Kasutuspõhise kindlustuse kasv Indias

Tehisintellekt (AI) muudab tervishoiutööstust mitmel viisil, alates diagnoosimise ja ravi parandamisest kuni patsientide kogemuse parandamiseni ja kulude vähendamiseni. Üks lootustandvamaid ja uuenduslikumaid AI harusid on generatiivne AI. 

Generatiivne tehisintellekt kasutab sügavaid õppimismudeleid, nagu generatiivsed vastandlikud võrgud (GAN) või suured keelemudelid (LLM), et õppida ulatuslikest andmetest ning toota realistlikke ja mitmekesiseid väljundeid.

Market.us aruande kohaselt hinnati tervishoiuteenuste turu globaalse Gen-AI suuruseks 1.2. aastal 2022 miljardit USA dollarit ja see peaks 8.9. aastaks ulatuma 2032 miljardi dollarini, kasvades prognoositaval perioodil 22.7% CAGR-i. 

Arvestades laia tähelepanu, on sellel areneval tehnoloogial tohutu potentsiaal tervishoius enneolematul viisil revolutsiooniliseks muutmiseks, kuid sellega kaasnevad ka mõned väljakutsed ja riskid, millega tuleb tegeleda.

Millised on generatiivse tehisintellekti rakendused tervishoius?

Generatiivsel AI-l on tervishoius palju potentsiaalseid rakendusi, näiteks:

• Andmete suurendamine: Ettevõtted saavad luua sünteetilisi andmeid, mis võivad olemasolevaid andmeid täiendada ja parandada teiste tehisintellekti mudelite jõudlust ja täpsust. Näiteks sünteetiliste meditsiiniliste kujutiste loomine, mis aitavad treenida diagnostilisi või ennustavaid mudeleid, millel on rohkem andmeid ja mitmekesisust. 

Ameerika tervishoiuettevõte CloudMedX on arvutusplatvorm, mis parandab patsientide tulemusi ennustava analüütika abil. See kasutab tehisintellekti andmete kogumiseks ning üksikisikute ja kogukondade terviklike piltide loomiseks. Selle ühtsel ühtsel andmeplatvormil on operatiivsed, kliinilised ja finantsfunktsioonid, mis tähendab, et tervishoiuteenuse osutajad leiavad kõik vajaliku ühest kohast. 

Ettevõtte ennustavad tervishoiumudelid võivad ennustada haiguse progresseerumist ja määrama tõenäosus, et patsientidel võib meditsiiniliste andmete töötlemise ja riskihindamise skooride esitamisel tekkida tüsistusi. 

• Andmete privaatsus: Generatiivset tehisintellekti kasutades saavad tervishoiuettevõtted luua anonüümseid andmeid, et kaitsta patsientide ja teenuseosutajate privaatsust ja turvalisust. Näiteks saab sünteetilisi patsiendikirjeid kasutada uuringuteks või analüüsideks, paljastamata tegelikku patsientide identiteeti või tundlikku teavet.

• Andmete genereerimine: Saame luua uusi andmeid või sisu, mis võivad anda teadmisi või lahendusi tervishoiuprobleemidele. Näiteks USA-s asuv idufirma Persado kasutab generatiivset AI-d, et luua isikupärastatud ja veenvat sisu tervishoiuga suhtlemiseks ja kaasamiseks. Nende digitaalsed lahendused, Persad PerScribed ja Persado Motivation AI platvorm on aidanud tervishoiuettevõtetel, kindlustusandjatel ja jaemüügikliinikutel läbi viia tõhusaid kampaaniaid. 

• Andmete täiustamine: Generatiivne AI võib täiustada olemasolevaid andmeid või sisu, lisades rohkem üksikasju või kvaliteeti. Näiteks võib tehnika aidata paremini vastata patsientide päringutele. Google DeepMind on välja töötanud MedPaLM-i, suure keelemudeli (LLM), mis on koolitatud meditsiiniliste andmekogumite kohta, mis suudavad vastata tervishoiualastele päringutele. 

Nuance Communications, täiustatud vestluspõhise tehisintellekti tehnoloogia pakkuja, mis pakub ümbritsevat kliinilist dokumentatsiooni ja otsuste toetamist hääle biomeetria kaudu; ja spetsiaalne ümbritseva keskkonna tuvastamise riistvara, kasutab Open AI's Chat GPT-d, et parandada klientide vastuseid ja hallata haldusülesandeid. 

• Andmete süntees: Generatiivne tehisintellekt võib sünteesida erinevaid andmeid või sisutüüpe, et luua terviklik ja ühtne väljund. AI-põhine ettevõte Sebra meditsiiniline nägemine on välja töötanud rohkem kui 11 algoritmi, mis aitavad meditsiinitöötajatel haigusi paremini tuvastada. Nende HealthMammo tööriist on koolitatud enam kui 350,000 92 mammogrammi raporti kohta ja tuvastab vähi 87% edukuse määraga võrreldes XNUMX% radioloogide seas.

Millised on generatiivse tehisintellekti väljakutsed ja riskid tervishoius?

Generatiivne AI on endiselt arenev tehnoloogia, mis seisab silmitsi teatud väljakutsete ja riskidega, näiteks:

• Kvaliteet ja töökindlus: Generatiivne AI võib anda ebatäpseid või ebarealistlikke väljundeid, mis võivad kasutajaid eksitada või kahjustada. Näiteks võib see genereerida vale meditsiinilist teavet, mis võib mõjutada diagnoosi või raviotsuseid, või luua võltsitud meditsiinilisi pilte, mis võivad rikkuda eetilisi standardeid.

• Reguleerimine ja juhtimine: Selle väljatöötamiseks ja tervishoius kasutamiseks võivad puududa selged reeglid või juhised. Näiteks võib tekkida küsimusi vastutuse, läbipaistvuse, seletatavuse, õigluse ja ohutuse kohta tervishoiuasutustes.

• Eetika ja usaldus: Arvestades inimliku puudutuse puudumist, võib generatiivne AI tekitada eetilisi ja sotsiaalseid probleeme, mis võivad mõjutada kasutajate usaldust ja aktsepteerimist. Seda kasutavad digitaaltooted võivad halvimal juhul tekitada kahjulikku või solvavat sisu, mis mõjutab rahvatervist.

Järeldus

Generatiivne AI on kiiresti arenev tööriistade ökosüsteem, millel on tervishoiule tohutult paljutõotav. See võib lahendada mõningaid tervishoiuprobleeme, nagu pandeemiad, kroonilised haigused, personalipuudus ja halduskoormus. Kuid tehnoloogiaga kaasnevad ka oma väljakutsed ja riskid, mida tuleb hoolikalt kaaluda ja juhtida. Seetõttu on oluline välja töötada usaldusväärsed ja vastutustundlikud generatiivsed AI-süsteemid, mis võivad tervishoiule kasu tuua, ilma et see kahjustaks selle kvaliteeti ja terviklikkust.

Teadmised, mis on väärt teie postkasti edastamist