Hvorfor trenger vi – som en menneskelig sivilisasjon – å pleie vitenskapelig kompetanse og fremme FoU-drevet innovasjon? Kan ikke konvensjonelle teknikker og tilnærminger følges i evighet?
Vel, selve formålet med vitenskap og teknologi er å løfte mennesker, heve livsstil og til slutt gjøre verden til et bedre sted. Spesielt innen helsevesenet er vitenskapelige fremskritt det som hjelper oss å utvikle oss til smartere og sunnere arter i Darwins visjoner.
Og akkurat nå er vi på slutten av en slik transformativ æra. Dette er tiden for kunstig intelligens (AI) og dens utallige applikasjoner og brukstilfeller som Store språkmodeller i helsevesenet. Med bruk av slik teknologi er vi nærmere å løse eldgamle mysterier knyttet til menneskekroppen, oppdage medisiner for å behandle dødelige sykdommer og til og med trosse aldring.
Så, spenn deg opp for en interessant artikkel i dag mens vi utforsker rollen til LLM i kliniske applikasjoner, og hvordan det muliggjør vitenskapelig evolusjon.
Interessant statistikk om AI i helsevesenet
- Bruken av kunstig intelligens i klinikker og helsesentre har redusert tiden brukt på overflødig administrasjon betydelig oppgaver av 20%.
- Mer enn 90% av sykehusene forventes å distribuere AI-drevne applikasjoner for å forbedre ekstern pasientovervåking innen år 2025.
- AI kan redusere utgifter som påløper ved oppdagelsen av nye legemidler ved 70%.
Bruk tilfeller av AI og store språkmodeller i helsevesenet
For å forstå LLM-er i helsevesenet bedre, la oss raskt huske hva LLM-er er. Utviklet gjennom dyplæringsteknikker, er LLM-er designet for å manipulere mennesker og menneskelig språk. De heter Large på grunn av de utrolige datamengdene de har blitt trent på.
For å forenkle forståelsen, se for deg GPT-4.o eller Gemini for helsetjenester. Når slike skreddersydde modeller brukes for superspesifikke nisjekrav, er mulighetene mange. La oss se på noen av de mest fremtredende brukstilfellene.
Støtte for klinisk beslutning
Rollen til AI i helsediagnostikk er spillskiftende. En av de fascinerende fordelene med LLMS er at de kan oppdage eller identifisere mønstre og anomalier som ikke blir lagt merke til for det menneskelige øyet. Med inndata fra presise data kan LLM-er i helsevesenet hjelpe til med å støtte kliniske beslutninger ved å analysere pasientdata og foreslå diagnoser.
Dette er spesielt supernøyaktig med hensyn til radiologi, patologi og andre medisinske bildediagnostiske rapporter.
AI-drevne medisinske assistenter
I løpet av de siste årene har bevisstheten og forståelsen av individuelle kropper økt. Dette er først og fremst på grunn av fremveksten av bærbare enheter som visualiserer ellers abstrakte kroppsgenererte data og drives videre av helse eller telemedisin.
Gjennom medisinske applikasjoner og helsemarkedsplasser tyr folk i økende grad til telemedisinske fasiliteter. For å engasjere slike pasienter og levere presisjonshelsetjenester er det nødvendig med robuste systemer. LLM-er kan hjelpe helseorganisasjoner med å oppnå dette. Gjennom bruk av chatbots eller spesifikke medisinske assistenter kan helseeksperter implementere og optimalisere automatisering av klinisk arbeidsflyt.
Dette kan hjelpe i:
- Forstå grunnleggende detaljer om en pasient
- Oppbevaring og tilbakekalling av sykehistorien til pasienter
- Planlegge avtaler og sende dytt og påminnelser
- Hente nøyaktig informasjon om pasienttilstander og hjelpe dem med å komme seg og prognose
- Svare på vanlige spørsmål om deres betingelser og mer
AI For Drug Discovery
Å oppdage medisiner for sykdommer er mer komplekst enn hva vi kan forstå. Den er rigid og systematisk, og involverer overveldende mengder protokoller, prosesser og prosedyrer. Den er også ekstremt sensitiv og studie- og forskningsdrevet.
Med bruk av LLM-er kan imidlertid helseeksperter forbedre prosessen med å oppdage legemidler på følgende måter:
- Identifisere og forstå biologiske mål gjennom dyplæringsteknikker. Dette vil tillate nøyaktig analyse av eksponering, reaksjoner og spådommer som involverer funksjonen til det nye stoffet ved behandling av tiltenkte plager.
- LLM-er og AI-modeller kan generere molekylære strukturer fra bunnen av. Dette betyr at slike strukturer kan manipuleres for deres biotilgjengelighet, styrke og mer. Dessuten kan medikamentsimuleringer også hjelpe forskere med å forstå reaksjoner og motstandere og til og med oppdage medikamenter for andre sykdommer bortsett fra den det jobbes med.
- LLM-er kan også fremskynde legemiddeloppdagelsesprosesser ved å hjelpe forskere med å forstå om eksisterende legemidler kan brukes til å behandle andre plager. Et av de siste sanntidseksemplene på dette var utplasseringen av AI for å validere effektiviteten til Remdisivir i behandlingen av COVID-19.
- Personlig medisinering kan være vitne til gjennombrudd med AI ettersom medisiner er skreddersydd for å fungere effektivt basert på en persons genetiske, livsstils- og miljødata.
Støtte for psykisk helse
Bortsett fra fysiske plager, gjennomgår verden en ekstrem krise knyttet til psykisk helse. Med alarmerende statistikk kan AI aktivere nødvendig støtte gjennom AI-drevne medisinske assistenter eller virtuelle ledsagere når det gjelder bevissthet, utdanning og hjelp til å hjelpe pasienter og mistenkte. Nivå lenger, kan det også hjelpe til med å behandle PTSD hos krigsveteraner og soldater, katastrofefriske individer og mer.
Implementeringsutfordringer for LLM-er i helsevesenet
- Bekymringer rundt sikkerheten og personvernet til pasientdata vokser med økt bruk av AI. Det tar bare én feil, uaktsomhet eller sårbarhet for å få tilgang til mengder av sensitive helsedata.
- På grunn av fordelene det gir, kan det være praktisk for interessenter og klinikker å øke avhengigheten av kunstig intelligens for diagnose, pasientbehandling og levering av tjenester. Dette må modereres gjennom reguleringer og styrking av XAI.
- Rundt 80 % av helsedataene er ustrukturerte. Utfordringer ligger i å standardisere ustrukturerte data og transformere dem til maskinklare datasett.
- Integrasjon med eksisterende helsesystemer og moduler utgjør også en teknisk og logistisk utfordring for interessenter og helseorganisasjoner.
Bygge helsespesifikke LLM-er med Shaip
Av alle utfordringene er det som sannsynligvis er det tøffeste å utvikle og trene så store modeller til presisjon. Helsetjenester involverer liv og død, og én feilkonfigurasjon eller upassende reaksjon kan utløse negative konsekvenser. Det er akkurat der AI-trening med de riktige datasettene kommer inn i bildet.
På grunn av regelverk som GDPR og HIPAA, er tilgjengeligheten av trenerbare data fortsatt en flaskehals i utviklingen av Generativ AI for pasientbehandling. Shaip kommer imidlertid som en pålitelig og praktisk løsning på denne konflikten.
Våre helsedatasett er etisk hentet, avidentifisert og validert av mennesker. For alle datakravene dine i stor skala, utforsk tilbudene våre og finn ut hvordan vi kan gi deg rikelig med helsedata for å trene medisinske store språkmodeller.
