Για να Μεταμορφώσει την Υγεία και τις Βιοεπιστήμες, η Τεχνητή Νοημοσύνη Πρέπει να Είναι Αξιόπιστη

Η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) ενσωματώνεται γρήγορα σε οργανισμούς υγείας και βιοεπιστημών. Ωστόσο, οι περισσότεροι οργανισμοί τη χρησιμοποιούν σε μικρές περιοχές αντί να την κλιμακώνουν για να βελτιώσουν σημαντικά την απόδοση σε ολόκληρη την επιχείρηση. Ανάμεσα στις προκλήσεις: η ΤΝ σε αυτούς τους κλάδους πρέπει να ανταποκρίνεται στα υψηλότερα πρότυπα ποιότητας, ιδιωτικότητας και αξιοπιστίας, και πρέπει να είναι αξιόπιστη.

Τα εργαλεία ΤΝ που βασίζονται σε μεγάλους γλωσσικούς μοντέλα (LLM) είναι ισχυρά, αλλά τα περισσότερα LLM δεν σχεδιάζονται για τις απαιτήσεις των επιχειρήσεων υγείας και βιοεπιστημών. Μπορούν να παράγουν ασυνεπείς εξόδους, και η απόδοσή τους μπορεί να ποικίλλει καθώς αλλάζουν οι πληροφορίες και ο контέκστας. Η γενική ΤΝ ειδικότερα εκπαιδεύεται σε ευρείες, δημόσιες δεδομένα – με περιορισμένη ιατρική επιμέλεια – και δεν κατασκευάζεται για να ανταποκρίνεται σε ιατρικές, επιστημονικές ή ρυθμιστικές απαιτήσεις.

Αυτά τα ζητήματα είναι απαράδεκτα σε επιχειρήσεις όπου οι αποφάσεις έχουν όχι μόνο οικονομικές αλλά και κλινικές, επιστημονικές, νομικές και τελικά ανθρώπινες συνέπειες.

Η βασική γραμμή: Χρειάζεται ένα υψηλότερο πρότυπο ΤΝ.

Εάν οι οργανισμοί υγείας και βιοεπιστημών θέλουν να χρησιμοποιήσουν την ΤΝ για να μεταμορφώσουν τις εμπορικές και ρυθμισμένες επιχειρήσεις τους, χρειάζονται ΤΝ που είναι αξιόπιστη.

Τι χρειάζεται για να δημιουργηθεί αξιόπιστη ΤΝ

Η αξιόπιστη ΤΝ παράγει αξιόπιστα αποτελέσματα, εκτελεί συνεχώς καθώς αλλάζουν τα δεδομένα, και είναι συμμορφούμενη και αμυντική.

Για να επιτευχθεί αυτό, απαιτούνται και επιστημονική και τεχνική εμπειρία, καθώς και μια αυστηρή προσέγγιση που λαμβάνει υπόψη κάθε πτυχή του σχεδιασμού, χρήσης και παρακολούθησης της ΤΝ. Τι σημαίνει αυτό στην πράξη;

Ο πρώτος βήμας είναι να κατανοήσουμε τον τελικό στόχο: Ποια είναι η απαίτηση του τελικού χρήστη που η λύση ΤΝ πρέπει να αντιμετωπίσει, και τι σημαίνει η επιτυχία; Αυτό περιλαμβάνει την κατανόηση των ρόλων εκείνων που θα χρησιμοποιήσουν την λύση ΤΝ, τις ανάγκες και τις ροές εργασίας τους, καθώς και είτε τους εμπορικούς στόχους που θέλουν να επιτύχουν είτε τις ρυθμιστικές απαιτήσεις που πρέπει να συμμορφωθούν.

Αυτές οι λεπτομέρειες θα βοηθήσουν να ενημερώσουν τις βασικές τεχνικές αποφάσεις, όπως την επιλογή των κατάλληλων μοντέλων για την λύση ΤΝ, το σχεδιασμό πλαισίων επικύρωσης και την καθορισμό των μετρήσεων που θα μετρηθεί η λύση.

Οι αξιόπιστες συστήματα επίσης λαμβάνουν υπόψη τον εμπειρογνώμονα στο βρόχο από την αρχή της διαδικασίας σχεδιασμού, όχι ως μια μετάνοια. Αυτό περιλαμβάνει τη χρήση ανθρώπινων εμπειρογνωμόνων – συμπεριλαμβανομένων κλινικών, επιστημονικών, ρυθμιστικών και εμπορικών εμπειρογνωμόνων – για να βοηθήσουν να διασφαλίσουν ότι η λύση ΤΝ σχεδιάζεται και αναπτύσσεται σωστά και να ληφθούν υπόψη οι επιπτώσεις της λύσης στην εργασία του τελικού χρήστη.

