Transformatiewe potensiaal van 'n gesondheidsorg-spesifieke grondslagmodel

In die afgelope twee jaar het algemene grondslagmodelle soos GPT-4 aansienlik ontwikkel, wat ongekende vermoëns bied as gevolg van groter datastelle, groter modelgroottes en argitektoniese verbeterings. Hierdie modelle is aanpasbaar vir 'n wye reeks take oor verskeie velde. Gesondheidsorg-KI word egter steeds gekenmerk deur modelle wat ontwerp is vir spesifieke take. Byvoorbeeld, 'n model wat opgelei is om X-strale vir beenfrakture te ontleed, sal slegs frakture identifiseer en nie die vermoë hê om omvattende radiologieverslae te genereer nie. Meeste van die 500 KI-modelle goedgekeur deur die Food and Drug Administration is beperk tot een of twee gebruik gevalle. Grondslagmodelle, wat bekend is vir hul breë toepaslikheid oor verskillende take, is egter besig om die weg te ruim vir 'n transformerende benadering in gesondheidsorgtoepassings.

Alhoewel daar aanvanklike pogings was om grondliggende modelle vir mediese toepassings te ontwikkel, het hierdie breër benadering nog nie algemeen in gesondheidsorg-KI geword nie. Hierdie stadige aanvaarding is hoofsaaklik te wyte aan die uitdagings verbonde aan toegang tot groot en diverse gesondheidsorgdatastelle, sowel as die behoefte aan modelle om oor verskillende tipes mediese data te redeneer. Die praktyk van gesondheidsorg is inherent multimodaal en inkorporeer inligting van beelde, elektroniese gesondheidsrekords (EHR's), sensors, wearables, genomika, en meer. 'n Grondliggende gesondheidsorgmodel moet dus ook inherent multimodaal wees. Nietemin baan onlangse vordering in multimodale argitekture en selftoesig-leer, wat verskeie datatipes kan hanteer sonder om gemerkte data te benodig, die weg vir 'n gesondheidsorgbasismodel.

Huidige toestand van generatiewe KI in gesondheidsorg

Gesondheidsorg was tradisioneel stadig om tegnologie aan te neem, maar dit blyk egter dat dit omhels het Generatiewe AI vinniger. By HIMSS24, die grootste wêreldkonferensie vir professionele gesondheidsorgtegnologie, was Generatiewe KI die fokuspunt van byna elke aanbieding.

Een van die eerste gebruiksgevalle van Generatiewe KI in gesondheidsorg wat wydverspreide aanneming gesien het, fokus daarop om die administratiewe las van kliniese dokumentasie te verlig. Tradisioneel neem die dokumentasie van pasiëntinteraksies en -versorgingsprosesse 'n aansienlike deel van dokters se tyd in beslag (> 2 uur per dag), wat hulle dikwels afbreuk doen aan direkte pasiëntsorg.

KI-modelle soos GPT-4 of MedPalm-2 word gebruik om pasiëntdata en geneesheer-pasiënt-interaksies te monitor om sleuteldokumente soos vorderingsnotas, ontslagopsommings en verwysingsbriewe op te stel. Hierdie konsepte vang noodsaaklike inligting akkuraat vas, wat slegs deur die dokter hersien en goedgekeur word. Dit verminder papierwerktyd aansienlik, wat dokters in staat stel om meer op pasiëntsorg te fokus, die kwaliteit van diens te verbeter en uitbranding te verminder.

Die breër toepassings van grondliggende modelle in gesondheidsorg moet egter nog ten volle realiseer. Algemene grondslagmodelle soos GPT-4 het verskeie beperkings; daar is dus 'n behoefte aan 'n gesondheidsorgspesifieke grondslagmodel. GPT-4 het byvoorbeeld nie die vermoë om mediese beelde te ontleed of longitudinale pasiëntdata te verstaan ​​nie, wat van kritieke belang is vir die verskaffing van akkurate diagnoses. Boonop beskik dit nie oor die mees onlangse mediese kennis nie, aangesien dit opgelei is op data wat slegs tot Desember 2023 beskikbaar was. Google se MedPalm-2 verteenwoordig die eerste poging om 'n gesondheidsorgspesifieke grondslagmodel te bou, wat in staat is om beide te beantwoord mediese navrae en redenasies oor mediese beelde. Dit vang egter steeds nie die volle potensiaal van KI in gesondheidsorg vas nie.

