Generativ AI inom hälso- och sjukvården: applikationer, fördelar, utmaningar och framtida trender

Sjukvård har alltid varit ett område där innovation är uppskattat och avgörande för att rädda liv. Trots tekniska framsteg står sjukvårdsindustrin fortfarande inför kvardröjande utmaningar.

PwC säger att sjukvårdskostnaderna kommer att stiga 7% i 2024. Detta beror på personalutmattning, otillräcklig personal, betalningsproblem och stigande priser. Branschen tittar på ny teknik för att ge bra vård utan höga kostnader. Ett nyckelområde är Generativ AI inom vården.

Generativ AI ger snabbhet, förbättrar noggrannheten och öppnar dörrar för innovationer som vi ännu inte har föreställt oss.

I den här artikeln kommer vi att diskutera kraften i Generativ AI inom sjukvården, dess tillämpningar och några etiska överväganden.

Tillämpningar av generativ AI i sjukvården

Generativ AI erbjuder lösningar för utbildning, diagnostik, läkemedelsutveckling med mera inom vården. Låt oss titta på nyckelområden där denna teknik är viktigare.

1. Medicinsk utbildning och simuleringar

   Generativ AI skapar realistiska hälsoscenarier för träning. Till skillnad från traditionella metoder med fasta scenarier, anpassar AI sig i realtid. Detta berikar inlärningsupplevelsen. Till exempel, University of Michigan använder AI för att simulera sepsisbehandling, medan University of Pennsylvania studerar spridning av covid-19.

2. Klinisk diagnos

   Generativ AI hjälper till på två huvudsakliga sätt: förbättra medicinska bilder och diagnostisera sjukdomar. AI kan förvandla skanningar av låg kvalitet till högupplösta bilder. Den använder också patientdata för att upptäcka tidiga tecken på tillstånd som hudcancer eller Alzheimers. Googles Med-Palm 2, utbildad på medicinska data, uppnådde en 85 % noggrannhet när det gäller att svara på medicinska frågor.

3. Läkemedelsutveckling

   Utveckling av nya läkemedel är en kostsam affär som ofta når miljarder dollar. Generativ AI kan minska kostnaderna avsevärt. Det kan designa nya molekyler och förutsäga egenskaperna hos nya läkemedel. Nyligen, Recursion Pharmaceuticals förvärvade Valence, en AI-startup, för att designa läkemedelskandidater med AI.

4. Administrativa uppgifter

   Läkare har en hög utbrändhet, delvis på grund av administrativt arbete. Generativ AI kan hjälpa till att automatisera uppgifter som att fylla i elektroniska hälsojournaler (EHR) och schemalägga möten. Navina, en AI-startup, byggde ett verktyg för att hjälpa läkare i dessa uppgifter och har redan säkrat $44 miljoner i finansiering.

5. Syntetiska medicinska data

   Data för medicinsk forskning är svåra att få fram, särskilt för sällsynta sjukdomar. Generativ AI kan producera syntetiska dataprover och kringgå integritetsproblem. Tyska forskare utvecklades GANerAid, en AI-modell som genererar syntetisk patientdata för kliniska prövningar.

Fördelar och utmaningar med generativ AI i vården

Fördelar

• Fart: En av de mest övertygande fördelarna är hur snabbt uppgifterna blir gjorda. Till exempel kan AI sålla igenom omfattande medicinska journaler på några sekunder, vilket skulle ta en människa mycket längre tid.
• Noggrannhet: Generativ AI utmärker sig när det gäller att förbättra diagnoskvaliteten. Det kan identifiera sjukdomar i tidigt stadium med högre noggrannhet jämfört med traditionella metoder. Till exempel har AI-algoritmer visat sig lovande vid tidig upptäckt av cancer.
• Tillgänglighet: Generativ AI kan göra sjukvården mer tillgänglig. Tänk på landsbygdsområden där den specialiserade vården är begränsad. AI-drivna telemedicinplattformar kan erbjuda konsultations- och diagnostjänster på distans.

