative AI может повысить точность диагностики, персонализировать планы лечения и оптимизировать распределение ресурсов в системах здравоохранения.

Исследования Центра решений для здравоохранения Deloitte показывают, что организации здравоохранения все чаще осознают преимущества генеративного искусственного интеллекта.

• Лидеры отрасли с оптимизмом смотрят на преобразующее воздействие генеративного искусственного интеллекта: 92% прогнозируют повышение операционной эффективности, а 65% ожидают ускорения процессов принятия решений.
• 82% либо внедрили, либо находятся в процессе создания специализированных систем управления и надзора, специально разработанных для генеративного ИИ.
• 75% известных предприятий здравоохранения активно изучают или планируют расширить интеграцию генеративного искусственного интеллекта во всю свою деятельность.

Как генеративный искусственный интеллект расширяет возможности индустрии здравоохранения?

В динамично развивающейся сфере здравоохранения генеративный искусственный интеллект обладает огромным потенциалом для революции в уходе за пациентами. Давайте рассмотрим его разнообразные преимущества и выясним, как оно может изменить результаты лечения.

Персонализированные планы лечения

Анализируя данные пациентов, Generative AI адаптирует планы лечения к индивидуальной истории болезни и потребностям, повышая эффективность вмешательств.

Расширенный анализ медицинских изображений

Генеративный искусственный интеллект повышает точность анализа медицинских изображений, обеспечивая раннее выявление заболеваний и постановку точного медицинского диагноза.

Ускоренное открытие лекарств

Генеративный ИИ ускоряет открытие лекарств, моделируя молекулярные структуры и прогнозируя их эффективность, способствуя разработке инновационных методов лечения.

(Также читайте: Потенциал ИИ в открытии лекарств и его влияние на здравоохранение)

Прогнозная аналитика прогрессирования заболевания

Используя данные пациентов, Generative AI прогнозирует прогрессирование заболевания и выявляет людей из группы риска, позволяя принимать упреждающие меры для достижения лучших результатов.

[Также читайте: Прогнозная аналитика в здравоохранении: 10 вариантов использования и примеры из реальной жизни]

Виртуальное моделирование клинических испытаний

Генеративный искусственный интеллект для здравоохранения проводит виртуальные клинические испытания, сокращая затраты и время, связанные с традиционными испытаниями, при этом соблюдая этические стандарты.

Оптимизация хирургической процедуры

Генеративный искусственный интеллект помогает хирургам в предоперационном планировании, создавая подробные трехмерные модели анатомии пациента и моделируя хирургические процедуры, минимизируя риски и оптимизируя результаты.

Автоматизация административных задач

Генеративный искусственный интеллект для здравоохранения автоматизирует административные задачи, такие как планирование, выставление счетов и управление запасами, позволяя медицинским работникам сосредоточиться на уходе за пациентами.

Улучшение вовлечения и обучения пациентов

Благодаря персонализированной медицинской информации и образовательным материалам Generative AI для здравоохранения повышает вовлеченность пациентов, понимание их заболеваний и планов лечения.

Применение генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении

Глобальное использование генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении становится все более распространенным. Давайте углубимся в широкое применение этой технологии и поймем ее преобразующее воздействие.

Реконструкция медицинских изображений

Одним из наиболее ярких примеров использования генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении является создание медицинских изображений. Генеративный искусственный интеллект реконструирует медицинские изображения, повышая разрешение и четкость, помогая поставить точный диагноз и спланировать лечение.

Генерация лекарственных соединений

Генеративный искусственный интеллект создает новые лекарственные соединения с желаемыми свойствами, ускоряя процесс открытия лекарств и расширяя терапевтические возможности.

Прогнозирование прогрессирования заболевания

Используя данные пациентов, Generative AI прогнозирует прогрессирование заболевания, способствуя раннему вмешательству и персонализированным стратегиям лечения.

Виртуальное моделирование пациента

Виртуальные модели пациентов являются ярким примером использования генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении, позволяющего проводить иммерсивное медицинское обучение и симуляцию, что позволяет медицинским работникам практиковать сложные процедуры в безопасной среде.

Автоматизированное медицинское кодирование

Варианты использования генеративного ИИ в здравоохранении включают автоматизированные задачи медицинского кодирования, точный перевод диагнозов и процедур пациентов в стандартизированные коды для выставления счетов и документации.

Системы поддержки клинических решений

Системы поддержки клинических решений, основанные на генеративном искусственном интеллекте, предлагают поставщикам медицинских услуг научно обоснованные рекомендации, повышая точность диагностики и принятия решений о лечении.

Планирование лечения для конкретного пациента

С помощью генеративного искусственного интеллекта предприятия здравоохранения могут разрабатывать планы лечения для конкретных пациентов, анализируя генетические, клинические данные и данные об образе жизни, а также оптимизируя варианты терапии в соответствии с индивидуальными потребностями.

