Η ανάπτυξη της ασφάλισης βασισμένης στη χρήση στην Ινδία

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) μεταμορφώνει τη βιομηχανία υγειονομικής περίθαλψης με διάφορους τρόπους, από τη βελτίωση της διάγνωσης και της θεραπείας έως τη βελτίωση της εμπειρίας των ασθενών και τη μείωση του κόστους. Ένας από τους πιο πολλά υποσχόμενους και καινοτόμους κλάδους της AI είναι το Generative AI. 

Το Generative AI χρησιμοποιεί μοντέλα βαθιάς εκμάθησης, όπως τα δίκτυα παραγωγής αντιπάλων (GAN) ή μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM), για να μάθει από εκτεταμένα δεδομένα και να παράγει ρεαλιστικά και διαφορετικά αποτελέσματα.

Σύμφωνα με έκθεση του Market.us, το παγκόσμιο μέγεθος της αγοράς υγειονομικής περίθαλψης Gen-AI αποτιμήθηκε σε 1.2 δισεκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ το 2022 και αναμένεται να φτάσει τα 8.9 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2032, σημειώνοντας άνοδο με CAGR 22.7% κατά την περίοδο πρόβλεψης. 

Δεδομένης της ευρείας εστίασης, αυτή η αναδυόμενη τεχνολογία έχει τεράστιες δυνατότητες να φέρει επανάσταση στην υγειονομική περίθαλψη με πρωτοφανείς τρόπους, αλλά θέτει επίσης ορισμένες προκλήσεις και κινδύνους που πρέπει να αντιμετωπιστούν.

Ποιες είναι οι εφαρμογές της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη;

Το Generative AI έχει πολλές πιθανές εφαρμογές στην υγειονομική περίθαλψη, όπως:

• Αύξηση δεδομένων: Οι εταιρείες μπορούν να δημιουργήσουν συνθετικά δεδομένα που μπορούν να αυξήσουν τα υπάρχοντα δεδομένα και να βελτιώσουν την απόδοση και την ακρίβεια άλλων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Για παράδειγμα, η δημιουργία συνθετικών ιατρικών εικόνων που μπορούν να βοηθήσουν στην εκπαίδευση διαγνωστικών ή προγνωστικών μοντέλων με περισσότερα δεδομένα και ποικιλομορφία. 

Η αμερικανική εταιρεία υγειονομικής περίθαλψης, CloudMedX είναι μια υπολογιστική πλατφόρμα που βελτιώνει τα αποτελέσματα των ασθενών χρησιμοποιώντας προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία. Χρησιμοποιεί AI για τη συλλογή δεδομένων και τη δημιουργία ολιστικών εικόνων ατόμων και κοινοτήτων. Η ενιαία, ενοποιημένη πλατφόρμα δεδομένων του έχει λειτουργικές, κλινικές και οικονομικές λειτουργίες, που σημαίνει ότι οι πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης μπορούν να βρουν όλα όσα χρειάζονται σε ένα μέρος. 

Τα προγνωστικά μοντέλα υγειονομικής περίθαλψης της εταιρείας μπορούν να προβλέψουν την εξέλιξη της νόσου και καθοριστεί τις πιθανότητες οι ασθενείς να έχουν επιπλοκές με την επεξεργασία ιατρικών δεδομένων και την παροχή βαθμολογιών εκτίμησης κινδύνου. 

• Ιδιωτικότητα δεδομένων: Χρησιμοποιώντας τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη, οι εταιρείες υγειονομικής περίθαλψης μπορούν να δημιουργήσουν ανώνυμα δεδομένα για να προστατεύσουν το απόρρητο και την ασφάλεια των ασθενών και των παρόχων. Για παράδειγμα, τα συνθετικά αρχεία ασθενών μπορούν να χρησιμοποιηθούν για έρευνα ή ανάλυση χωρίς να αποκαλύπτονται πραγματικές ταυτότητες ασθενών ή ευαίσθητες πληροφορίες.

• Παραγωγή δεδομένων: Μπορούμε να δημιουργήσουμε νέα δεδομένα ή περιεχόμενο που μπορούν να παρέχουν πληροφορίες ή λύσεις για προβλήματα υγειονομικής περίθαλψης. Για παράδειγμα, η startup Persado με έδρα τις ΗΠΑ χρησιμοποιεί γενετική τεχνητή νοημοσύνη για να δημιουργήσει εξατομικευμένο και πειστικό περιεχόμενο για επικοινωνία και αφοσίωση στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης. Οι ψηφιακές λύσεις τους, Persad PerScribed και Persado Motivation AI Platform έχουν βοηθήσει εταιρείες υγειονομικής περίθαλψης, ασφαλιστικές εταιρείες και κλινικές λιανικής να διεξάγουν αποτελεσματικές εκστρατείες. 

