Hvorfor har vi - som menneskelig civilisation - brug for at pleje videnskabelige kompetencer og fremme forskning og udviklingsdrevet innovation? Kan konventionelle teknikker og tilgange ikke følges for evigt?
Nå, selve formålet med videnskab og teknologi er at løfte mennesker, højne livsstil og i sidste ende gøre verden til et bedre sted. Specifikt inden for sundhedssektoren er videnskabelige fremskridt, hvad der hjælper os med at udvikle os til smartere og sundere arter i Darwins visioner.
Og lige nu er vi på spidsen af sådan en transformativ æra. Dette er tiden for kunstig intelligens (AI) og dens utallige applikationer og brugssager som f.eks Store sprogmodeller i sundhedsvæsenet. Med brugen af sådan teknologi er vi tættere på at løse ældgamle mysterier relateret til den menneskelige krop, opdage lægemidler til behandling af dødelige sygdomme og endda trodse aldring.
Så spænd op til en interessant artikel i dag, mens vi udforsker rollen som LLM'er i kliniske applikationer, og hvordan det muliggør videnskabelig evolution.
Interessant statistik om AI i sundhedssektoren
- Brugen af kunstig intelligens i klinikker og sundhedscentre har reduceret tidsforbruget på overflødig administration markant opgaver af 20 %.
- Over 90 % af hospitalerne forventes at implementere AI-drevne applikationer for at forbedre fjernovervågning af patienten inden år 2025.
- AI kan reducere udgifterne i forbindelse med opdagelsen af nye lægemidler ved 70 %.
Anvendelse af kunstig intelligens og store sprogmodeller i sundhedsvæsenet
For at forstå LLM'er i sundhedssektoren bedre, lad os hurtigt huske, hvad LLM'er er. Udviklet gennem deep learning-teknikker er LLM'er designet til at manipulere mennesker og menneskeligt sprog. De er navngivet Large på grund af de utrolige mængder data, de er blevet trænet i.
For at forenkle forståelsen, forestil dig GPT-4.o eller Gemini til sundhedspleje. Når sådanne skræddersyede modeller implementeres til superspecifikke nichekrav, er mulighederne rigelige. Lad os se på nogle af de mest fremtrædende use cases.
Klinisk beslutningsstøtte
Rollen som AI i sundhedsdiagnostik er spilskiftende. En af de fascinerende fordele ved LLMS er, at de kan opdage eller identificere mønstre og anomalier, som det menneskelige øje ikke bemærker. Med input af præcise data kan LLM'er i sundhedsvæsenet hjælpe med at understøtte kliniske beslutninger ved at analysere patientdata og foreslå diagnoser.
Dette er specifikt superpræcis med hensyn til radiologi, patologi og andre medicinske billeddiagnostiske rapporter.
AI-drevne medicinske assistenter
I løbet af de sidste par år er bevidstheden om og forståelsen af individuelle kroppe steget. Dette skyldes primært stigningen af bærbare enheder, der visualiserer ellers abstrakte kropsgenererede data og drives yderligere frem af sundhed eller telemedicin.
Gennem medicinske applikationer og sundhedsmarkedspladser tyer folk i stigende grad til telemedicinske faciliteter. For at engagere sådanne patienter og levere præcis sundhedspleje er der brug for robuste systemer. LLM'er kan hjælpe sundhedsorganisationer med at opnå dette. Gennem brug af chatbots eller specifikke medicinske assistenter kan sundhedseksperter implementere og optimere automatisering af klinisk workflow.
Dette kan hjælpe med:
- Forstå grundlæggende detaljer om en patient
- Fastholdelse og genkaldelse af patienters sygehistorie
- Planlægning af aftaler og afsendelse af nudges og påmindelser
- Hentning af nøjagtige oplysninger om patienttilstande og hjælp til deres helbredelse og prognose
- Besvarelse af ofte stillede spørgsmål om deres betingelser og mere
AI til lægemiddelopdagelse
At opdage lægemidler til sygdomme er mere komplekst, end hvad vi kan forstå. Det er stift og systematisk og involverer overvældende mængder af protokoller, processer og procedurer. Det er også ekstremt følsomt og studie- og forskningsdrevet.
Men med brugen af LLM'er kan sundhedseksperter forbedre processen med lægemiddelopdagelse på følgende måder:
- Identificer og forstå biologiske mål gennem deep learning-teknikker. Dette vil muliggøre nøjagtig analyse af eksponering, reaktioner og forudsigelser, der involverer det nye lægemiddels funktion til behandling af tilsigtede lidelser.
- LLM'er og AI-modeller kan generere molekylære strukturer fra bunden. Dette betyder, at sådanne strukturer kan manipuleres for deres biotilgængelighed, styrke og mere. Desuden kan lægemiddelsimuleringer også hjælpe forskere med at forstå reaktioner og modstandere og endda opdage lægemidler til andre sygdomme end den, der i øjeblikket arbejdes på.
- LLM'er kan også fremskynde lægemiddelopdagelsesprocesser ved at hjælpe forskere med at forstå, om eksisterende lægemidler kan bruges til at behandle andre lidelser. Et af de seneste realtidseksempler på dette var implementeringen af kunstig intelligens til at validere Remdisivirs effektivitet til behandling af COVID-19.
- Personlig medicin kan være vidne til gennembrud med AI, da lægemidler er skræddersyet til effektivt at virke baseret på en persons genetiske, livsstils- og miljødata.
Støtte til mental sundhed
Udover fysiske lidelser gennemgår verden en ekstrem krise i forhold til mental sundhed. Med alarmerende statistik kan AI aktivere nødvendig support igennem AI-drevne medicinske assistenter eller virtuelle ledsagere i form af opmærksomhed, uddannelse og hjælp til at hjælpe patienter og mistænkelige. Et niveau længere, kan det også hjælpe med at behandle PTSD hos krigsveteraner og soldater, katastrofefristede personer og mere.
Implementeringsudfordringer for LLM'er i sundhedssektoren
- Bekymringer omkring sikkerheden og privatlivets fred for patientdata vokser med den øgede anvendelse af AI. Det kræver kun én fejl, uagtsom handling eller sårbarhed for at få adgang til mængder af følsomme sundhedsdata.
- På grund af de fordele, det tilbyder, kan det være bekvemt for interessenter og klinikker at øge deres afhængighed af AI til diagnose, patientbehandling og levering af tjenester. Dette skal modereres gennem regler og styrkelse af XAI.
- Omkring 80 % af sundhedsdataene er ustrukturerede. Udfordringer ligger i at standardisere ustrukturerede data og transformere dem til maskinklare datasæt.
- Integration med eksisterende sundhedssystemer og moduler udgør også en teknisk og logistisk udfordring for interessenter og sundhedsorganisationer.
Opbygning af sundhedsspecifikke LLM'er med Shaip
Af alle udfordringerne er det nok det sværeste at udvikle og træne så store modeller til præcision. Sundhedspleje involverer liv og død, og én fejlkonfiguration eller upassende reaktion kan udløse negative konsekvenser. Det er netop her AI-træning med de rigtige datasæt kommer ind i billedet.
På grund af regler som GDPR og HIPAA er tilgængeligheden af oplærbare data stadig en flaskehals i udviklingen af Generativ AI til patientpleje. Shaip kommer dog som en pålidelig og bekvem løsning på denne konflikt.
Vores sundhedsdatasæt er etisk fremskaffet, afidentificeret og valideret af mennesker. For alle dine datakrav i stor skala, udforsk vores tilbud og find ud af, hvordan vi kan give dig rigelige sundhedsdata til at træne din medicinske store sprogmodeller.
