Käyttöperusteisen vakuutuksen kasvu Intiassa

Tekoäly (AI) muuttaa terveydenhuoltoalaa monin eri tavoin, aina diagnoosin ja hoidon parantamisesta potilaiden kokemuksen parantamiseen ja kustannusten alentamiseen. Yksi lupaavimmista ja innovatiivisimmista tekoälyn haaroista on generatiivinen tekoäly. 

Generatiivinen tekoäly käyttää syväoppimismalleja, kuten generatiivisia kilpailevia verkkoja (GAN) tai suuria kielimalleja (LLM), oppiakseen laajasta datasta ja tuottaakseen realistisia ja monipuolisia tuloksia.

Market.us:n raportin mukaan terveydenhuollon markkinoiden maailmanlaajuisen Gen-AI:n arvoksi arvioitiin 1.2 miljardia dollaria vuonna 2022, ja sen odotetaan saavuttavan 8.9 miljardia dollaria vuoteen 2032 mennessä ja kasvavan ennustejaksolla 22.7 %:n CAGR:llä. 

Laajan painopisteen vuoksi tällä kehittyvällä teknologialla on valtava potentiaali mullistaa terveydenhuolto ennennäkemättömällä tavalla, mutta se asettaa myös haasteita ja riskejä, joihin on puututtava.

Mitkä ovat generatiivisen tekoälyn sovellukset terveydenhuollossa?

Generatiivisella tekoälyllä on monia potentiaalisia sovelluksia terveydenhuollossa, kuten:

• Tietojen lisäys: Yritykset voivat luoda synteettistä dataa, joka voi täydentää olemassa olevaa dataa ja parantaa muiden tekoälymallien suorituskykyä ja tarkkuutta. Esimerkiksi luomalla synteettisiä lääketieteellisiä kuvia, jotka voivat auttaa kouluttamaan diagnostisia tai ennustavia malleja, joissa on enemmän tietoa ja monipuolisuutta. 

Amerikkalainen terveydenhuoltoyhtiö CloudMedX on laskenta-alusta, joka parantaa potilaiden tuloksia ennustavan analytiikan avulla. Se käyttää tekoälyä tietojen keräämiseen ja kokonaisvaltaisten kuvien rakentamiseen yksilöistä ja yhteisöistä. Sen yhtenäisellä, yhtenäisellä tietoalustalla on operatiiviset, kliiniset ja taloudelliset toiminnot, mikä tarkoittaa, että terveydenhuollon tarjoajat voivat löytää kaiken tarvitsemansa yhdestä paikasta. 

Yhtiön ennustavilla terveydenhuollon malleilla voidaan ennustaa sairauden etenemistä ja määrittää todennäköisyys, että potilailla voi olla komplikaatioita, kun käsitellään lääketieteellisiä tietoja ja annetaan riskinarviointipisteitä. 

• Tietosuoja: Generatiivisen tekoälyn avulla terveydenhuoltoyritykset voivat luoda anonymisoituja tietoja potilaiden ja palveluntarjoajien yksityisyyden ja turvallisuuden suojaamiseksi. Esimerkiksi synteettisiä potilastietoja voidaan käyttää tutkimukseen tai analysointiin paljastamatta todellisia potilaiden henkilöllisyyttä tai arkaluonteisia tietoja.

• Tietojen luominen: Voimme luoda uutta dataa tai sisältöä, joka voi tarjota oivalluksia tai ratkaisuja terveydenhuollon ongelmiin. Esimerkiksi yhdysvaltalainen startup Persado käyttää generatiivista tekoälyä luodakseen yksilöllistä ja vakuuttavaa sisältöä terveydenhuollon viestintään ja sitoutumiseen. Heidän digitaaliset ratkaisunsa, Persad PerScribed ja Persado Motivation AI Platform ovat auttaneet terveydenhuoltoyrityksiä, vakuutusyhtiöitä ja vähittäiskaupan klinikoita toteuttamaan tehokkaita kampanjoita. 