Обнаружение аномалий в данных пациентов

Генеративный ИИ обладает огромным потенциалом для выявления аномалий в данных пациентов, таких как необычные закономерности или отклонения, предупреждая поставщиков медицинских услуг о потенциальных проблемах со здоровьем или нарушениях, требующих внимания.

Адаптивная оптимизация терапии

Генеративные алгоритмы искусственного интеллекта динамически корректируют планы лечения на основе данных о пациентах в режиме реального времени, оптимизируя схемы терапии для достижения лучших результатов и минимизируя побочные эффекты.

Прогноз пути пациента

Анализируя исторические данные о пациентах, Generative AI может прогнозировать вероятную траекторию лечения человека, обеспечивая упреждающие вмешательства и персонализированные планы ухода для улучшения результатов лечения и удовлетворенности пациентов.

[Также читайте: Как искусственный интеллект меняет индустрию здравоохранения]

Изучение реальных примеров использования компаниями генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении

Генеративный искусственный интеллект находит широкое применение в здравоохранении: известные компании используют его возможности для улучшения операционных методологий и не только. Давайте углубимся в то, как ведущие предприятия здравоохранения используют эту технологию.

ПутьAI

PathAI, биотехнологическая фирма, использует генеративный искусственный интеллект для улучшения патологоанатомических услуг за счет автоматизации и повышения точности диагностических процессов. Их платформа помогает патологам выявлять и диагностировать заболевания по цифровым изображениям патологии, что в конечном итоге приводит к более точной и эффективной диагностике.

Зебра Медицинское Видение

Zebra Medical Vision использует генеративный искусственный интеллект для анализа данных медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки, компьютерная томография и МРТ, чтобы помочь рентгенологам в обнаружении и диагностике различных заболеваний. Их алгоритмы могут обнаруживать отклонения в визуализационных исследованиях и определять приоритетность случаев, требующих неотложного внимания, повышая эффективность рабочих процессов радиологии.

NVIDIA

NVIDIA представила микросервисы Generative AI, направленные на развитие разработки лекарств, медицинских технологий (MedTech) и цифрового здравоохранения. Эти микросервисы, доступные через программную платформу NVIDIA AI Enterprise 5.0, предлагают широкий спектр возможностей, включая расширенные возможности обработки изображений, обработку естественного языка и создание цифровой биологии.

Пфайзер

Pfizer, ведущая фармацевтическая фирма, использует генеративный искусственный интеллект через свою платформу «Чарли», чтобы преобразовать фармацевтический маркетинг за счет улучшения создания контента и юридических проверок. Чарли фокусируется на цифровых медиа, электронной почте и медицинских статьях, используя искусственный интеллект для персонализации и анализа поведения клиентов. Сотрудничество с Publicis Groupe обеспечивает конфиденциальность данных и эффективность медицинских и юридических экспертиз.

Решение проблем генеративного искусственного интеллекта и потенциальных решений в экосистеме здравоохранения

Несмотря на то, что мы изучили основные преимущества и возможности применения генеративного искусственного интеллекта в секторе здравоохранения, важно также признать, что эта преобразующая технология не лишена своих проблем. Как сообщают престижные средства массовой информации, такие как The Hill, ChatGPT OpenAI неправильно поставил диагноз более чем в 8 из 10 педиатрических исследований.

Кроме того, как сообщало Stat News в прошлом году, при тестировании GPT-4 в качестве помощника в диагностике врачи медицинского центра Бет Исраэль Дьяконесса в Бостоне отметили, что модель в двух третях случаев идентифицировала неправильный диагноз как лучшее предложение.

Давайте рассмотрим некоторые другие проблемы, которые создает эта революционная технология, а также потенциальные решения, которые организации здравоохранения могут использовать для усиления влияния генеративного ИИ в свой бизнес.

Испытание

Модели генеративного ИИ в здравоохранении часто сложны и непрозрачны, что затрудняет понимание того, как они приходят к своим выводам. Отсутствие прозрачности подрывает доверие между медицинскими работниками и пациентами.

Решение

Разрабатывайте методы объяснения идей, полученных с помощью ИИ, например создание визуализаций или пошаговое обоснование. Компании могут уделить первоочередное внимание включению интерпретируемых методов искусственного интеллекта в разработку моделей для повышения прозрачности. Кроме того, разработайте рекомендации по разъяснению решений ИИ медицинским работникам и пациентам.

Испытание

Хотя ИИ может помочь в решении задач здравоохранения, основная ответственность за уход за пациентами и принятие решений лежит на медицинских работниках, что требует надзора со стороны врача.

