Ξεκλείδωμα νέων δυνατοτήτων στην Υγεία με AI

Η υγειονομική περίθαλψη στις Ηνωμένες Πολιτείες βρίσκεται στα αρχικά στάδια μιας σημαντικής πιθανής διακοπής λόγω της χρήσης της Μηχανικής Μάθησης και της Τεχνητής Νοημοσύνης. Αυτή η αλλαγή βρίσκεται σε εξέλιξη για πάνω από μια δεκαετία, αλλά με τις πρόσφατες εξελίξεις, φαίνεται έτοιμη για πιο γρήγορες αλλαγές. Απομένει να γίνει πολύ δουλειά για να κατανοήσουμε τις ασφαλέστερες και αποτελεσματικότερες εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη, να οικοδομήσουμε εμπιστοσύνη μεταξύ των κλινικών ιατρών στη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης και να προσαρμόσουμε το σύστημα κλινικής εκπαίδευσης μας για την καλύτερη χρήση συστημάτων που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη.

Εφαρμογές AI στην Υγεία

Η τεχνητή νοημοσύνη βρίσκεται σε εξέλιξη εδώ και δεκαετίες στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης, τόσο στις λειτουργίες που αντιμετωπίζουν οι ασθενείς όσο και στο back-office. Μερικές από τις παλαιότερες και πιο εκτεταμένες εργασίες έχουν γίνει στη χρήση μοντέλων βαθιάς μάθησης και όρασης υπολογιστή.

Πρώτον, κάποια ορολογία. Οι παραδοσιακές στατιστικές προσεγγίσεις στην έρευνα –π.χ. μελέτες παρατήρησης και κλινικές δοκιμές– έχουν χρησιμοποιήσει προσεγγίσεις μοντελοποίησης εστιασμένων στον πληθυσμό που βασίζονται σε μοντέλα παλινδρόμησης, στα οποία χρησιμοποιούνται ανεξάρτητες μεταβλητές για την πρόβλεψη των αποτελεσμάτων. Σε αυτές τις προσεγγίσεις, ενώ περισσότερα δεδομένα είναι καλύτερα, υπάρχει ένα φαινόμενο οροπεδίου στο οποίο πάνω από ένα συγκεκριμένο μέγεθος συνόλου δεδομένων, δεν μπορούν να εξαχθούν καλύτερα συμπεράσματα από τα δεδομένα.

Η τεχνητή νοημοσύνη φέρνει μια νεότερη προσέγγιση στην πρόβλεψη. Μια δομή που ονομάζεται perceptron επεξεργάζεται δεδομένα που διαβιβάζονται προς τα εμπρός μια σειρά κάθε φορά και δημιουργείται ως ένα δίκτυο επιπέδων διαφορικών εξισώσεων για την τροποποίηση των δεδομένων εισόδου, για την παραγωγή μιας εξόδου. Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, κάθε σειρά δεδομένων καθώς περνά μέσα από το δίκτυο – που ονομάζεται νευρωνικό δίκτυο – τροποποιεί τις εξισώσεις σε κάθε επίπεδο του δικτύου έτσι ώστε η προβλεπόμενη έξοδος να ταιριάζει με την πραγματική έξοδο. Καθώς τα δεδομένα σε ένα εκπαιδευτικό σύνολο επεξεργάζονται, το νευρωνικό δίκτυο μαθαίνει πώς να προβλέπει το αποτέλεσμα.

Υπάρχουν διάφοροι τύποι δικτύων. Συγκροτήματα νευρωνικά δίκτυα, ή τα CNN, ήταν από τα πρώτα μοντέλα που βρήκαν επιτυχία εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης. Τα CNN είναι πολύ καλά στο να μαθαίνουν από εικόνες σε μια διαδικασία που ονομάζεται όραση υπολογιστή και έχουν βρει εφαρμογές όπου τα δεδομένα εικόνας είναι εμφανή: ακτινολογία, εξετάσεις αμφιβληστροειδούς και εικόνες δέρματος.

Ένας νεότερος τύπος νευρωνικού δικτύου που ονομάζεται αρχιτεκτονική μετασχηματιστή έχει γίνει μια κυρίαρχη προσέγγιση λόγω της απίστευτης επιτυχίας του για κείμενο και συνδυασμούς κειμένου και εικόνων (ονομάζονται επίσης πολυτροπικά δεδομένα). Τα νευρωνικά δίκτυα μετασχηματιστών είναι εξαιρετικά όταν δίνεται ένα σύνολο κειμένου, στην πρόβλεψη του επόμενου κειμένου. Μια εφαρμογή της αρχιτεκτονικής του μετασχηματιστή είναι το Large Language Model ή LLM. Πολλά εμπορικά παραδείγματα LLM περιλαμβάνουν το Chat GPT, το Anthropics Claude και το Metas Llama 3.

