Penjagaan kesihatan sentiasa menjadi bidang di mana inovasi dihargai dan penting untuk menyelamatkan nyawa. Walaupun kemajuan teknologi, industri penjagaan kesihatan masih menghadapi cabaran yang berlarutan.
PwC berkata kos penjagaan kesihatan akan meningkat % 7 dalam 2024. Ini disebabkan oleh keletihan kakitangan, pekerja tidak mencukupi, isu pembayaran dan kenaikan harga. Industri sedang mencari teknologi baharu untuk menyediakan penjagaan yang baik tanpa kos yang tinggi. Satu bidang utama ialah Generatif AI dalam penjagaan kesihatan.
AI Generatif menambah kelajuan, meningkatkan ketepatan dan membuka pintu untuk inovasi yang belum kami bayangkan.
Dalam artikel ini, kita akan membincangkan kuasa Generative AI dalam penjagaan kesihatan, aplikasinya dan beberapa pertimbangan etika.
Aplikasi Generatif AI dalam Penjagaan Kesihatan
Generatif AI menawarkan penyelesaian untuk latihan, diagnosis, pembangunan ubat dan banyak lagi dalam penjagaan kesihatan. Mari kita lihat bidang utama di mana teknologi ini lebih penting.
Latihan dan Simulasi Perubatan
AI Generatif mencipta senario kesihatan yang realistik untuk latihan. Tidak seperti kaedah tradisional dengan senario tetap, AI menyesuaikan diri dalam masa nyata. Ini memperkayakan pengalaman pembelajaran. Sebagai contoh, Universiti Michigan menggunakan AI untuk mensimulasikan rawatan sepsis, manakala Universiti Pennsylvania mengkaji penyebaran COVID-19.
Diagnosis Klinikal
AI Generatif membantu dalam dua cara utama: meningkatkan imej perubatan dan mendiagnosis penyakit. AI boleh menukar imbasan berkualiti rendah kepada imej resolusi tinggi. Ia juga menggunakan data pesakit untuk mengesan tanda awal keadaan seperti kanser kulit atau Alzheimer. Med-Palm 2 Google, dilatih mengenai data perubatan, mencapai kadar ketepatan 85% dalam menjawab soalan perubatan.
Pembangunan Dadah
Pembangunan dadah baru adalah urusan yang mahal, sering sampai berbilion-bilion dolar. AI Generatif boleh mengurangkan kos dengan ketara. Ia boleh mereka bentuk molekul baru dan meramalkan sifat ubat baru. Baru-baru ini, Recursion Pharmaceuticals memperoleh Valence, permulaan AI, untuk mereka bentuk calon dadah menggunakan AI.
Tugas Pentadbiran
Doktor menghadapi kadar burnout yang tinggi, sebahagiannya disebabkan oleh kerja pentadbiran. AI Generatif boleh membantu mengautomasikan tugas seperti mengisi rekod kesihatan elektronik (EHR) dan penjadualan janji temu. Navina, sebuah permulaan AI, membina alat untuk membantu doktor dalam tugas-tugas ini dan telah memperoleh $44 juta dalam pembiayaan.
Data Perubatan Sintetik
Data untuk penyelidikan perubatan sukar diperoleh, terutamanya untuk penyakit yang jarang ditemui. AI Generatif boleh menghasilkan sampel data sintetik, memintas kebimbangan privasi. Penyelidik Jerman berkembang GAnerAid, model AI yang menjana data pesakit sintetik untuk ujian klinikal.
Kelebihan dan Cabaran Generatif AI dalam Penjagaan Kesihatan
kelebihan
- Mempercepatkan: Salah satu faedah yang paling menarik ialah seberapa cepat tugasan diselesaikan. Sebagai contoh, AI boleh menyaring rekod perubatan yang luas dalam beberapa saat, yang akan mengambil masa lebih lama bagi manusia.
- Ketepatan: Generatif AI cemerlang dalam meningkatkan kualiti diagnosis. Ia boleh mengenal pasti penyakit peringkat awal dengan ketepatan yang lebih tinggi berbanding kaedah tradisional. Sebagai contoh, algoritma AI telah menunjukkan janji dalam pengesanan awal kanser.
- Capaian: Generatif AI boleh menjadikan penjagaan kesihatan lebih tersedia. Fikirkan kawasan luar bandar di mana penjagaan khusus adalah terhad. Platform teleperubatan berkuasa AI boleh menawarkan perkhidmatan perundingan dan diagnosis dari jauh.