Решение

Всегда полезно установить четкие рекомендации относительно ролей и обязанностей медицинских работников при использовании технологий искусственного интеллекта. Интегрируйте инструменты искусственного интеллекта в существующие клинические рабочие процессы, чтобы облегчить сотрудничество и контроль. Обеспечить обучение и обучение медицинских работников правильному использованию ИИ в уходе за пациентами, подчеркивая важность критического мышления и проверки. Предприятия могут обеспечить эффективное внедрение этих рекомендаций в свои системы здравоохранения.

Испытание

Нормативы в сфере здравоохранения создают серьезные проблемы для внедрения генеративных технологий искусственного интеллекта, особенно в отношении конфиденциальности, безопасности и эффективности данных.

Решение

Установите четкие рекомендации и стандарты для использования генеративного искусственного интеллекта в вашем медицинском бизнесе. Внедрите надежные меры конфиденциальности данных и обеспечьте соблюдение существующих правил.

Испытание

Как указывалось выше, модели генеративного искусственного интеллекта продемонстрировали значительные диагностические ошибки, особенно в отношении педиатрических заболеваний, что вызывает обеспокоенность по поводу безопасности пациентов и результатов.

Решение

Постоянно совершенствуйте модели искусственного интеллекта посредством тщательного тестирования и проверки, уделяя особое внимание конкретным областям здравоохранения и группам населения. Компании могут инвестировать в обширные наборы обучающих данных и сотрудничать с медицинскими работниками для выявления и устранения потенциальных ошибок или ограничений в алгоритмах ИИ. Внедряйте ансамблевые или гибридные подходы, сочетающие искусственный интеллект с экспертными знаниями для повышения точности диагностики.

Испытание

Генеративный ИИ плохо справляется с медицинскими административными задачами, такими как обобщение медицинских записей пациентов, что приводит к неоптимальной производительности рабочих процессов в сфере здравоохранения.

Решение

Разрабатывайте специализированные модели искусственного интеллекта, адаптированные к административным задачам здравоохранения, используя такие методы, как обработка естественного языка и представление знаний. Инвестируйте в предварительную обработку данных и разработку функций, чтобы повысить производительность моделей на наборах данных, специфичных для здравоохранения. Сотрудничайте с организациями здравоохранения, чтобы определить и расставить приоритеты задач, которые могут выиграть от автоматизации ИИ.

Испытание

Заинтересованные стороны в сфере здравоохранения выражают обеспокоенность по поводу надежности рекомендаций, генерируемых ИИ, включая риск неправильного диагноза или неподходящего лечения.

Решение

Внедрите надежные процессы проверки и проверки для оценки надежности и безопасности рекомендаций, генерируемых ИИ. Предоставьте медицинским работникам инструменты для оценки достоверности и точности результатов ИИ, такие как вероятностные модели или оценки неопределенности.

Ключевые особенности разработки генеративных приложений в здравоохранении

Вот некоторые важные особенности генеративного искусственного интеллекта, которые отрасль здравоохранения использует для совершенствования своих методологий. Давайте разбираться!

Бесшовная интеграция данных

Приложение должно без труда извлекать данные из различных источников здравоохранения, таких как электронные медицинские записи и базы данных изображений, для задач обучения и генерации моделей.

Расширенная предварительная обработка данных

Встроенные функции очистки данных, анонимизации (при сохранении удобства использования) и, возможно, увеличения данных (в соответствии с правилами конфиденциальности) необходимы для подготовки высококачественных обучающих данных.

Надежная архитектура безопасности

Приложение должно уделять приоритетное внимание надежным мерам безопасности для защиты конфиденциальной информации о пациентах на протяжении всего ее жизненного цикла, включая хранение, обработку и создание выходных данных.

Адаптируемая генеративная модель модели

Возможность выбрать и обучить подходящую архитектуру модели генеративного ИИ (например, настройку GAN или VAE) для конкретной задачи здравоохранения имеет решающее значение.

Объяснимая интеграция ИИ

Функции, которые помогают объяснить процесс принятия решений, лежащий в основе генерируемых результатов, являются ценными, особенно для приложений с высокими ставками или нормативными требованиями.

[Также читайте: Как объяснимый ИИ может обеспечить подотчетное и этичное развитие искусственного интеллекта]

Возможность непрерывного обучения

Приложение должно быть способно обучаться и адаптироваться к новым данным с течением времени, обеспечивая постоянную точность и эффективность в динамичной среде здравоохранения.

Интеграция знаний предметной области

Механизмы включения опыта специалистов здравоохранения в процесс разработки модели могут значительно повысить актуальность и точность получаемых результатов.

Возможности генерации синтетических данных

Возможность генерировать синтетические данные пациентов, соответствующие правилам конфиденциальности, ценна для исследовательских и учебных целей, защищая реальные данные пациентов.

[Также читайте: Предотвращение коллапса модели ИИ: устранение неотъемлемого риска синтетических наборов данных]

Взаимодействие с существующими системами

Бесшовная интеграция с существующими рабочими процессами и системами здравоохранения, используемыми в больницах и клиниках, имеет решающее значение для практического применения.