Βέβαια, η εμπιστοσύνη δεν κερδίζεται μόνο στη φάση του σχεδιασμού – πρέπει να διατηρείται καθ’ όλη τη διάρκεια της ζωής της λύσης ΤΝ. Μηχανισμοί όπως οι flywheels δεδομένων ΤΝ, ή learning loops που ενημερώνουν συνεχώς τα μοντέλα με νέα δεδομένα για να τα διατηρούν τρέχοντα, βοηθούν τις λύσεις ΤΝ να παραμείνουν σχετικές, ακριβείς και αξιόπιστες. Η ενίσχυση της μάθησης και τα φράγματα που προγραμματίζονται στις λύσεις ΤΝ μπορούν επίσης να βοηθήσουν να διατηρήσουν την απόδοσή τους στο δρόμο εντός eines ορισμένου συνόλου κανόνων.

Πραγματικές εφαρμογές

Η ΤΝ ήδη γίνεται αποδεκτή και αξιόπιστη και έχει επίδραση σε πραγματικές περιπτώσεις χρήσης για μερικές από τις μεγαλύτερες εταιρείες βιοεπιστημών.

Σε μια περίπτωση, μια ηγετική φαρμακευτική εταιρεία προσπάθησε να βελτιώσει τον τρόπο με τον οποίο ασχολούνταν με επαγγελματίες υγείας (ΕΥ) σε πολλαπλά brands και αγορές. Η ικανότητα της εταιρείας να ασχοληθεί με τους ΕΥ και να βελτιώσει τις στρατηγικές μάρκετινγκ εμποδίστηκε από προκλήσεις όπως προβλήματα διαχείρισης δεδομένων, έλλειψη πληροφοριών σε επίπεδο πελάτη και δυσκολίες προσαρμογής.

Η εταιρεία υλοποίησε μια λύση ολοκληρωμένης εμπλοκής. Συνδύασε προβλεπτικά σήματα για την εμπλοκή των ΕΥ με συστάσεις “επόμενης καλύτερης δράσης” που βοήθησαν τις ομάδες να αποφασίσουν πώς να ρυθμίσουν την επικοινωνία και ποίες ενέργειες να λάβουν. Η εταιρεία saw μια τετραπλή βελτίωση στην ικανότητά της να αναγνωρίζει υψηλής αξίας ασθενείς, μαζί με αύξηση 20% και 36% στις νέες αρχικές ασθενείς για δύο από τα brands της.

Ένα άλλο παράδειγμα είναι στις αναθεωρήσεις βιβλιογραφίας που απαιτούνται για την ανάπτυξη φαρμάκων. Η διεξαγωγή αυτών των αναθεωρήσεων μπορεί να πάρει μήνες και να απαιτήσει βαθιά εξειδίκευση, προσεκτικό σχεδιασμό, σημαντική χειρονακτική προσπάθεια και άλλα. Μπορούν επίσης να είναι δύσκολο να κλιμακωθούν και ευάλωτες σε λάθη.

Οι λύσεις ΤΝ μπορούν να αυτοματοποιήσουν μεγάλες μερίδες των αναθεωρήσεων βιβλιογραφίας, από την ανάπτυξη πρωτοκόλλου έως την αναζήτηση και την οθόνη, την εξαγωγή δεδομένων και την ανάλυση και την αναφορά. Για όποιο έργο αναλαμβάνει η λύση ΤΝ, οι ερευνητές ή άλλοι μπορούν να αναθεωρήσουν τη λογική πίσω από κάθε απόφαση.

Τώρα με την ΤΝ, οι αναθεωρήσεις που παλιά πήραν μήνες μπορούν να ολοκληρωθούν σε λίγες ημέρες και με λιγότερα λάθη. Σε μια περίπτωση, μια λύση ΤΝ βοήθησε μια μεγάλη φαρμακευτική εταιρεία να επιτύχει μια αρχική οθόνη για μια περίπτωση αναθεώρησης βιβλιογραφίας επτά φορές γρηγορότερα από τη διαδικασία χειρονακτικής που χρησιμοποιούνταν παραδοσιακά. Αυτό συμπύκνωσε τον εκτιμώμενο χρόνο οθόνης από 20 ημέρες σε λιγότερο από τρεις ημέρες.

