В последние годы здравоохранение и медико-биологические науки добились значительных успехов, в основном благодаря использованию технологий генеративного искусственного интеллекта (GenAI). Генеративный искусственный интеллект, включающий модели и сети глубокого обучения, меняет методы диагностики заболеваний, создания лекарств, вывода их на рынок и улучшения ухода за пациентами.
В этом эссе мы рассмотрим различные варианты применения генеративного ИИ в здравоохранении и науках о жизни, подчеркнув его потенциал для изменения этих отраслей, а также этические проблемы, которые необходимо решить.
Я считаю, что ИИ - это будущее наук о жизни. Мы можем использовать генеративный искусственный интеллект в постмаркетинговом периоде, чтобы лучше отслеживать, как фармацевтические препараты работают на рынке. Экономический потенциал - это только вершина айсберга. Однако если искусственный интеллект будет использоваться для ускорения процесса производства лекарств, это будет иметь решающее значение для планирования безопасности лекарств и гарантии того, что уход за ними будет осуществляться. Тогда мы сможем быть уверены, что оказываем максимальное влияние на общество.
Когда речь идет о данных о пациентах и суждениях, основанных на ИИ, этические вопросы играют важную роль. Как организации здравоохранения и медико-биологических наук обеспечивают этичность использования генеративного ИИ? Над этим вопросом нужно работать по мере того, как генеративный ИИ все больше интегрируется в индустрию здравоохранения.
Точность на первом месте в списке
Точность и надежность - еще одни ключевые моменты. Как и в случае с другими предприятиями GenAI, очень важно уделять первостепенное внимание обучению с подкреплением за счет человеческого вклада. Когда речь заходит о соблюдении этических норм, наиболее распространенной проблемой являются галлюцинации. Эти методы ИИ требуют открытости.
Архитектура поиска с расширенным поколением (RAG) использует искусственный интеллект для получения информации из внешнего источника знаний. Это делается для того, чтобы привязать большие языковые модели (БЯМ) к самой свежей и точной информации, давая потребителям представление о творческом процессе БЯМ. Чтобы помочь в этом поиске фактов, целесообразно подключить к процессу эксперта, который подтвердит правильность каждого вывода GenAI. Цитирование в исследованиях ИИ имеет решающее значение. Пять принципов ответственного ИИ - это справедливость, ответственность, прозрачность, конфиденциальность и безопасность.
Сотрудничество между технологами ИИ и практиками здравоохранения имеет решающее значение. Как генеративные системы ИИ могут успешно дополнить знания врачей и исследователей, не перекладывая на них свою роль?
Они должны рассматриваться как дополнение к медицинским знаниям врачей и других медицинских работников. Генеративный ИИ требует человеческого интеллекта. К экспертам нужно часто обращаться, а не заменять их. Это идея второго пилота, и она должна применяться во всей фармацевтической цепочке создания стоимости - от открытия лекарств, доклинического анализа, клинических испытаний до доставки лекарств пациентам.
Использование генеративного ИИ для ускорения открытия лекарств
Открытие лекарств происходит на всех этапах клинических испытаний. В компании Huma.AI мы используем генеративный ИИ на всех этапах цепочки создания стоимости. Процедура занимает около 18 месяцев. Даже однодневная экономия от GenAI может значительно сократить расходы на рецепты.
Здравоохранение, как правило, не спешит принимать новые технологии. Как можно объяснить преимущества генеративного ИИ, чтобы стимулировать его более активное внедрение практиками и учреждениями здравоохранения? Профессионалам отрасли будет крайне важно написать и проконсультировать о преимуществах и недостатках генеративного ИИ.
Согласно исследованию McKinsey, отрасли высоких технологий, банковского дела, фармацевтики, медицины и медико-биологических наук быстрее всего внедряют генеративный ИИ. В здравоохранении возникают проблемы с конфиденциальностью, что усложняет процесс, однако больницы внедряют GenAI в свою операционную деятельность. Рабочий процесс имеет решающее значение, и генеративный ИИ способен значительно улучшить его.
Электронные медицинские карты (ЭМП) являются важным источником медицинских данных, однако их изучение может быть затруднено из-за их неструктурированности. Модели обработки естественного языка (NLP), основанные на генеративном ИИ, могут извлекать полезные сведения из электронных медицинских карт (EHR), включая истории болезни, диагнозы и планы лечения.
Генеративный ИИ также может помочь предвидеть результаты лечения и развитие болезни. Оценивая электронные медицинские карты и другие данные о пациентах, эти модели могут помочь врачам в принятии лучших решений относительно альтернативных вариантов лечения, распределения ресурсов и ухода за пациентами.
Будущее здравоохранения - за генеративным ИИ.
Как генеративный ИИ повлияет на будущее здравоохранения и медико-биологических наук в ближайшие 5-10 лет? И каких революционных эффектов мы можем ожидать?
Понятно, почему искусственный интеллект станет будущим наук о жизни. Мы можем использовать GenAI на постмаркетинге, чтобы лучше понять, как фармацевтические препараты работают на рынке. Экономический потенциал - это лишь верхушка айсберга, и крайне важно регулярно следить за разработками в области безопасности лекарств с использованием искусственного интеллекта.
Генеративный ИИ способен оказать влияние на здравоохранение и медико-биологические науки самыми разными способами, включая улучшение выявления заболеваний, ускоренное открытие лекарств и персонализированные программы лечения. По мере того как технологии ИИ развиваются и все больше интегрируются в экосистему здравоохранения, крайне важно найти баланс между инновациями и этическими соображениями, чтобы добиться максимальных результатов для пациентов и отрасли в целом. Решив эти проблемы и используя возможности генеративного ИИ, мы сможем представить себе будущее, в котором здравоохранение будет более точным, эффективным и доступным, чем когда-либо прежде.