• Βελτίωση δεδομένων: Το Generative AI μπορεί να βελτιώσει τα υπάρχοντα δεδομένα ή περιεχόμενο προσθέτοντας περισσότερες λεπτομέρειες ή ποιότητα. Για παράδειγμα, η τεχνολογία μπορεί να βοηθήσει στην καλύτερη απάντηση σε ερωτήματα ασθενών. Το Google DeepMind έχει αναπτύξει το MedPaLM, ένα μεγάλο γλωσσικό μοντέλο (LLM) εκπαιδευμένο σε ιατρικά σύνολα δεδομένων που μπορεί να ανταποκριθεί σε ερωτήματα υγειονομικής περίθαλψης. 

Nuance Communications, ένας πάροχος τεχνολογίας προηγμένης τεχνητής νοημοσύνης συνομιλίας για κλινική τεκμηρίωση περιβάλλοντος και υποστήριξη αποφάσεων μέσω βιομετρικών φωνητικών στοιχείων. και εξειδικευμένο υλικό ανίχνευσης περιβάλλοντος, αξιοποιεί το Open AI's Chat GPT για τη βελτίωση των απαντήσεων των πελατών και τη διαχείριση των διοικητικών εργασιών. 

• Σύνθεση δεδομένων: Το Generative AI μπορεί να συνθέσει διαφορετικά δεδομένα ή τύπους περιεχομένου για να δημιουργήσει ένα ολοκληρωμένο και συνεκτικό αποτέλεσμα. Εταιρεία με βάση την AI Ιατρικό όραμα Zebra έχει αναπτύξει περισσότερους από 11 αλγόριθμους για να βοηθήσει τους επαγγελματίες του ιατρικού τομέα να εντοπίζουν καλύτερα τις ασθένειες. Το εργαλείο HealthMammo τους είναι εκπαιδευμένο σε περισσότερες από 350,000 αναφορές μαστογραφίας και ανιχνεύει τον καρκίνο με ποσοστό επιτυχίας 92% σε σύγκριση με 87% μεταξύ των ακτινολόγων.

Ποιες είναι οι προκλήσεις και οι κίνδυνοι της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη;

Το Generative AI εξακολουθεί να είναι μια εξελισσόμενη τεχνολογία που αντιμετωπίζει ορισμένες προκλήσεις και κινδύνους, όπως:

• Ποιότητα και αξιοπιστία: Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παράγει ανακριβή ή μη ρεαλιστικά αποτελέσματα που μπορεί να παραπλανήσουν ή να βλάψουν τους χρήστες. Για παράδειγμα, μπορεί να δημιουργήσει ψευδείς ιατρικές πληροφορίες που μπορεί να επηρεάσουν τις αποφάσεις διάγνωσης ή θεραπείας ή να δημιουργήσει ψεύτικες ιατρικές εικόνες που ενδέχεται να παραβιάζουν τα δεοντολογικά πρότυπα.

• Ρύθμιση και διακυβέρνηση: Μπορεί να υπάρχει έλλειψη σαφών κανόνων ή κατευθυντήριων γραμμών για την ανάπτυξη και χρήση του στην υγειονομική περίθαλψη. Για παράδειγμα, μπορεί να υπάρχουν ερωτήσεις σχετικά με τη λογοδοσία, τη διαφάνεια, την επεξήγηση, τη δικαιοσύνη και την ασφάλεια σε περιβάλλοντα υγειονομικής περίθαλψης.

• Ηθική και εμπιστοσύνη: Δεδομένης της έλλειψης ανθρώπινης επαφής, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει ηθικά και κοινωνικά ζητήματα που μπορεί να επηρεάσουν την εμπιστοσύνη και την αποδοχή των χρηστών. Τα ψηφιακά προϊόντα που δημιουργούνται με τη χρήση του ενδέχεται να δημιουργήσουν επιβλαβές ή προσβλητικό περιεχόμενο που επηρεάζει τη δημόσια υγεία στη χειρότερη περίπτωση.

Συμπέρασμα

Το Generative AI είναι ένα ταχέως εξελισσόμενο οικοσύστημα εργαλείων που υπόσχεται τεράστιες δυνατότητες για την υγειονομική περίθαλψη. Μπορεί να αντιμετωπίσει ορισμένες προκλήσεις στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης, όπως πανδημίες, χρόνιες ασθένειες, ελλείψεις προσωπικού και διοικητικές επιβαρύνσεις. Ωστόσο, η τεχνολογία συνοδεύεται επίσης με τις δικές της προκλήσεις και κινδύνους που πρέπει να εξεταστούν προσεκτικά και να διαχειριστούν. Ως εκ τούτου, είναι απαραίτητο να αναπτυχθούν αξιόπιστα και υπεύθυνα συστήματα παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να ωφελήσουν την υγειονομική περίθαλψη χωρίς να διακυβεύεται η ποιότητα και η ακεραιότητά της.

Οι γνώσεις που αξίζει να παραδοθούν στα εισερχόμενά σας