Αυτό που έχει παρατηρηθεί με τα νευρωνικά δίκτυα, γενικά, είναι ότι ήταν δύσκολο να βρεθεί ένα οροπέδιο για βελτίωση στη μάθηση. Με άλλα λόγια, λαμβάνοντας υπόψη όλο και περισσότερα δεδομένα, τα νευρωνικά δίκτυα συνεχίζουν να μαθαίνουν και να βελτιώνονται. Τα κύρια όρια της δυνατότητάς τους είναι όλο και μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων και η υπολογιστική ισχύς για την εκπαίδευση των μοντέλων. Στην υγειονομική περίθαλψη, η δημιουργία συνόλων δεδομένων που προστατεύουν το απόρρητο που αντιπροσωπεύουν πιστά την αληθινή κλινική φροντίδα αποτελεί βασική προτεραιότητα για την προώθηση της ανάπτυξης μοντέλων.

Τα LLMs μπορεί να αντιπροσωπεύουν μια αλλαγή παραδείγματος στην εφαρμογή του AI για την υγειονομική περίθαλψη. Λόγω της ευκολίας τους με τη γλώσσα και το κείμενο, ταιριάζουν καλά με ηλεκτρονικά αρχεία στα οποία σχεδόν όλα τα δεδομένα είναι κείμενο. Επίσης, δεν απαιτούν ιδιαίτερα σχολιασμένα δεδομένα για εκπαίδευση, αλλά μπορούν να χρησιμοποιήσουν υπάρχοντα σύνολα δεδομένων. Τα δύο βασικά ελαττώματα με αυτά τα μοντέλα είναι ότι 1) δεν έχουν ένα παγκόσμιο μοντέλο ή δεν κατανοούν τα δεδομένα που αναλύονται (έχουν ονομαστεί φανταχτερή αυτόματη συμπλήρωση) και 2) μπορούν να έχουν παραισθήσεις ή να μπερδεύουν, να συνθέτουν κείμενο ή εικόνες που φαίνονται ακριβείς αλλά δημιουργούν πληροφορίες που παρουσιάζονται ως γεγονότα.

Οι περιπτώσεις χρήσης που διερευνώνται για την τεχνητή νοημοσύνη περιλαμβάνουν την αυτοματοποίηση και την αύξηση για την ανάγνωση εικόνων ακτινολογίας, εικόνων αμφιβληστροειδούς και άλλα δεδομένα εικόνας. μείωση της προσπάθειας και βελτίωση της ακρίβειας της κλινικής τεκμηρίωσης, μια σημαντική πηγή εξουθένωσης των κλινικών γιατρών. καλύτερη, πιο ενσυναίσθητη, υπομονετική επικοινωνία. και βελτίωση της αποτελεσματικότητας των λειτουργιών back-office όπως ο κύκλος εσόδων, οι λειτουργίες και η τιμολόγηση.

Παραδείγματα πραγματικού κόσμου

Το AI έχει εισαχθεί σταδιακά στην κλινική φροντίδα συνολικά. Τυπικά, η επιτυχής χρήση της τεχνητής νοημοσύνης ακολούθησε δοκιμές απόδοσης που έχουν αξιολογηθεί από ομοτίμους που έδειξαν επιτυχία και, σε ορισμένες περιπτώσεις, έγκριση από τον FDA για χρήση.

Μεταξύ των πιο πρώιμων περιπτώσεων χρήσης στις οποίες η τεχνητή νοημοσύνη αποδίδει καλά ήταν η ανίχνευση ασθενειών με τεχνητή νοημοσύνη σε εικόνες εξέτασης αμφιβληστροειδούς και ακτινολογία. Για τις εξετάσεις του αμφιβληστροειδούς, η δημοσιευμένη βιβλιογραφία σχετικά με την απόδοση αυτών των μοντέλων έχει ακολουθηθεί από την ανάπτυξη αυτοματοποιημένης βυθοσκόπησης για την ανίχνευση της νόσου του αμφιβληστροειδούς σε περιπατητικά περιβάλλοντα. Μελέτες τμηματοποίησης εικόνων, με πολλές δημοσιευμένες επιτυχίες, έχουν οδηγήσει σε πολλαπλές λύσεις λογισμικού που παρέχουν υποστήριξη αποφάσεων για ακτινολόγους, μειώνοντας τα σφάλματα και ανίχνευση ανωμαλιών για να κάνει τις ροές εργασίας των ακτινολόγων πιο αποτελεσματικές.

Νεότερα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα διερευνώνται για βοήθεια με τις κλινικές ροές εργασίας. Η φωνή περιβάλλοντος χρησιμοποιείται για τη βελτίωση της χρήσης των Ηλεκτρονικών Μητρώων Υγείας (EHR). Επί του παρόντος, τεχνίτες τεχνητής νοημοσύνης εφαρμόζονται για να βοηθήσουν στην ιατρική τεκμηρίωση. Αυτό επιτρέπει στους γιατρούς να εστιάζουν στους ασθενείς, ενώ το AI φροντίζει για τη διαδικασία τεκμηρίωσης, βελτιώνοντας την αποτελεσματικότητα και την ακρίβεια.