Η ΤΝ επίσης δημιουργεί νέες δυνατότητες σε αυτόν τον τομέα. Για παράδειγμα, έχει επιτρέψει στις εταιρείες να δημιουργήσουν “ζωντανούς” αναθεωρήσεις που μπορούν να ενημερώνονται συνεχώς με τα τελευταία δημοσιευμένα δεδομένα.

Η συνεργασία είναι απαραίτητη

Η δημιουργία αξιόπιστων λύσεων ΤΝ για την υγεία και τις βιοεπιστήμες απαιτεί μια σύντηξη εμπειρογνωμοσύνης που καμία οργάνωση δεν μπορεί να παρέχει μόνη της. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο οι εταιρείες με παρόμοιες σκέψεις συνεργάζονται, φέρνοντας μαζί την τεχνική και τομέα εμπειρογνωμοσύνη και ικανότητες που απαιτούνται για να δημιουργηθούν πλήρεις, επικυρωμένες συστήματα ΤΝ που μπορούν να κλιμακωθούν σε ρυθμισμένες και εμπορικές ροές εργασίας.

Ο σωστός τεχνικός συνεργάτης, για παράδειγμα, φέρνει βάθος μηχανικής και εκτεταμένη εμπειρία για να αναπτύξει και να εκτελέσει την ΤΝ σε επιχειρηματικό επίπεδο. Μπορούν να παραδώσουν ανοιχτά μοντέλα για να παρέχουν τη διαφάνεια που χρειάζεται η αξιόπιστη ΤΝ και λογισμικά στοιχεία που ermögňují τη γρήγορη κατασκευή λύσεων ΤΝ. Και η εμπειρία τους στη δημιουργία αξιόπιστων επιχειρηματικών λύσεων ΤΝ για άλλους κλάδους μπορεί να τους βοηθήσει να προβλέψουν προκλήσεις και να ενισχύσουν τα σχέδια.

Στην πλευρά του τομέα, ένας αποτελεσματικός συνεργάτης φέρνει όχι μόνο βαθιά κλινική-αναπτυξιακή και εμπορική εμπειρογνωμοσύνη, αλλά και einen αποδεδειγμένο ιστορικό δημιουργίας αξιόπιστων λύσεων ΤΝ. Έχουν τα απαραίτητα συστατικά για να δημιουργήσουν αυτές τις λύσεις, όπως εμπειρογνωμοσύνη επιστημών δεδομένων, γνώση ρυθμίσεων και ιστορικό ασφαλούς και υπεύθυνης χρήσης δεδομένων. Nhưng μπορούν επίσης να προσφέρουν περισσότερα για να υποστηρίξουν τις αναπτύξεις ΤΝ, από την πρόθεση να προκλήσουν δημόσιους δείκτες για να διασφαλίσουν ότι μια λύση ΤΝ εκτελείται όπως αναμένεται, σε πόρους όπως μηχανικοί που έχουν αναπτυχθεί για να βοηθήσουν στην ενσωμάτωση λύσεων ΤΝ στις ροές εργασίας των τελικών χρηστών, λαμβάνοντας υπόψη τις μοναδικές ρυθμίσεις συστήματος IT και τις πολιτικές.

Αλλάζοντας τον τρόπο που γίνεται η δουλειά

Η ΤΝ δεν είναι απλά ένα άλλο εργαλείο για τις οργανώσεις υγείας και βιοεπιστημών. Κάνετε το σωστά, αλλάζει τον τρόπο που γίνεται η δουλειά και τον τρόπο που αντιμετωπίζονται τα προβλήματα. Η αξιόπιστη ΤΝ ειδικότερα ήδη αποδεικνύει ότι μπορεί να缩ησει χρονικά διαστήματα, να βελτιώσει την ακρίβεια και να βοηθήσει τις ομάδες να αντιμετωπίσουν πιο ευέλικτα σύνθετα προβλήματα, ανασχεδιάζοντας τις ροές εργασίας για την εποχή ΤΝ.

Όσο η ΤΝ μετατοπίζεται από τη γεννήτρια ερευνών σε λήψη αποφάσεων και εκτέλεση σύνθετων ροών εργασίας, οι οργανισμοί που θα ενστερνιστούν αυτή την εξέλιξη θα μπορέσουν να απελευθερώσουν νέους επιχειρηματικούς μοντέλους που θα τους κάνουν πιο αποτελεσματικούς, πιο ενημερωμένους και πιο ανταποκρικούς στις ταχέως μεταβαλλόμενες απαιτήσεις στην υγεία και τις βιοεπιστήμες.