Масштабируемость и оптимизация производительности

Приложение должно быть масштабируемым для обработки больших наборов медицинских данных и растущих требований учреждений, обеспечивая эффективную производительность.

Как разработать приложение генеративного искусственного интеллекта для вашего бизнеса?

Создание приложения генеративного искусственного интеллекта для медицинского бизнеса требует тщательного планирования и опыта. Вот разбивка ключевых шагов:

Определите конкретный вариант использования

Генеративный искусственный интеллект имеет разнообразные применения в здравоохранении. Начните с определения конкретной области, которую вы хотите охватить. Примеры включают открытие лекарств, персонализированную медицину, анализ медицинских изображений или создание синтетических данных о пациентах для исследований.

Сбор и подготовка данных

Генеративные модели искусственного интеллекта процветают благодаря высококачественным данным. Соберите соответствующие данные для выбранного вами варианта использования. Убедитесь, что данные анонимизированы и соответствуют нормам и правилам конфиденциальности медицинских данных.

Разработка моделей и обучение

Выберите подходящую архитектуру модели генеративного ИИ для вашей задачи. Обучите модель на подготовленных данных, настроив ее для конкретного приложения в сфере здравоохранения. Это может включать сотрудничество с учеными, работающими с данными, и инженерами по машинному обучению.

Валидация и тестирование

Тщательно оцените производительность обученной модели. Используйте отдельные наборы данных, не используемые в обучении, для оценки точности, надежности и обобщаемости.

Интеграция с системами здравоохранения

Беспрепятственно интегрируйте проверенную модель искусственного интеллекта с существующими системами здравоохранения, используемыми в больницах и клиниках. Это может включать обеспечение совместимости с электронными медицинскими картами (ЭМК) и другими соответствующими инструментами.

Мониторинг и повторение

Постоянно следите за производительностью интегрированного приложения Generative AI и продолжайте улучшать его на основе отзывов, полученных от пользователей.

Расширьте возможности своего медицинского бизнеса с помощью специализированных генеративных решений искусственного интеллекта от Appinventiv

Appinventiv — компания по разработке программного обеспечения для здравоохранения, которая позволяет стартапам и предприятиям создавать комплексные генеративные решения искусственного интеллекта, позволяющие решать сложные задачи отрасли. Объединив передовые технологии с обширными отраслевыми знаниями, Appinventiv разрабатывает индивидуальные решения, которые оптимизируют операции, обогащают процессы принятия решений и в конечном итоге улучшают результаты лечения пациентов.

Являясь специализированной компанией по разработке генеративного искусственного интеллекта, наши эксперты позволяют предприятиям эффективно управлять ресурсами и извлекать полезную информацию из больших наборов данных. Эта способность позволяет принимать более обоснованные решения и более эффективные стратегии управления здравоохранением.

Инновационные стратегии Appinventiv, от прогнозной аналитики до виртуальных помощников, меняют ландшафт оказания медицинской помощи, продвигая более эффективную и ориентированную на пациента экосистему как для поставщиков, так и для получателей медицинской помощи.

Свяжитесь с нами, чтобы разработать инновационные приложения, основанные на решениях генеративного искусственного интеллекта, которые повышают вовлеченность и качество пользовательского опыта.

Часто задаваемые вопросы

Вопрос. Как можно использовать генеративный ИИ в здравоохранении?

Ответ: Генеративный искусственный интеллект и здравоохранение пересекаются, открывая новые горизонты в области персонализированного лечения и медицинских инноваций. Его можно использовать для создания синтетических медицинских изображений для обучения алгоритмов искусственного интеллекта, расширения ограниченных наборов данных и повышения точности диагностических моделей. Более того, это может способствовать открытию лекарств, создавая новые молекулярные структуры и предсказывая их свойства. Кроме того, генеративный ИИ может помочь в медицинских исследованиях, моделируя прогрессирование заболевания и прогнозируя результаты лечения пациентов.

Вопрос. Каковы ключевые компоненты генеративного искусственного интеллекта, которые предприятия используют в приложениях для здравоохранения?

Ответ. В сфере здравоохранения предприятия используют ключевые компоненты генеративного искусственного интеллекта, такие как генеративно-состязательные сети (GAN), вариационные автоэнкодеры (VAE) и преобразователи, для генерации синтетических данных, улучшения медицинской визуализации и облегчения открытия лекарств и молекулярного дизайна.

Вопрос. Какое влияние оказывает генеративный искусственный интеллект на точность диагностики в здравоохранении?

Ответ: Генеративный ИИ может существенно повысить точность диагностики в здравоохранении, улучшая интерпретацию медицинских изображений, улучшая синтез данных о редких заболеваниях и помогая выявлять тонкие закономерности или аномалии.