Mae gofal iechyd bob amser wedi bod yn faes lle mae arloesedd yn cael ei werthfawrogi ac yn hanfodol ar gyfer achub bywydau. Er gwaethaf datblygiadau technolegol, mae'r diwydiant gofal iechyd yn dal i wynebu heriau parhaus.
Dywed PwC y bydd costau gofal iechyd yn codi 7% yn 2024. Mae hyn oherwydd gorflino staff, gweithwyr annigonol, problemau talu, a phrisiau cynyddol. Mae'r diwydiant yn edrych ar dechnoleg newydd i ddarparu gofal da heb gostau uchel. Un maes allweddol yw AI cynhyrchiol mewn gofal iechyd.
AI cynhyrchiol yn ychwanegu cyflymder, yn gwella cywirdeb, ac yn agor drysau ar gyfer arloesiadau nad ydym wedi'u dychmygu eto.
Yn yr erthygl hon, byddwn yn trafod pŵer AI Generative mewn gofal iechyd, ei gymwysiadau, a rhai ystyriaethau moesegol.
Cymwysiadau AI cynhyrchiol mewn Gofal Iechyd
Mae AI cynhyrchiol yn cynnig atebion ar gyfer hyfforddiant, diagnosis, datblygu cyffuriau, a mwy ym maes gofal iechyd. Gadewch i ni edrych ar feysydd allweddol lle mae'r dechnoleg hon yn bwysicach.
Hyfforddiant Meddygol ac Efelychiadau
Mae AI cynhyrchiol yn creu senarios iechyd realistig ar gyfer hyfforddiant. Yn wahanol i ddulliau traddodiadol gyda senarios sefydlog, mae AI yn addasu mewn amser real. Mae hyn yn cyfoethogi'r profiad dysgu. Er enghraifft, mae Prifysgol Michigan yn defnyddio AI i efelychu triniaeth sepsis, tra bod y Mae Prifysgol Pennsylvania yn astudio lledaeniad COVID-19.
Diagnosis Clinigol
Mae AI cynhyrchiol yn helpu mewn dwy brif ffordd: gwella delweddau meddygol a gwneud diagnosis o glefydau. Gall AI droi sganiau o ansawdd isel yn ddelweddau cydraniad uchel. Mae hefyd yn defnyddio data cleifion i ganfod arwyddion cynnar cyflyrau fel canser y croen neu Alzheimer. Palm Med-dal Google 2, wedi'i hyfforddi ar ddata meddygol, wedi cyflawni cyfradd cywirdeb o 85% wrth ateb cwestiynau meddygol.
Datblygu Cyffuriau
Mae datblygu cyffuriau newydd yn fater costus, yn aml yn cyrraedd biliynau o ddoleri. Gall AI cynhyrchiol dorri costau'n sylweddol. Gall ddylunio moleciwlau newydd a rhagweld priodweddau cyffuriau newydd. Yn ddiweddar, Cafodd Recursion Pharmaceuticals Valence, cychwyniad AI, i ddylunio ymgeiswyr cyffuriau gan ddefnyddio AI.
Tasgau Gweinyddol
Mae meddygon yn wynebu cyfradd llosgi allan uchel, yn rhannol oherwydd gwaith gweinyddol. Gall AI cynhyrchiol helpu i awtomeiddio tasgau fel llenwi cofnodion iechyd electronig (EHRs) a threfnu apwyntiadau. Navina, cwmni cychwyn AI, wedi adeiladu offeryn i gynorthwyo meddygon yn y tasgau hyn ac mae eisoes wedi sicrhau $44 miliwn mewn cyllid.
Data Meddygol Synthetig
Mae'n anodd dod o hyd i ddata ar gyfer ymchwil feddygol, yn enwedig ar gyfer clefydau prin. Gall AI cynhyrchiol gynhyrchu samplau data synthetig, gan osgoi pryderon preifatrwydd. Datblygodd ymchwilwyr Almaeneg GANerAid, model AI sy'n cynhyrchu data cleifion synthetig ar gyfer treialon clinigol.
Manteision a Heriau AI Cynhyrchiol mewn Gofal Iechyd
manteision
- Cyflymu: Un o'r manteision mwyaf cymhellol yw pa mor gyflym y mae tasgau'n cael eu cyflawni. Er enghraifft, gall AI sifftio trwy gofnodion meddygol helaeth mewn eiliadau, a fyddai'n cymryd llawer mwy o amser i ddyn.
- Cywirdeb: Mae AI cynhyrchiol yn rhagori wrth wella ansawdd diagnosis. Gall nodi clefydau cyfnod cynnar gyda chywirdeb uwch o'i gymharu â dulliau traddodiadol. Er enghraifft, mae algorithmau AI wedi dangos addewid wrth ganfod canser yn gynnar.
- Hygyrchedd: Gall AI cynhyrchiol sicrhau bod gofal iechyd ar gael yn fwy. Meddyliwch am ardaloedd gwledig lle mae gofal arbenigol yn gyfyngedig. Gall llwyfannau telefeddygaeth a bwerir gan AI gynnig gwasanaethau ymgynghori a diagnosis o bell.
