Generativ kunstig intelligens i helsevesenet: applikasjoner, fordeler, utfordringer og fremtidige trender

Helsetjenester har alltid vært et felt der innovasjon er verdsatt og avgjørende for å redde liv. Til tross for teknologiske fremskritt, står helsesektoren fortsatt overfor langvarige utfordringer.

PwC sier at helsekostnadene vil øke 7% i 2024. Dette skyldes utbrenthet i personalet, utilstrekkelig arbeidskraft, betalingsproblemer og stigende priser. Bransjen ser på ny teknologi for å gi god omsorg uten høye kostnader. Et nøkkelområde er generativ kunstig intelligens i helsevesenet.

Generativ AI legger til hastighet, forbedrer nøyaktigheten og åpner dører for innovasjoner som vi ennå ikke har forestilt oss.

I denne artikkelen vil vi diskutere kraften til Generativ AI i helsevesenet, dens applikasjoner og noen etiske hensyn.

Anvendelser av generativ kunstig intelligens i helsevesenet

Generativ AI tilbyr løsninger for opplæring, diagnose, legemiddelutvikling og mer i helsevesenet. La oss se på nøkkelområder hvor denne teknologien har større betydning.

1. Medisinsk trening og simuleringer

   Generativ AI skaper realistiske helsescenarier for trening. I motsetning til tradisjonelle metoder med faste scenarier, tilpasser AI seg i sanntid. Dette beriker læringsopplevelsen. For eksempel bruker University of Michigan AI for å simulere sepsisbehandling, mens University of Pennsylvania studerer spredning av COVID-19.

2. Klinisk diagnose

   Generativ AI hjelper på to hovedmåter: forbedre medisinske bilder og diagnostisere sykdommer. AI kan gjøre skanninger av lav kvalitet til bilder med høy oppløsning. Den bruker også pasientdata for å oppdage tidlige tegn på tilstander som hudkreft eller Alzheimers. Googles Med-Palm 2, trent på medisinske data, oppnådde en nøyaktighetsgrad på 85 % når det gjaldt å svare på medisinske spørsmål.

3. Drug Development

   Utvikling av nye medikamenter er en kostbar affære, ofte rekkevidde milliarder av dollar. Generativ AI kan redusere kostnadene betydelig. Den kan designe nye molekyler og forutsi egenskapene til nye medikamenter. Nylig, Recursion Pharmaceuticals kjøpte Valence, en AI-oppstart, for å designe legemiddelkandidater ved bruk av AI.

4. Administrative oppgaver

   Leger har høy utbrenthetsrate, delvis på grunn av administrativt arbeid. Generativ AI kan hjelpe med å automatisere oppgaver som å fylle ut elektroniske helsejournaler (EPJer) og planlegge avtaler. Navina, en AI-oppstart, bygde et verktøy for å hjelpe leger med disse oppgavene og har allerede sikret 44 millioner dollar i finansiering.

5. Syntetiske medisinske data

   Data for medisinsk forskning er vanskelig å få tak i, spesielt for sjeldne sykdommer. Generativ AI kan produsere syntetiske dataprøver og omgå personvernhensyn. Tyske forskere utviklet GANerAid, en AI-modell som genererer syntetiske pasientdata for kliniske studier.

Fordeler og utfordringer med generativ kunstig intelligens i helsevesenet

Fordeler

• Speed: En av de mest overbevisende fordelene er hvor raskt oppgavene blir utført. For eksempel kan AI sile gjennom omfattende medisinske journaler på sekunder, noe som vil ta et menneske mye lengre tid.
• Nøyaktighet: Generativ AI utmerker seg i å forbedre diagnosekvaliteten. Den kan identifisere tidlige sykdommer med høyere nøyaktighet sammenlignet med tradisjonelle metoder. For eksempel har AI-algoritmer vist lovende i tidlig kreftdeteksjon.
• tilgjengelighet: Generativ AI kan gjøre helsetjenester mer tilgjengelig. Tenk på landlige områder der spesialisert omsorg er begrenset. AI-drevne telemedisinplattformer kan tilby konsultasjons- og diagnosetjenester eksternt.

