Væksten i brugsbaseret forsikring i Indien

Kunstig intelligens (AI) transformerer sundhedsindustrien på forskellige måder, fra at forbedre diagnose og behandling til at forbedre patientoplevelsen og reducere omkostningerne. En af de mest lovende og innovative grene af AI er generativ AI. 

Generativ AI bruger deep learning-modeller, såsom generative adversarial networks (GAN'er) eller store sprogmodeller (LLM'er), til at lære af omfattende data og producere realistiske og forskelligartede output.

Ifølge en rapport fra Market.us blev den globale Gen-AI i sundhedssektorens markedsstørrelse vurderet til USD 1.2 milliarder i 2022 og forventes at nå USD 8.9 milliarder i 2032, vokse med en CAGR på 22.7 % i prognoseperioden. 

I betragtning af det brede fokus har denne nye teknologi et enormt potentiale til at revolutionere sundhedsvæsenet på hidtil usete måder, men det udgør også nogle udfordringer og risici, der skal adresseres.

Hvad er anvendelserne af generativ AI i sundhedsvæsenet?

Generativ AI har mange potentielle anvendelser i sundhedsvæsenet, såsom:

• Dataforøgelse: Virksomheder kan skabe syntetiske data, der kan øge de eksisterende data og forbedre ydeevnen og nøjagtigheden af ​​andre AI-modeller. For eksempel at skabe syntetiske medicinske billeder, der kan hjælpe med at træne diagnostiske eller prædiktive modeller med mere data og mangfoldighed. 

Amerikansk sundhedsvirksomhed, CloudMedX, er en computerplatform, der forbedrer patientresultater ved hjælp af prædiktiv analyse. Den bruger kunstig intelligens til at indsamle data og bygge holistiske billeder af individer og samfund. Dens enkelte, forenede dataplatform har operationelle, kliniske og økonomiske funktioner, hvilket betyder, at sundhedsudbydere kan finde alt, hvad de har brug for på ét sted. 

Virksomhedens prædiktive sundhedsmodeller kan forudsige sygdomsprogression og bestemme sandsynligheden for, at patienter kan få komplikationer ved at behandle medicinske data og give risikovurderingsscore. 

• Databeskyttelse: Ved hjælp af generativ AI kan sundhedsvirksomheder oprette anonymiserede data for at beskytte patienters og udbyderes privatliv og sikkerhed. For eksempel kan syntetiske patientjournaler bruges til forskning eller analyse uden at afsløre faktiske patienters identitet eller følsomme oplysninger.

• Datagenerering: Vi kan skabe nye data eller indhold, der kan give indsigt eller løsninger på sundhedsproblemer. For eksempel bruger USA-baserede startup Persado generativ kunstig intelligens til at skabe personligt og overbevisende indhold til sundhedskommunikation og engagement. Deres digitale løsninger, Persad PerScribed og Persado Motivation AI Platform har hjulpet sundhedsselskaber, forsikringsselskaber og detailklinikker med at gennemføre effektive kampagner. 

• Dataforbedring: Generativ AI kan forbedre eksisterende data eller indhold ved at tilføje flere detaljer eller kvalitet. For eksempel kan teknologien hjælpe med at svare på patientforespørgsler bedre. Google DeepMind har udviklet MedPaLM, en stor sprogmodel (LLM), der er trænet i medicinske datasæt, der kan svare på sundhedsforespørgsler. 

Nuance Communications, en teknologileverandør af avanceret konversations-AI til omgivende klinisk dokumentation og beslutningsstøtte gennem stemmebiometri; og specialiseret ambient sensing hardware, udnytter Open AI's Chat GPT til at forbedre kundesvar og administrere administrative opgaver. 

• Datasyntese: Generativ AI kan syntetisere forskellige data eller indholdstyper for at skabe et omfattende og sammenhængende output. AI-baseret virksomhed Zebra Medical Vision har udviklet mere end 11 algoritmer til at hjælpe læger med at opdage sygdomme bedre. Deres HealthMammo-værktøj er trænet på over 350,000 mammografirapporter og opdager kræft med en succesrate på 92 % sammenlignet med 87 % blandt radiologer.

Hvad er udfordringerne og risiciene ved generativ AI i sundhedsvæsenet?

Generativ AI er stadig en teknologi i udvikling, der står over for nogle udfordringer og risici, såsom:

• Kvalitet og pålidelighed: Generativ AI kan producere unøjagtige eller urealistiske output, der kan vildlede eller skade brugere. For eksempel kan det generere falske medicinske oplysninger, der kan påvirke diagnose- eller behandlingsbeslutninger eller generere falske medicinske billeder, der kan overtræde etiske standarder.

• Regulering og styring: Der kan mangle klare regler eller retningslinjer for dets udvikling og anvendelse i sundhedsvæsenet. For eksempel kan der være spørgsmål om ansvarlighed, gennemsigtighed, forklaring, retfærdighed og sikkerhed i sundhedsmiljøer.

• Etik og tillid: På grund af manglen på menneskelig berøring kan generativ kunstig intelligens udgøre etiske og sociale problemer, der kan påvirke brugernes tillid og accept. De digitale produkter, der bruger det, kan generere skadeligt eller stødende indhold, der påvirker folkesundheden i værste tilfælde.

Konklusion

Generativ kunstig intelligens er et hurtigt udviklende økosystem af værktøjer, der har et enormt løfte for sundhedsvæsenet. Det kan løse nogle sundhedsmæssige udfordringer, såsom pandemier, kroniske sygdomme, personalemangel og administrative byrder. Teknologien kommer dog også med sine egne udfordringer og risici, som skal overvejes nøje og håndteres. Derfor er det vigtigt at udvikle troværdige og ansvarlige generative AI-systemer, der kan gavne sundhedsvæsenet uden at gå på kompromis med dets kvalitet og integritet.

Viden der er værd at få leveret i din indbakke