Heriau
- Rhagfarn: Gall modelau AI etifeddu rhagfarnau sy'n bresennol yn eu data hyfforddi. Mae hwn yn bryder ym maes gofal iechyd, lle gallai algorithmau rhagfarnllyd arwain at driniaeth anghyfartal ar gyfer gwahanol grwpiau demograffig. Er enghraifft, dangosodd astudiaeth fod a Roedd AI a ddefnyddiwyd mewn gofal iechyd yn llai cywir wrth wneud diagnosis o gyflyrau croen ar gyfer pobl â thonau croen tywyllach.
- Preifatrwydd Data: Un o'r pryderon mwyaf ym maes gofal iechyd yw diogelwch data sensitif. Gan fod AI yn dibynnu ar setiau data mawr, mae bob amser risg o dorri data. Fodd bynnag, mae arolwg yn 2023 yn dangos y gall AI hefyd fod yn rhan o'r datrysiad. Gall arbed bron i $1.8 miliwn i sefydliadau mewn costau torri data a chyflymu'r broses o adnabod toriad o fwy na 100 diwrnod.
- Costau Gweithredu: Gall sefydlu offer AI fod yn ddrud. Mae costau cychwynnol yn cynnwys datblygu meddalwedd, gosod caledwedd, a hyfforddi staff i ddefnyddio'r systemau newydd.
- Rheoliad: Mae cymwysiadau meddygol AI yn dal i fod yn faes llwyd rheoleiddiol. Mae yna gwestiynau am atebolrwydd mewn achos o gamddiagnosis neu gam-drin data. Mae'r Mae'r UD a'r UE yn gwneud cynlluniau i ddod â rheoliadau newydd, ond ni fydd hyn yn digwydd yn fuan.
Golygfeydd ar gyfer y Dyfodol a Thueddiadau Newydd mewn GenAI mewn Gofal Iechyd
Wrth i AI cynhyrchiol barhau i ennill tyniant, rydym yn gweld tueddiadau newydd sy'n dod i'r amlwg a fydd yn siapio blynyddoedd nesaf y diwydiant gofal iechyd. Dyma drosolwg o'r tueddiadau hyn:
Gwell Diagnosis a Meddygaeth Arferol
Bydd GenAI yn gwella diagnosis clefyd ac yn galluogi triniaethau meddygol wedi'u teilwra. Bydd modelau'r dyfodol yn cynhyrchu delweddau meddygol manwl ac yn nodi clefydau gyda chywirdeb uchel.
AI a Gwaith Tîm Dynol
Bydd GenAI yn hyrwyddo lleoliadau lle mae bodau dynol ac AI yn cydweithio. Mae angen rhyngweithio effeithiol rhwng gweithwyr gofal iechyd ac AI er mwyn sicrhau'r buddion mwyaf posibl.
Data Mawr ac EHRs
Mae uno GenAI â data mawr a chofnodion iechyd electronig yn addawol. Gall y modelau AI hyn ddadansoddi data cleifion amrywiol i roi mewnwelediadau defnyddiol. Gallant ddefnyddio EHRs i ddod o hyd i dueddiadau, gwneud rhagfynegiadau, a thriniaethau mân.
Dysgu Parhaus
Mae angen i GenAI barhau i ddysgu er mwyn parhau i fod yn ddefnyddiol. Rhaid iddo addasu i ddata newydd, clefydau, a sifftiau gofal iechyd. Mae'n debygol y bydd modelau'r dyfodol yn gallu dysgu'n barhaus, gan eu gwneud yn fwy cywir a defnyddiol.
Rôl Data AI Cynhyrchol mewn Gofal Iechyd
Mae data yn chwarae rhan bwysig wrth bweru AI cynhyrchiol ar gyfer y diwydiant gofal iechyd. Dyma sut:
Modelau Hyfforddi
Mae data o ansawdd uchel yn hanfodol ar gyfer hyfforddi algorithmau AI. Mae'r modelau hyn yn dysgu o hanes cleifion yn y gorffennol, delweddau meddygol, a hyd yn oed gwybodaeth enetig i ddod yn ddoethach.
Gwella Cywirdeb
Po fwyaf amrywiol a helaeth yw'r set ddata, y gorau y gall y model AI ragfynegi a gwneud diagnosis. Er enghraifft, gall AI sydd wedi'i hyfforddi ar ystod eang o belydrau-X nodi problemau ysgyfaint yn fwy cywir.
Meddygaeth wedi'i Bersonoli
Mae data yn galluogi AI i deilwra triniaethau i anghenion unigol. Er enghraifft, gall AI ddadansoddi data o ffynonellau lluosog i argymell y feddyginiaeth fwyaf effeithiol ar gyfer claf.
Dadansoddeg Rhagfynegol
Gyda digon o ddata, gall AI ragweld anghenion cleifion a thueddiadau gofal iechyd. Gall ragweld achosion o glefydau neu ragweld yr adnoddau y bydd eu hangen ar ysbyty.
Cydymffurfiad Moesegol a Chyfreithiol
Mae data yn helpu i sicrhau bod modelau AI yn cydymffurfio â rheoliadau gofal iechyd. Gall data priodol helpu i nodi unrhyw ragfarnau neu anghywirdebau a allai arwain at driniaeth anghyfartal.