Bou 'n Gesondheidsorg Grondslagmodel

Die proses om 'n grondslagmodel vir gesondheidsorg te bou, begin met data afkomstig van beide openbare en private bronne, insluitend biobanke, eksperimentele data en pasiëntrekords. Hierdie model sal in staat wees om verskillende datatipes te verwerk en te kombineer, soos teks met beelde of laboratoriumresultate, om komplekse mediese take uit te voer.

Daarbenewens kan dit oor nuwe situasies redeneer en die uitsette daarvan in medies presiese taal verwoord. Hierdie vermoë strek tot die afleiding en gebruik van oorsaaklike verbande tussen mediese konsepte en kliniese data, veral wanneer behandelingsaanbevelings verskaf word gebaseer op waarnemingsdata. Dit kan byvoorbeeld akute respiratoriese noodsindroom voorspel van onlangse ernstige torakale trauma en dalende arteriële suurstofvlakke, ten spyte van 'n verhoogde suurstoftoevoer.

Verder sal die model toegang verkry tot kontekstuele inligting vanaf hulpbronne soos kennisgrafieke of databasisse om bygewerkte mediese kennis te verkry, die redenasie daarvan te verbeter en te verseker dat sy advies die jongste vooruitgang in medisyne weerspieël.

Toepassings en impak van Gesondheidsorg Grondslagmodel

Die potensiële gebruike vir 'n gesondheidsorgbasismodel is omvattend. In diagnostiek kan so 'n model die afhanklikheid van menslike analise verminder. Vir behandelingsbeplanning kan die model help met die opstel van geïndividualiseerde behandelingstrategieë deur 'n pasiënt se hele mediese rekord, genetiese besonderhede en lewenstylfaktore in ag te neem. Sommige ander toepassings sluit in:

• Gegronde radiologie verslae: Die grondslagmodel vir gesondheidsorg kan digitale radiologie transformeer deur veelsydige assistente te skep wat radioloë ondersteun deur die opstel van verslag te outomatiseer en werklading te verminder. Dit sal ook die hele pasiëntgeskiedenis kan integreer. Radioloë kan byvoorbeeld die model navraag doen oor veranderinge in toestande oor tyd: "Kan jy enige veranderinge in die gewasgrootte sedert die laaste skandering identifiseer?"
• Ondersteuning vir kliniese besluite langs die bed: Deur gebruik te maak van kliniese kennis, sal dit duidelike, vryteks-verduidelikings en data-opsommings bied, wat mediese personeel waarsku vir onmiddellike pasiëntrisiko's en volgende stappe voorstel. Byvoorbeeld, die modelwolkwaarskuwing, "Waarskuwing: Hierdie pasiënt is op die punt om in skok te gaan," en verskaf skakels na relevante data-opsommings en kontrolelyste vir optrede.
• Dwelm ontdekking: Die ontwerp van proteïene wat spesifiek en sterk aan 'n teiken bind, is die grondslag van geneesmiddelontdekking. Vroeë modelle soos RFdiffusie het begin om proteïene te genereer gebaseer op basiese insette soos 'n teiken vir binding. Gebou op hierdie aanvanklike modelle, kan 'n gesondheidsorgspesifieke grondslagmodel opgelei word om beide taal- en proteïenvolgordes te verstaan. Dit sal dit moontlik maak om 'n teksgebaseerde koppelvlak vir die ontwerp van proteïene aan te bied, wat moontlik die ontwikkeling van nuwe medisyne kan bespoedig

Uitdagings

Alhoewel die bou van 'n gesondheidsorg-spesifieke grondslagmodel die uiteindelike doelwit bly, en onlangse vooruitgang dit meer haalbaar gemaak het, is daar steeds beduidende uitdagings in die ontwikkeling van 'n enkele model wat oor diverse mediese konsepte kan redeneer:

• Datakartering van verskeie modaliteite: Die model moet opgelei word op verskeie datamodaliteite soos EHR-data, mediese beelddata en genetiese data. Redenering oor hierdie modaliteite is uitdagend omdat dit moeilik is om hoëgetrouheidsdata te verkry wat interaksies oor al hierdie modaliteite akkuraat karteer. Boonop is die verteenwoordiging van verskeie biologiese modaliteite, van sellulêre dinamika tot molekulêre strukture en genoomwye genetiese interaksies, kompleks. Optimale opleiding oor menslike data is onuitvoerbaar en oneties, daarom maak navorsers staat op minder voorspellende diermodelle of sellyne, wat 'n uitdaging skep om laboratoriummetings na die ingewikkelde werking van hele organismes te vertaal.
• Bekragtiging en verifikasie: Gesondheidsorggrondslagmodelle is uitdagend om te bekragtig weens hul veelsydigheid. Tradisioneel word KI-modelle bekragtig vir spesifieke take soos die diagnose van 'n tipe kanker vanaf 'n MRI. Grondliggende modelle kan egter nuwe, onsigbare take verrig, wat dit moeilik maak om alle moontlike mislukkingsmodusse te verwag. Hulle benodig gedetailleerde verduidelikings van hul toetsing en goedgekeurde gebruiksgevalle en moet waarskuwings uitreik vir nie-etiket gebruik. Om hul uitsette te verifieer is ook kompleks, aangesien hulle diverse insette en uitsette hanteer, wat moontlik 'n multidissiplinêre paneel vereis om akkuraatheid te verseker.
• Sosiale vooroordele: Hierdie modelle loop die risiko om vooroordele voort te sit, aangesien hulle kan oefen op data wat sekere groepe onderverteenwoordig of bevooroordeelde korrelasies bevat. Die aanspreek van hierdie vooroordele is van kardinale belang, veral aangesien die skaal van modelle toeneem, wat die probleem kan vererger.

Pad vorentoe

Generatiewe KI het reeds begin om gesondheidsorg te hervorm deur die dokumentasielas op klinici te verlig, maar die volle potensiaal daarvan lê voor. Die toekoms van grondliggende modelle in gesondheidsorg beloof om transformerend te wees. Stel jou 'n gesondheidsorgstelsel voor waar diagnostiek nie net vinniger is nie, maar ook meer akkuraat, waar behandelingsplanne presies aangepas is vir die genetiese profiele van individuele pasiënte, en waar nuwe middels binne 'n paar maande eerder as jare ontdek kan word.

Die skep van 'n gesondheidsorg-spesifieke fundamentele KI-model bied uitdagings, veral wanneer dit kom by die integrasie van die diverse en verspreide mediese en kliniese data. Hierdie struikelblokke kan egter aangespreek word deur samewerkingspogings tussen tegnoloë, klinici en beleidmakers. Deur saam te werk, kan ons kommersiële raamwerke ontwikkel wat verskeie belanghebbendes (EHR'e, beeldmaatskappye, patologielaboratoriums, verskaffers) aanspoor om hierdie data te verenig en KI-modelargitekture te konstrueer wat komplekse, multimodale interaksies binne gesondheidsorg kan verwerk.

Boonop is dit van kardinale belang dat hierdie vooruitgang geskied met 'n duidelike etiese kompas en robuuste regulatoriese raamwerke om te verseker dat hierdie tegnologieë verantwoordelik en regverdig gebruik word. Deur hoë standaarde van bekragtiging en regverdigheid te handhaaf, kan die gesondheidsorggemeenskap vertroue bou en aanvaarding onder beide pasiënte en praktisyns bevorder.

Die reis om die potensiaal van grondslagmodelle vir gesondheidsorg ten volle te verwesenlik is 'n opwindende grens. Deur hierdie innoverende gees te omhels, kan die gesondheidsorgsektor nie net die huidige uitdagings die hoof bied nie, maar die mediese wetenskap transformeer. Ons staan ​​op die rand van 'n gewaagde nuwe era in gesondheidsorg - een vol moontlikhede en gedryf deur die belofte van KI om lewens op 'n wêreldwye skaal te verbeter.