Cabaran
- Bias: Model AI boleh mewarisi bias yang terdapat dalam data latihan mereka. Ini adalah kebimbangan dalam penjagaan kesihatan, di mana algoritma berat sebelah boleh membawa kepada layanan yang tidak sama rata untuk kumpulan demografi yang berbeza. Sebagai contoh, kajian menunjukkan bahawa an AI yang digunakan dalam penjagaan kesihatan adalah kurang tepat dalam mendiagnosis keadaan kulit bagi orang yang mempunyai warna kulit yang lebih gelap.
- Privasi Data: Salah satu kebimbangan terbesar dalam penjagaan kesihatan ialah keselamatan data sensitif. Memandangkan AI bergantung pada set data yang besar, sentiasa ada risiko pelanggaran data. Walau bagaimanapun, tinjauan 2023 menunjukkan bahawa AI juga boleh menjadi sebahagian daripada penyelesaian. Ia boleh menjimatkan hampir $1.8 juta kos pelanggaran data organisasi dan mempercepatkan pengenalan pelanggaran melebihi 100 hari.
- Kos Pelaksanaan: Menyediakan alatan AI boleh jadi mahal. Kos permulaan termasuk pembangunan perisian, persediaan perkakasan dan kakitangan latihan untuk menggunakan sistem baharu.
- Peraturan: Aplikasi perubatan AI masih merupakan kawasan kelabu kawal selia. Terdapat soalan tentang akauntabiliti sekiranya berlaku kesilapan diagnosis atau salah pengendalian data. The AS dan EU sedang membuat rancangan untuk membawa peraturan baharu, tetapi ini tidak akan berlaku tidak lama lagi.
Pandangan Masa Depan dan Trend Baharu dalam GenAI dalam Penjagaan Kesihatan
Memandangkan AI generatif terus mendapat daya tarikan, kami melihat trend baru muncul yang akan membentuk tahun-tahun akan datang industri penjagaan kesihatan. Berikut ialah gambaran keseluruhan aliran ini:
Diagnosis Lebih Baik dan Perubatan Tersuai
GenAI akan meningkatkan diagnosis penyakit dan membolehkan rawatan perubatan yang disesuaikan. Model masa depan akan menghasilkan imej perubatan terperinci dan mengenal pasti penyakit dengan ketepatan yang tinggi.
AI dan Kerja Berpasukan Manusia
GenAI akan mempromosikan tetapan di mana manusia dan AI bekerjasama. Interaksi yang berkesan antara pekerja penjagaan kesihatan dan AI diperlukan untuk memaksimumkan faedah.
Data Besar dan EHR
Menggabungkan GenAI dengan data besar dan rekod kesihatan elektronik adalah menjanjikan. Model AI ini boleh menganalisis data pesakit yang pelbagai untuk memberikan cerapan yang berguna. Mereka boleh menggunakan EHR untuk mencari arah aliran, membuat ramalan dan memperhalusi rawatan.
Pembelajaran Terus
GenAI perlu terus belajar untuk kekal berguna. Ia mesti menyesuaikan diri dengan data baharu, penyakit dan anjakan penjagaan kesihatan. Model masa depan berkemungkinan akan dapat belajar secara berterusan, menjadikannya lebih tepat dan berguna.
Peranan Data AI Generatif dalam Penjagaan Kesihatan
Data memainkan peranan penting dalam menjanakan AI generatif untuk industri penjagaan kesihatan. Ini caranya:
Model Latihan
Data berkualiti tinggi adalah penting untuk melatih algoritma AI. Model ini belajar daripada sejarah pesakit lalu, imej perubatan, dan juga maklumat genetik untuk menjadi lebih bijak.
Meningkatkan Ketepatan
Lebih pelbagai dan luas set data, lebih baik model AI boleh meramal dan mendiagnosis. Sebagai contoh, AI yang dilatih pada julat luas sinar-X boleh mengenal pasti masalah paru-paru dengan lebih tepat.
Perubatan Peribadi
Data membolehkan AI menyesuaikan rawatan mengikut keperluan individu. Sebagai contoh, AI boleh menganalisis data daripada pelbagai sumber untuk mengesyorkan ubat yang paling berkesan untuk pesakit.
Analisis ramalan
Dengan data yang mencukupi, AI boleh meramalkan keperluan pesakit dan trend penjagaan kesihatan. Ia boleh meramalkan wabak penyakit atau menjangkakan sumber yang diperlukan oleh hospital.
Pematuhan Etika dan Undang-undang
Data membantu memastikan model AI mematuhi peraturan penjagaan kesihatan. Data yang betul boleh membantu mengenal pasti sebarang berat sebelah atau ketidaktepatan yang boleh membawa kepada layanan yang tidak sama rata.