• Tietojen parantaminen: Generatiivinen tekoäly voi parantaa olemassa olevaa dataa tai sisältöä lisäämällä yksityiskohtia tai laatua. Tekniikka voi esimerkiksi auttaa vastaamaan paremmin potilaiden kyselyihin. Google DeepMind on kehittänyt MedPaLM:n, suuren kielimallin (LLM), joka on koulutettu lääketieteellisiin tietokokonaisuuksiin, jotka voivat vastata terveydenhuollon kyselyihin. 

Nuance Communications, edistyneen keskustelun tekoälyn teknologiatoimittaja ympäristön kliiniseen dokumentointiin ja päätöksentekoon puhebiometriikan avulla; ja erikoistunut ympäristöntunnistuslaitteisto hyödyntää Open AI:n Chat GPT:tä parantaakseen asiakkaiden vastauksia ja hallitakseen hallinnollisia tehtäviä. 

• Tietojen synteesi: Generatiivinen tekoäly voi syntetisoida erilaisia ​​tietoja tai sisältötyyppejä luodakseen kattavan ja yhtenäisen tulosteen. AI-pohjainen yritys Seepra lääketieteellinen visio on kehittänyt yli 11 algoritmia auttaakseen lääketieteen ammattilaisia ​​havaitsemaan sairaudet paremmin. Heidän HealthMammo -työkalunsa on koulutettu yli 350,000 92 mammografiaraporttiin, ja se havaitsee syövän 87 prosentin onnistumisprosentilla verrattuna XNUMX prosenttiin radiologien keskuudessa.

Mitkä ovat generatiivisen tekoälyn haasteet ja riskit terveydenhuollossa?

Generatiivinen tekoäly on edelleen kehittyvä tekniikka, joka kohtaa haasteita ja riskejä, kuten:

• Laatu ja luotettavuus: Generatiivinen tekoäly voi tuottaa epätarkkoja tai epärealistisia tuloksia, jotka voivat johtaa käyttäjiä harhaan tai vahingoittaa niitä. Se voi esimerkiksi tuottaa vääriä lääketieteellisiä tietoja, jotka voivat vaikuttaa diagnoosi- tai hoitopäätöksiin, tai väärennettyjä lääketieteellisiä kuvia, jotka voivat rikkoa eettisiä normeja.

• Sääntely ja hallinto: Sen kehittämistä ja käyttöä terveydenhuollossa koskevat selkeät säännöt tai ohjeet saattavat puuttua. Kysymyksiä voi esimerkiksi olla vastuullisuudesta, avoimuudesta, selitettävyydestä, oikeudenmukaisuudesta ja turvallisuudesta terveydenhuollon ympäristöissä.

• Etiikka ja luottamus: Inhimillisen kosketuksen puutteen vuoksi generatiivinen tekoäly voi aiheuttaa eettisiä ja sosiaalisia ongelmia, jotka voivat vaikuttaa käyttäjien luottamukseen ja hyväksyntään. Sitä käyttävät digitaaliset tuotteet voivat tuottaa haitallista tai loukkaavaa sisältöä, joka vaikuttaa kansanterveyteen pahimmassa tapauksessa.

Yhteenveto

Generatiivinen tekoäly on nopeasti kehittyvä työkaluekosysteemi, jolla on valtava lupaus terveydenhuollossa. Se voi vastata joihinkin terveydenhuollon haasteisiin, kuten pandemioihin, kroonisiin sairauksiin, henkilöstöpulaan ja hallinnollisiin rasitteisiin. Teknologiaan liittyy kuitenkin myös omat haasteensa ja riskinsä, jotka on harkittava ja hallittava huolellisesti. Siksi on tärkeää kehittää luotettavia ja vastuullisia luovia tekoälyjärjestelmiä, jotka voivat hyödyttää terveydenhuoltoa vaarantamatta sen laatua ja eheyttä.

Tieto, joka on syytä toimittaa postilaatikkoosi