Utfordringer

• Partiskhet: AI-modeller kan arve skjevheter som finnes i treningsdataene deres. Dette er en bekymring i helsevesenet, der partiske algoritmer kan føre til ulik behandling for ulike demografiske grupper. For eksempel viste en studie at en AI brukt i helsevesenet var mindre nøyaktig i diagnostisering av hudsykdommer for personer med mørkere hudtoner.
• Datasikkerhet: En av de største bekymringene innen helsevesenet er sikkerheten til sensitive data. Siden AI er avhengig av store datasett, er det alltid risiko for datainnbrudd. En undersøkelse fra 2023 viser imidlertid at AI også kan være en del av løsningen. Det kan spare organisasjoner for nesten 1.8 millioner dollar i datainnbruddskostnader og fremskynde identifiseringen av brudd med over 100 dager.
• Implementeringskostnader: Det kan være dyrt å sette opp AI-verktøy. Startkostnader inkluderer programvareutvikling, maskinvareoppsett og opplæring av personalet til å bruke de nye systemene.
• Regulering: AIs medisinske applikasjoner er fortsatt en regulatorisk gråsone. Det er spørsmål om ansvarlighet i tilfelle feildiagnostisering eller feilhåndtering av data. De USA og EU legger planer å bringe nye regler, men dette vil ikke skje snart.

Fremtidssyn og nye trender i GenAI i helsevesenet

Ettersom generativ kunstig intelligens fortsetter å få gjennomslag, ser vi nye nye trender som vil forme de kommende årene i helsesektoren. Her er en oversikt over disse trendene:

1. Bedre diagnose og tilpasset medisin

   GenAI vil forbedre sykdomsdiagnosen og muliggjøre skreddersydde medisinske behandlinger. Fremtidige modeller vil produsere detaljerte medisinske bilder og identifisere sykdommer med høy nøyaktighet.

2. AI og menneskelig teamarbeid

   GenAI vil fremme innstillinger der mennesker og AI samarbeider. Effektiv interaksjon mellom helsepersonell og AI er nødvendig for å maksimere fordelene.

3. Big Data og EPJer

   Å slå sammen GenAI med store data og elektroniske helsejournaler er lovende. Disse AI-modellene kan analysere ulike pasientdata for å gi nyttig innsikt. De kan bruke EPJer til å finne trender, lage spådommer og finjustere behandlinger.

4. Pågående læring

   GenAI må fortsette å lære for å være nyttig. Den må tilpasse seg nye data, sykdommer og endringer i helsevesenet. Fremtidige modeller vil sannsynligvis kunne lære kontinuerlig, noe som gjør dem mer nøyaktige og nyttige.

Rollen til generative AI-data i helsevesenet

Data spiller en viktig rolle i å drive generativ AI for helsesektoren. Dette er hvordan:

1. Treningsmodeller

   Data av høy kvalitet er avgjørende for å trene AI-algoritmer. Disse modellene lærer fra tidligere pasienthistorier, medisinske bilder og til og med genetisk informasjon for å bli smartere.

2. Forbedrer nøyaktigheten

   Jo mer mangfoldig og omfattende datasettet er, desto bedre kan AI-modellen forutsi og diagnostisere. For eksempel kan en kunstig intelligens trent på et bredt spekter av røntgenstråler identifisere lungeproblemer mer nøyaktig.

3. Personlig medisin

   Data lar AI skreddersy behandlinger til individuelle behov. For eksempel kan AI analysere data fra flere kilder for å anbefale den mest effektive medisinen for en pasient.

4. Prediktiv Analytics

   Med nok data kan AI forutsi pasientbehov og helsetrender. Det kan forutsi sykdomsutbrudd eller forutse ressursene et sykehus trenger.

5. Etisk og juridisk overholdelse

   Data bidrar til å sikre at AI-modeller overholder helseforskriftene. Riktige data kan bidra til å identifisere skjevheter eller unøyaktigheter som kan føre til ulik behandling.