Рост страхования на основе использования в Индии

Искусственный интеллект (ИИ) меняет отрасль здравоохранения по-разному: от улучшения диагностики и лечения до улучшения качества обслуживания пациентов и снижения затрат. Одной из наиболее перспективных и инновационных отраслей ИИ является генеративный ИИ. 

Генеративный ИИ использует модели глубокого обучения, такие как генеративно-состязательные сети (GAN) или модели большого языка (LLM), для обучения на обширных данных и получения реалистичных и разнообразных результатов.

Согласно отчету Market.us, объем мирового рынка Gen-AI в здравоохранении оценивается в 1.2 миллиарда долларов США в 2022 году и, как ожидается, достигнет 8.9 миллиарда долларов США к 2032 году, а среднегодовой темп роста составит 22.7% в течение прогнозируемого периода. 

Учитывая широкую направленность, эта новая технология имеет огромный потенциал для беспрецедентной революции в здравоохранении, но она также создает некоторые проблемы и риски, которые необходимо решать.

Каковы применения генеративного ИИ в здравоохранении?

Генеративный искусственный интеллект имеет множество потенциальных применений в здравоохранении, например:

• Увеличение данных: Фирмы могут создавать синтетические данные, которые могут дополнить существующие данные и повысить производительность и точность других моделей ИИ. Например, создание синтетических медицинских изображений, которые могут помочь в обучении диагностических или прогностических моделей с использованием большего количества данных и разнообразия. 

Американская компания здравоохранения CloudMedX — это вычислительная платформа, которая улучшает результаты лечения пациентов с помощью прогнозной аналитики. Он использует ИИ для сбора данных и построения целостной картины отдельных лиц и сообществ. Его единая унифицированная платформа данных выполняет операционные, клинические и финансовые функции, а это означает, что поставщики медицинских услуг могут найти все, что им нужно, в одном месте. 

Прогностические модели здравоохранения компании могут предсказать прогрессирование заболевания и определять вероятность того, что у пациентов могут возникнуть осложнения при обработке медицинских данных и предоставлении оценок риска. 

• Конфиденциальность данных: Используя генеративный искусственный интеллект, медицинские компании могут создавать анонимные данные для защиты конфиденциальности и безопасности пациентов и поставщиков услуг. Например, синтетические записи пациентов могут использоваться для исследований или анализа без раскрытия реальных личностей пациентов или конфиденциальной информации.

• Генерация данных: Мы можем создавать новые данные или контент, которые могут предоставить информацию или решения проблем здравоохранения. Например, американский стартап Persado использует генеративный искусственный интеллект для создания персонализированного и убедительного контента для общения и взаимодействия в сфере здравоохранения. Их цифровые решения, Persad PerScribed и платформа искусственного интеллекта для мотивации Persado помогли компаниям здравоохранения, страховщикам и розничным клиникам провести эффективные кампании. 

• Улучшение данных: Генеративный ИИ может улучшить существующие данные или контент, добавив больше деталей или качества. Например, эта технология может помочь лучше реагировать на вопросы пациентов. Google DeepMind разработал MedPaLM, большую языковую модель (LLM), обученную на наборах медицинских данных и способную отвечать на запросы здравоохранения. 

Nuance Communications, поставщик технологий усовершенствованного диалогового искусственного интеллекта для клинической документации и поддержки принятия решений с помощью голосовой биометрии; и специализированное оборудование для измерения окружающей среды, использует Chat GPT Open AI для улучшения реагирования клиентов и управления административными задачами. 

• Синтез данных: Генеративный ИИ может синтезировать различные типы данных или контента для создания комплексных и последовательных результатов. Фирма, основанная на искусственном интеллекте Зебра Медицинское Видение разработала более 11 алгоритмов, которые помогут медицинским работникам лучше выявлять заболевания. Их инструмент HealthMammo обучен на более чем 350,000 92 отчетах о маммограммах и обнаруживает рак с вероятностью успеха 87% по сравнению с XNUMX% среди рентгенологов.

Каковы проблемы и риски применения генеративного ИИ в здравоохранении?

Генеративный ИИ по-прежнему является развивающейся технологией, которая сталкивается с некоторыми проблемами и рисками, такими как:

• Качество и надежность: Генеративный ИИ может давать неточные или нереалистичные результаты, которые могут ввести в заблуждение или нанести вред пользователям. Например, он может генерировать ложную медицинскую информацию, которая может повлиять на решения о диагнозе или лечении, или создавать поддельные медицинские изображения, которые могут нарушать этические стандарты.

• Регулирование и управление: Может отсутствовать четкие правила или рекомендации по его разработке и использованию в здравоохранении. Например, могут возникнуть вопросы об подотчетности, прозрачности, объяснимости, справедливости и безопасности в медицинских учреждениях.

• Этика и доверие: Учитывая отсутствие человеческого участия, генеративный ИИ может создавать этические и социальные проблемы, которые могут повлиять на доверие и признание пользователей. Создаваемые с его помощью цифровые продукты могут генерировать вредный или оскорбительный контент, который в худшем случае может повлиять на здоровье населения.

Заключение

Генеративный искусственный интеллект — это быстро развивающаяся экосистема инструментов, которая имеет огромные перспективы для здравоохранения. Это может решить некоторые проблемы здравоохранения, такие как пандемии, хронические заболевания, нехватка персонала и административное бремя. Однако эта технология также сопряжена со своими проблемами и рисками, которые необходимо тщательно учитывать и управлять ими. Поэтому крайне важно разрабатывать надежные и ответственные генеративные системы искусственного интеллекта, которые могут принести пользу здравоохранению, не ставя под угрозу его качество и целостность.

Знания, которые стоит доставить в ваш почтовый ящик