Επιπλέον, τα νοσοκομεία και τα συστήματα υγείας μπορούν να χρησιμοποιήσουν τις δυνατότητες προγνωστικής μοντελοποίησης της τεχνητής νοημοσύνης για τη διαστρωμάτωση των ασθενών, εντοπίζοντας ασθενείς που βρίσκονται σε υψηλό ή αυξανόμενο κίνδυνο και προσδιορίζοντας την καλύτερη πορεία δράσης. Στην πραγματικότητα, οι δυνατότητες ανίχνευσης συστάδων του AI χρησιμοποιούνται ολοένα και περισσότερο στην έρευνα και την κλινική φροντίδα για τον εντοπισμό ασθενών με παρόμοια χαρακτηριστικά και τον προσδιορισμό της τυπικής πορείας κλινικής δράσης για αυτούς. Αυτό μπορεί επίσης να ενεργοποιήσει εικονικές ή προσομοιωμένες κλινικές δοκιμές για τον προσδιορισμό των πιο αποτελεσματικών θεραπευτικών μαθημάτων και τη μέτρηση της αποτελεσματικότητάς τους.

Μια μελλοντική περίπτωση χρήσης μπορεί να είναι η χρήση μοντέλων γλώσσας που υποστηρίζονται από AI στην επικοινωνία γιατρού-ασθενούς. Αυτά τα μοντέλα έχει βρεθεί ότι έχουν έγκυρες απαντήσεις για ασθενείς που προσομοιώνουν συνομιλίες με ενσυναίσθηση, καθιστώντας ευκολότερη τη διαχείριση δύσκολων αλληλεπιδράσεων. Αυτή η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να βελτιώσει σημαντικά τη φροντίδα των ασθενών παρέχοντας ταχύτερη και πιο αποτελεσματική διαλογή των μηνυμάτων ασθενών με βάση τη σοβαρότητα της κατάστασης και του μηνύματός τους.

Προκλήσεις και ηθικές εκτιμήσεις

Μια πρόκληση με την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη είναι η διασφάλιση της κανονιστικής συμμόρφωσης, της ασφάλειας των ασθενών και της κλινικής αποτελεσματικότητας κατά τη χρήση εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης. Ενώ οι κλινικές δοκιμές είναι το πρότυπο για τις νέες θεραπείες, υπάρχει μια συζήτηση σχετικά με το εάν τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να ακολουθούν την ίδια προσέγγιση. Μια άλλη ανησυχία είναι ο κίνδυνος παραβίασης δεδομένων και η παραβίαση του απορρήτου των ασθενών. Τα μεγάλα μοντέλα γλώσσας που έχουν εκπαιδευτεί σε προστατευμένα δεδομένα ενδέχεται να διαρρεύσουν δεδομένα πηγής, γεγονός που αποτελεί σημαντική απειλή για το απόρρητο των ασθενών. Οι οργανισμοί υγειονομικής περίθαλψης πρέπει να βρουν τρόπους να προστατεύουν τα δεδομένα των ασθενών και να αποτρέπουν παραβιάσεις για να διατηρήσουν την εμπιστοσύνη και την εμπιστευτικότητα. Η μεροληψία στα δεδομένα εκπαίδευσης είναι επίσης μια κρίσιμη πρόκληση που πρέπει να αντιμετωπιστεί. Για να αποφευχθούν τα μεροληπτικά μοντέλα, πρέπει να εισαχθούν καλύτερες μέθοδοι για την αποφυγή μεροληψίας στα δεδομένα εκπαίδευσης. Είναι ζωτικής σημασίας να αναπτυχθούν εκπαιδευτικές και ακαδημαϊκές προσεγγίσεις που επιτρέπουν την καλύτερη κατάρτιση μοντέλου και ενσωματώνουν την ισότητα σε όλες τις πτυχές της υγειονομικής περίθαλψης για την αποφυγή μεροληψίας.

Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης άνοιξε μια σειρά από νέες ανησυχίες και σύνορα για την καινοτομία. Απαιτείται περαιτέρω μελέτη για το πού μπορεί να βρεθεί αληθινό κλινικό όφελος από τη χρήση AI. Για να αντιμετωπιστούν αυτές οι προκλήσεις και οι ηθικές ανησυχίες, οι οργανισμοί παρόχων υγειονομικής περίθαλψης και οι εταιρείες λογισμικού πρέπει να επικεντρωθούν στην ανάπτυξη συνόλων δεδομένων που μοντελοποιούν με ακρίβεια δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης, διασφαλίζοντας παράλληλα την ανωνυμία και την προστασία του απορρήτου. Επιπλέον, πρέπει να δημιουργηθούν συνεργασίες μεταξύ παρόχων υγειονομικής περίθαλψης, συστημάτων και εταιρειών τεχνολογίας/λογισμικού για την εφαρμογή των εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης με ασφαλή και προσεκτικό τρόπο. Αντιμετωπίζοντας αυτές τις προκλήσεις, οι οργανισμοί υγειονομικής περίθαλψης μπορούν να εκμεταλλευτούν τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης, ενώ υποστηρίζουν την ασφάλεια, το απόρρητο και τη δικαιοσύνη των ασθενών.