הצמיחה של ביטוח מבוסס שימוש בהודו

בינה מלאכותית (AI) משנה את תעשיית הבריאות בדרכים שונות, משיפור האבחון והטיפול ועד לשיפור חווית המטופל והפחתת עלויות. אחד הענפים המבטיחים והחדשניים ביותר של בינה מלאכותית הוא בינה מלאכותית. 

בינה מלאכותית גנרטיבית משתמשת במודלים של למידה עמוקה, כגון רשתות יריבות (GANs) או מודלים של שפה גדולה (LLMs), כדי ללמוד מנתונים נרחבים ולהפיק תפוקות מציאותיות ומגוונות.

על פי דוח של Market.us, ה-Gen-AI העולמי בגודל שוק שירותי הבריאות הוערך ב-1.2 מיליארד דולר בשנת 2022 וצפוי להגיע ל-8.9 מיליארד דולר עד 2032, לצמוח ב-CAGR של 22.7% במהלך תקופת התחזית. 

בהתחשב במיקוד הרחב, לטכנולוגיה המתפתחת הזו יש פוטנציאל עצום לחולל מהפכה בתחום הבריאות בדרכים חסרות תקדים, אך היא גם מציבה כמה אתגרים וסיכונים שיש לטפל בהם.

מהם היישומים של AI גנרטיבי בתחום הבריאות?

ל- AI גנרטיבי יש יישומים פוטנציאליים רבים בתחום הבריאות, כגון:

• הגדלת נתונים: חברות יכולות ליצור נתונים סינתטיים שיכולים להגדיל את הנתונים הקיימים ולשפר את הביצועים והדיוק של מודלים אחרים של AI. לדוגמה, יצירת תמונות רפואיות סינתטיות שיכולות לעזור להכשיר מודלים אבחנתיים או חזויים עם יותר נתונים וגיוון. 

חברת הבריאות האמריקאית, CloudMedX היא פלטפורמת מחשוב המשפרת את תוצאות המטופלים באמצעות ניתוח חיזוי. הוא משתמש בבינה מלאכותית כדי לאסוף נתונים ולבנות תמונות הוליסטיות של אנשים וקהילות. לפלטפורמת הנתונים המאוחדת והיחידה שלה יש פונקציות תפעוליות, קליניות ופיננסיות, כלומר ספקי שירותי בריאות יכולים למצוא את כל מה שהם צריכים במקום אחד. 

המודלים החזויים של שירותי הבריאות של החברה יכולים לחזות את התקדמות המחלה ו לקבוע את הסיכויים שלמטופלים עלולים להיות סיבוכים על ידי עיבוד נתונים רפואיים ומתן ציוני הערכת סיכונים. 

• פרטיות מידע: באמצעות AI גנרטיבי, חברות בריאות יכולות ליצור נתונים אנונימיים כדי להגן על הפרטיות והאבטחה של המטופלים והספקים. לדוגמה, ניתן להשתמש ברשומות מטופלים סינתטיות למחקר או ניתוח מבלי לחשוף את זהות המטופלים או מידע רגיש בפועל.

• הפקת נתונים: אנו יכולים ליצור נתונים או תוכן חדשים שיכולים לספק תובנות או פתרונות לבעיות בריאות. לדוגמה, הסטארט-אפ Persado שבסיסו בארה"ב משתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי ליצור תוכן מותאם אישית ומשכנע לתקשורת ומעורבות בתחום הבריאות. הפתרונות הדיגיטליים שלהם, Persad PerScribed ו- Persado Motivation AI Platform סייעו לחברות בריאות, למבטחים ולמרפאות קמעונאיות לנהל קמפיינים יעילים. 

• שיפור נתונים: AI גנרטיבי יכול לשפר את הנתונים או התוכן הקיימים על ידי הוספת פרטים נוספים או איכות. לדוגמה, הטכנולוגיה יכולה לעזור להגיב טוב יותר לשאלות של מטופלים. Google DeepMind פיתחה את MedPaLM, מודל שפה גדול (LLM) שהוכשר על מערכי נתונים רפואיים שיכולים להגיב לשאילתות שירותי בריאות. 

Nuance Communications, ספקית טכנולוגיה של AI מתקדם לשיחות לתיעוד קליני סביבתי ותמיכה בהחלטות באמצעות ביומטריה קולית; וחומרה מיוחדת של חישת סביבה, ממנפת את Chat GPT של Open AI כדי לשפר את תגובות הלקוחות ולנהל משימות אדמיניסטרטיביות. 

• סינתזת נתונים: AI גנרטיבי יכול לסנתז נתונים או סוגי תוכן שונים כדי ליצור פלט מקיף וקוהרנטי. חברה מבוססת בינה מלאכותית חזון רפואי זברה פיתחה יותר מ-11 אלגוריתמים שיעזרו לאנשי מקצוע רפואיים לזהות מחלות בצורה טובה יותר. הכלי HealthMammo שלהם מאומן על 350,000 דוחות ממוגרפיה ומזהה סרטן עם שיעור הצלחה של 92% לעומת 87% בקרב רדיולוגים.

מהם האתגרים והסיכונים של בינה מלאכותית גנרטיבית בתחום הבריאות?

בינה מלאכותית גנרית היא עדיין טכנולוגיה מתפתחת העומדת בפני כמה אתגרים וסיכונים, כגון:

• איכות ואמינות: בינה מלאכותית גנרטיבית עשויה לייצר פלטים לא מדויקים או לא מציאותיים שעלולים להטעות או להזיק למשתמשים. לדוגמה, הוא עלול ליצור מידע רפואי כוזב שעלול להשפיע על החלטות אבחון או טיפול או ליצור תמונות רפואיות מזויפות שעלולות להפר סטנדרטים אתיים.

• רגולציה וממשל: ייתכן שחסרים כללים ברורים או קווים מנחים לפיתוח ושימוש בו בתחום הבריאות. לדוגמה, עשויות להיות שאלות לגבי אחריות, שקיפות, הסבר, הגינות ובטיחות במסגרות בריאות.

• אתיקה ואמון: בהתחשב בהיעדר מגע אנושי, בינה מלאכותית גנרטיבית עשויה להציב בעיות אתיות וחברתיות שעשויות להשפיע על האמון והקבלה של המשתמשים. המוצרים הדיגיטליים המשתמשים בו עשויים ליצור תוכן מזיק או פוגעני המשפיע על בריאות הציבור בתרחיש הגרוע ביותר.

סיכום

בינה מלאכותית גנרטיבית היא מערכת אקולוגית המתפתחת במהירות של כלים שיש בה הבטחה עצומה עבור שירותי הבריאות. זה יכול לתת מענה לכמה אתגרי שירותי בריאות, כמו מגיפות, מחלות כרוניות, מחסור בצוות ועומסים אדמיניסטרטיביים. עם זאת, הטכנולוגיה מגיעה גם עם אתגרים וסיכונים משלה שיש לשקול ולנהל בקפידה. לכן, חיוני לפתח מערכות בינה מלאכותית יוצרות אמינות ואחראיות שיכולות להועיל לבריאות מבלי לפגוע באיכות ובשלמות שלה.

ידע שכדאי להעביר בתיבת הדואר הנכנס שלך