Sundhedspleje har altid været et område, hvor innovation er værdsat og afgørende for at redde liv. På trods af teknologiske fremskridt står sundhedsindustrien stadig over for vedvarende udfordringer.
PwC siger, at sundhedsudgifterne vil stige 7% i 2024. Dette skyldes personaleudbrændthed, utilstrækkelig arbejdskraft, betalingsproblemer og stigende priser. Industrien kigger på ny teknologi for at give god pleje uden høje omkostninger. Et nøgleområde er generativ kunstig intelligens i sundhedsvæsenet.
Generativ AI tilføjer hastighed, forbedrer nøjagtigheden og åbner døre for innovationer, som vi endnu ikke har forestillet os.
I denne artikel vil vi diskutere kraften i Generativ AI i sundhedsvæsenet, dets applikationer og nogle etiske overvejelser.
Anvendelser af generativ kunstig intelligens i sundhedssektoren
Generativ AI tilbyder løsninger til træning, diagnose, udvikling af lægemidler og mere i sundhedsvæsenet. Lad os se på nøgleområder, hvor denne teknologi har større betydning.
Medicinsk træning og simuleringer
Generativ AI skaber realistiske sundhedsscenarier til træning. I modsætning til traditionelle metoder med faste scenarier tilpasser AI sig i realtid. Dette beriger læringsoplevelsen. For eksempel bruger University of Michigan AI til at simulere sepsisbehandling, mens University of Pennsylvania studerer spredning af COVID-19.
Klinisk diagnose
Generativ AI hjælper på to hovedmåder: forbedring af medicinske billeder og diagnosticering af sygdomme. AI kan forvandle scanninger af lav kvalitet til billeder i høj opløsning. Den bruger også patientdata til at opdage tidlige tegn på tilstande som hudkræft eller Alzheimers. Googles Med-Palm 2, trænet i medicinske data, opnåede en nøjagtighedsrate på 85 % i besvarelsen af medicinske spørgsmål.
Drug Development
Udvikling af nye lægemidler er en bekostelig affære, som ofte rækker ud milliarder af dollars. Generativ AI kan reducere omkostningerne betydeligt. Det kan designe nye molekyler og forudsige egenskaberne af nye lægemidler. For nylig, Recursion Pharmaceuticals købte Valence, en AI-startup, til at designe lægemiddelkandidater ved hjælp af AI.
Administrative opgaver
Læger står over for en høj udbrændthedsrate, delvist på grund af administrativt arbejde. Generativ AI kan hjælpe med at automatisere opgaver som at udfylde elektroniske sundhedsjournaler (EPJ'er) og planlægge aftaler. Navina, en AI-startup, byggede et værktøj til at hjælpe læger med disse opgaver og har allerede sikret $44 millioner i finansiering.
Syntetiske medicinske data
Data til medicinsk forskning er svære at finde, især for sjældne sygdomme. Generativ AI kan producere syntetiske dataeksempler og omgå bekymringer om privatlivets fred. Tyske forskere udviklede GANerAid, en kunstig intelligens-model, der genererer syntetiske patientdata til kliniske forsøg.
Fordele og udfordringer ved generativ kunstig intelligens i sundhedssektoren
Fordele
- Speed: En af de mest overbevisende fordele er, hvor hurtigt opgaver bliver udført. For eksempel kan AI gennemsøge omfattende lægejournaler på få sekunder, hvilket ville tage et menneske meget længere tid.
- Nøjagtighed: Generativ AI udmærker sig ved at forbedre diagnosekvaliteten. Det kan identificere tidlige sygdomme med højere nøjagtighed sammenlignet med traditionelle metoder. For eksempel har AI-algoritmer vist lovende i tidlig kræftdetektion.
- Tilgængelighed: Generativ kunstig intelligens kan gøre sundhedsvæsenet mere tilgængeligt. Tænk på landdistrikter, hvor specialiseret pleje er begrænset. AI-drevne telemedicinske platforme kan tilbyde konsulent- og diagnosetjenester eksternt.
