Varför behöver vi – som mänsklig civilisation – vårda vetenskaplig kompetens och främja FoU-driven innovation? Kan inte konventionella tekniker och tillvägagångssätt följas i evighet?
Tja, själva syftet med vetenskap och teknik är att lyfta människor, höja livsstilar och i slutändan göra världen till en bättre plats. Specifikt inom hälso- och sjukvården är det vetenskapliga framsteg som hjälper oss att utvecklas till smartare och friskare arter i Darwins visioner.
Och just nu står vi vid gränsen till en sådan transformativ era. Detta är tiden för artificiell intelligens (AI) och dess otaliga applikationer och användningsfall som t.ex Stora språkmodeller inom vården. Med användningen av sådan teknik är vi närmare att lösa urgamla mysterier relaterade till människokroppen, upptäcka läkemedel för att behandla terminala sjukdomar och till och med trotsa åldrandet.
Så, spänn upp en intressant artikel idag när vi utforskar rollen som LLM i kliniska tillämpningar, och hur det möjliggör vetenskaplig evolution.
Intressant statistik om AI i sjukvården
- Användningen av AI på kliniker och vårdcentraler har avsevärt minskat tiden för överflödig administration uppgifter av 20%.
- Över 90% av sjukhusen förväntas distribuera AI-drivna applikationer för att förbättra patientövervakningen på distans till år 2025.
- AI kan minska utgifterna för upptäckten av nya läkemedel genom 70%.
Användningsfall av AI och stora språkmodeller inom vården
För att bättre förstå LLMs inom sjukvården, låt oss snabbt komma ihåg vad LLMs är. LLM:er har utvecklats genom tekniker för djupinlärning och är designade för att manipulera människor och mänskligt språk. De heter Large på grund av de otroliga mängder data som de har tränats på.
För att förenkla förståelsen, föreställ dig GPT-4.o eller Gemini för sjukvård. När sådana skräddarsydda modeller används för superspecifika, nischade krav, finns det många möjligheter. Låt oss titta på några av de mest framträdande användningsfallen.
Kliniskt beslutsstöd
Rollen som AI i sjukvårdsdiagnostik är spelförändrande. En av de fascinerande fördelarna med LLMS är att de kan upptäcka eller identifiera mönster och anomalier som går obemärkt för det mänskliga ögat. Med inmatning av exakta data kan LLM inom sjukvården hjälpa till att stödja kliniska beslut genom att analysera patientdata och föreslå diagnoser.
Detta är specifikt superexakt med avseende på radiologi, patologi och andra medicinska avbildningsrapporter.
AI-drivna medicinska assistenter
Under de senaste åren har medvetenheten och förståelsen för enskilda kroppar ökat. Detta beror främst på ökningen av bärbara enheter som visualiserar annars abstrakt kroppsgenererad data och som drivs vidare av hälsa eller telemedicin.
Genom medicinska tillämpningar och sjukvårdsmarknader tar människor i allt större utsträckning till telemedicinanläggningar. För att engagera sådana patienter och leverera precisionssjukvård behövs robusta system. LLM kan hjälpa vårdorganisationer att uppnå detta. Genom att använda chatbots eller specifika medicinska assistenter kan sjukvårdsexperter implementera och optimera automatisering av kliniska arbetsflöden.
Detta kan hjälpa till med:
- Förstå grundläggande detaljer om en patient
- Behålla och återkalla patienternas sjukdomshistoria
- Schemalägga möten och skicka nudges och påminnelser
- Att hämta korrekt information om patienttillstånd och hjälpa dem med deras återhämtning och prognos
- Svara på vanliga frågor om deras villkor och mer
AI för drogupptäckt
Att upptäcka läkemedel mot sjukdomar är mer komplext än vad vi kan förstå. Den är stel och systematisk och involverar överväldigande volymer av protokoll, processer och procedurer. Det är också extremt känsligt och studie- och forskningsdrivet.
Men med användningen av LLM kan sjukvårdsexperter förbättra processen för läkemedelsupptäckt på följande sätt:
- Identifiera och förstå biologiska mål genom tekniker för djupinlärning. Detta kommer att möjliggöra noggrann analys av exponering, reaktioner och förutsägelser som involverar det nya läkemedlets funktion vid behandling av avsedda åkommor.
- LLM:er och AI-modeller kan generera molekylära strukturer från grunden. Detta innebär att sådana strukturer kan manipuleras för deras biotillgänglighet, styrka och mer. Dessutom kan läkemedelssimuleringar också hjälpa forskare att förstå reaktioner och motståndare och till och med upptäcka läkemedel för andra sjukdomar förutom den som för närvarande arbetar med.
- LLM:er kan också snabba upp processer för upptäckt av läkemedel genom att hjälpa forskare att förstå om befintliga läkemedel kan användas för att behandla andra åkommor. Ett av de senaste realtidsexemplen på detta var utplaceringen av AI för att validera Remdisivirs effektivitet vid behandling av covid-19.
- Personlig medicinering kan bevittna genombrott med AI eftersom läkemedel är skräddarsydda för att effektivt fungera baserat på en individs genetiska, livsstils- och miljödata.
Stöd för mental hälsa
Förutom fysiska åkommor genomgår världen en extrem kris som rör psykisk hälsa. Med alarmerande statistik kan AI möjliggöra nödvändig support genom AI-drivna medicinska assistenter eller virtuella följeslagare när det gäller medvetenhet, utbildning och hjälp med att hjälpa patienter och de som är misstänksamma. Nivå längre kan det också hjälpa till att behandla PTSD hos krigsveteraner och soldater, individer som återhämtat sig från katastrofer och mer.
Implementeringsutmaningar för LLMs inom sjukvården
- Farhågor kring säkerheten och integriteten för patientdata växer fram med den ökade användningen av AI. Det krävs bara ett fel, vårdslöshet eller sårbarhet för att få tillgång till mängder av känslig vårddata.
- På grund av de fördelar det erbjuder kan det vara bekvämt för intressenter och kliniker att öka sitt beroende av AI för diagnos, patientvård och serviceleverans. Detta måste modereras genom regleringar och förstärkning av XAI.
- Cirka 80 % av sjukvårdens data är ostrukturerad. Utmaningar ligger i att standardisera ostrukturerade data och omvandla dem till maskinklara datamängder.
- Integration med befintliga sjukvårdssystem och moduler utgör också en teknisk och logistisk utmaning för intressenter och vårdorganisationer.
Bygga sjukvårdsspecifika LLM:er med Shaip
Av alla utmaningar är det som förmodligen är det tuffaste att utveckla och träna så stora modeller till precision. Sjukvård involverar liv och död och en felaktig konfiguration eller olämplig reaktion kan utlösa negativa konsekvenser. Det är precis där AI-träning med rätt datamängder kommer in i bilden.
På grund av bestämmelser som GDPR och HIPAA är tillgången på utbildningsbar data fortfarande en flaskhals i utvecklingen av Generativ AI för patientvård. Shaip kommer dock som en pålitlig och bekväm lösning på denna konflikt.
Våra hälsodatauppsättningar är etiskt framtagna, avidentifierade och validerade av människor. För alla dina datakrav i stor skala, utforska våra erbjudanden och ta reda på hur vi kan förse dig med riklig hälsodata för att träna din medicinska stora språkmodeller.
