Зростання страхування на основі використання в Індії

Штучний інтелект (ШІ) змінює галузь охорони здоров’я різними способами: від покращення діагностики та лікування до покращення досвіду пацієнтів і зниження витрат. Однією з найбільш перспективних та інноваційних галузей ШІ є генеративний ШІ. 

Generative AI використовує моделі глибокого навчання, такі як генеративні суперницькі мережі (GAN) або великі мовні моделі (LLM), щоб навчатися на обширних даних і створювати реалістичні та різноманітні результати.

Згідно зі звітом Market.us, у 1.2 році розмір світового Gen-AI ринку охорони здоров’я оцінювався в 2022 мільярда доларів США, а до 8.9 року очікується, що він досягне 2032 мільярда доларів США, зростаючи на 22.7% протягом прогнозованого періоду. 

Враховуючи широку спрямованість, ця нова технологія має величезний потенціал для безпрецедентної революції в охороні здоров’я, але вона також створює певні проблеми та ризики, які необхідно вирішити.

Яке застосування генеративного ШІ в охороні здоров’я?

Генеративний ШІ має багато потенційних застосувань в охороні здоров’я, наприклад:

• Збільшення даних: Компанії можуть створювати синтетичні дані, які можуть доповнювати існуючі дані та покращувати продуктивність і точність інших моделей ШІ. Наприклад, створення синтетичних медичних зображень, які можуть допомогти навчити діагностичні або прогностичні моделі з більшою кількістю даних і різноманітністю. 

Американська медична компанія CloudMedX — це обчислювальна платформа, яка покращує результати лікування пацієнтів за допомогою прогнозної аналітики. Він використовує штучний інтелект для збору даних і створення цілісних картин окремих людей і спільнот. Його єдина уніфікована платформа даних має операційні, клінічні та фінансові функції, тобто постачальники медичних послуг можуть знайти все, що їм потрібно, в одному місці. 

Прогностичні моделі охорони здоров’я компанії можуть передбачити прогресування захворювання та визначити ймовірність того, що у пацієнтів можуть виникнути ускладнення, шляхом обробки медичних даних і надання балів оцінки ризику. 

• Конфіденційність даних: Використовуючи генеративний штучний інтелект, медичні компанії можуть створювати анонімні дані для захисту конфіденційності та безпеки пацієнтів і постачальників. Наприклад, синтетичні записи пацієнтів можна використовувати для дослідження чи аналізу, не розкриваючи фактичні особи пацієнтів або конфіденційну інформацію.

• Генерація даних: Ми можемо створювати нові дані або вміст, які можуть надавати інформацію або рішення проблем охорони здоров’я. Наприклад, американський стартап Persado використовує генеративний штучний інтелект для створення персоналізованого та переконливого контенту для комунікації та взаємодії в галузі охорони здоров’я. їхні цифрові рішення, Persad PerScribed і Persado Motivation AI Platform допомогли медичним компаніям, страховим компаніям і роздрібним клінікам провести ефективні кампанії. 

• Покращення даних: Генеративний штучний інтелект може покращити наявні дані чи вміст, додавши більше деталей або якості. Наприклад, техніка може допомогти краще відповідати на запити пацієнтів. Google DeepMind розробив MedPaLM, велику мовну модель (LLM), навчену на наборах медичних даних, яка може відповідати на запити щодо охорони здоров’я. 

Nuance Communications, постачальник технологій передового розмовного штучного інтелекту для зовнішньої клінічної документації та підтримки прийняття рішень за допомогою голосової біометрії; і спеціалізоване обладнання для визначення навколишнього середовища, використовує Open AI Chat GPT для покращення відповідей клієнтів і керування адміністративними завданнями. 

• Синтез даних: Генеративний штучний інтелект може синтезувати різні типи даних або вмісту для створення повного та узгодженого результату. Фірма на основі ШІ Zebra Medical Vision розробив понад 11 алгоритмів, які допомагають медичним працівникам краще виявляти захворювання. Їхній інструмент HealthMammo навчений на основі понад 350,000 92 звітів про мамографію та виявляє рак із 87% успішністю порівняно з XNUMX% серед радіологів.

Які проблеми та ризики генеративного ШІ в охороні здоров’я?

Генеративний ШІ все ще є технологією, що розвивається, і вона стикається з деякими проблемами та ризиками, такими як:

• Якість і надійність: Генеративний штучний інтелект може створювати неточні або нереалістичні результати, які можуть ввести в оману або завдати шкоди користувачам. Наприклад, він може створювати неправдиву медичну інформацію, яка може вплинути на рішення про діагностику чи лікування, або створювати підроблені медичні зображення, які можуть порушувати етичні стандарти.

• Регулювання та управління: Можливо, бракує чітких правил чи вказівок щодо його розробки та використання в охороні здоров’я. Наприклад, можуть бути запитання щодо підзвітності, прозорості, пояснюваності, справедливості та безпеки в медичних закладах.

• Етика та довіра: Враховуючи відсутність людського дотику, генеративний ШІ може спричинити етичні та соціальні проблеми, які можуть вплинути на довіру та прийняття користувачів. Цифрові продукти, які він створює, можуть генерувати шкідливий або образливий вміст, який у найгіршому випадку вплине на здоров’я населення.

Висновок

Generative AI — це екосистема інструментів, що швидко розвивається, яка має величезні перспективи для охорони здоров’я. Він може вирішити деякі проблеми охорони здоров’я, такі як пандемії, хронічні захворювання, нестача персоналу та адміністративний тягар. Однак ця технологія також пов’язана зі своїми проблемами та ризиками, які необхідно ретельно розглядати та керувати ними. Тому важливо розробити надійні та відповідальні генеративні системи штучного інтелекту, які можуть принести користь охороні здоров’я без шкоди для її якості та цілісності.

Знання, які варті того, щоб доставити у вашу поштову скриньку