Udfordringer
- Partiskhed: AI-modeller kan arve skævheder, der er til stede i deres træningsdata. Dette er en bekymring i sundhedsvæsenet, hvor skæve algoritmer kan føre til ulige behandling af forskellige demografiske grupper. For eksempel viste en undersøgelse, at en AI brugt i sundhedsvæsenet var mindre nøjagtig i diagnosticering af hudsygdomme for mennesker med mørkere hudtoner.
- Datasikkerhed: En af de største bekymringer i sundhedsvæsenet er sikkerheden af følsomme data. Da AI er afhængig af store datasæt, er der altid risiko for databrud. En undersøgelse fra 2023 viser dog, at AI også kan være en del af løsningen. Det kan spare organisationer for næsten 1.8 millioner dollars i omkostninger til databrud og fremskynde identifikation af brud med over 100 dage.
- Implementeringsomkostninger: Opsætning af AI-værktøjer kan være dyrt. Startomkostninger omfatter softwareudvikling, hardwareopsætning og træning af personale til at bruge de nye systemer.
- Regulering: AI's medicinske applikationer er stadig en regulatorisk gråzone. Der er spørgsmål om ansvarlighed i tilfælde af fejldiagnosticering eller fejlhåndtering af data. Det USA og EU lægger planer at bringe nye regler, men det vil ikke ske snart.
Fremtidige synspunkter og nye tendenser i GenAI i sundhedssektoren
Efterhånden som generativ kunstig intelligens fortsætter med at vinde indpas, ser vi nye nye tendenser, der vil forme de kommende år i sundhedssektoren. Her er en oversigt over disse tendenser:
Bedre diagnose og tilpasset medicin
GenAI vil forbedre sygdomsdiagnostik og muliggøre skræddersyede medicinske behandlinger. Fremtidige modeller vil producere detaljerede medicinske billeder og identificere sygdomme med høj nøjagtighed.
AI og Human Teamwork
GenAI vil fremme omgivelser, hvor mennesker og AI samarbejder. Effektiv interaktion mellem sundhedspersonale og AI er nødvendig for at maksimere fordelene.
Big Data og EPJ'er
At fusionere GenAI med big data og elektroniske sundhedsjournaler er lovende. Disse AI-modeller kan analysere forskellige patientdata for at give nyttig indsigt. De kan bruge EPJ'er til at finde trends, lave forudsigelser og finjustere behandlinger.
Løbende læring
GenAI skal blive ved med at lære for at forblive nyttig. Det skal tilpasse sig nye data, sygdomme og skift i sundhedsvæsenet. Fremtidige modeller vil sandsynligvis være i stand til at lære kontinuerligt, hvilket gør dem mere nøjagtige og nyttige.
Rolle af generative AI-data i sundhedsvæsenet
Data spiller en vigtig rolle i at drive generativ AI til sundhedsindustrien. Sådan gør du:
Træningsmodeller
Data af høj kvalitet er afgørende for træning af AI-algoritmer. Disse modeller lærer af tidligere patienthistorier, medicinske billeder og endda genetisk information for at blive klogere.
Forbedring af nøjagtighed
Jo mere forskelligartet og omfattende datasættet er, jo bedre kan AI-modellen forudsige og diagnosticere. For eksempel kan en AI trænet på en bred vifte af røntgenstråler mere præcist identificere lungeproblemer.
Personlig medicin
Data giver AI mulighed for at skræddersy behandlinger til individuelle behov. For eksempel kan AI analysere data fra flere kilder for at anbefale den mest effektive medicin til en patient.
Prediktiv Analytics
Med nok data kan AI forudsige patientbehov og sundhedstendenser. Det kan forudsige sygdomsudbrud eller forudse de ressourcer et hospital får brug for.
Etisk og juridisk overholdelse
Data hjælper med at sikre, at AI-modeller overholder sundhedsreglerne. Korrekte data kan hjælpe med at identificere skævheder eller unøjagtigheder, der kan føre til ulige behandling.