Utmaningar

• Partiskhet: AI-modeller kan ärva fördomar som finns i deras träningsdata. Detta är ett problem inom vården, där partiska algoritmer kan leda till ojämlik behandling för olika demografiska grupper. Till exempel visade en studie att en AI som användes inom vården var mindre exakt vid diagnostisering av hudåkommor för personer med mörkare hudtoner.
• Dataintegritet: En av de största problemen inom vården är säkerheten för känsliga uppgifter. Eftersom AI är beroende av stora datamängder finns det alltid risk för dataintrång. En undersökning från 2023 visar dock att AI också kan vara en del av lösningen. Det kan spara organisationer nästan 1.8 miljoner dollar i kostnader för dataintrång och påskynda identifieringen av överträdelser med över 100 dagar.
• Implementeringskostnader: Att installera AI-verktyg kan vara dyrt. Initiala kostnader inkluderar mjukvaruutveckling, hårdvaruinstallation och utbildning av personal för att använda de nya systemen.
• reglering: AI:s medicinska tillämpningar är fortfarande en gråzon för regleringen. Det finns frågor om ansvarighet vid feldiagnostik eller felaktig datahantering. De USA och EU gör planer att komma med nya regler, men det kommer inte att ske snart.

Framtidsvyer och nya trender inom GenAI inom sjukvården

När generativ AI fortsätter att få dragkraft ser vi nya framväxande trender som kommer att forma de kommande åren inom hälsovårdsbranschen. Här är en översikt över dessa trender:

1. Bättre diagnos och anpassad medicin

   GenAI kommer att förbättra sjukdomsdiagnostik och möjliggöra skräddarsydda medicinska behandlingar. Framtida modeller kommer att producera detaljerade medicinska bilder och identifiera sjukdomar med hög noggrannhet.

2. AI och mänskligt lagarbete

   GenAI kommer att främja miljöer där människor och AI samarbetar. Effektiv interaktion mellan vårdpersonal och AI är nödvändig för att maximera fördelarna.

3. Big Data och EPJ

   Att slå ihop GenAI med big data och elektroniska journaler är lovande. Dessa AI-modeller kan analysera olika patientdata för att ge användbara insikter. De kan använda EPJ för att hitta trender, göra förutsägelser och finjustera behandlingar.

4. Pågående lärande

   GenAI måste fortsätta lära sig för att vara användbar. Den måste anpassa sig till nya data, sjukdomar och förändringar i vården. Framtida modeller kommer sannolikt att kunna lära sig kontinuerligt, vilket gör dem mer exakta och användbara.

Rollen för generativ AI-data inom hälso- och sjukvården

Data spelar en viktig roll för att driva generativ AI för sjukvårdsindustrin. Här är hur:

1. Träningsmodeller

   Data av hög kvalitet är avgörande för att träna AI-algoritmer. Dessa modeller lär sig av tidigare patienthistorier, medicinska bilder och till och med genetisk information för att bli smartare.

2. Förbättra noggrannheten

   Ju mer mångsidig och omfattande datamängden är, desto bättre kan AI-modellen förutsäga och diagnostisera. Till exempel kan en AI tränad på ett brett spektrum av röntgenstrålar mer exakt identifiera lungproblem.

3. Personlig medicin

   Data gör att AI kan skräddarsy behandlingar efter individuella behov. Till exempel kan AI analysera data från flera källor för att rekommendera den mest effektiva medicinen för en patient.

4. Predictive Analytics

   Med tillräckligt med data kan AI förutsäga patientbehov och hälsotrender. Det kan förutsäga sjukdomsutbrott eller förutse de resurser ett sjukhus kommer att behöva.

5. Etisk och juridisk efterlevnad

   Data hjälper till att säkerställa att AI-modeller följer hälsovårdens regler. Korrekt data kan hjälpa till att identifiera eventuella fördomar eller felaktigheter som kan leda till ojämlik behandling.