Transformativni potencijal temeljnog modela specifičnog za zdravstvo

U posljednje dvije godine, generalistički temeljni modeli poput GPT-4 značajno su se razvili, nudeći neviđene mogućnosti zahvaljujući većim skupovima podataka, povećanim veličinama modela i arhitektonskim poboljšanjima. Ovi modeli prilagodljivi su širokom rasponu zadataka u različitim područjima. Međutim, AI u zdravstvu još uvijek karakteriziraju modeli dizajnirani za specifične zadatke. Na primjer, model obučen za analizu X-zraka za prijelome kostiju samo bi identificirao prijelome i nedostajao bi kapacitet za generiranje sveobuhvatnih radioloških izvješća. Većina 500 AI modeli koje je odobrila Uprava za hranu i lijekove ograničeni su na jedan ili dva slučaja uporabe. Međutim, temeljni modeli, poznati po svojoj širokoj primjenjivosti u različitim zadacima, postavljaju pozornicu za transformativni pristup u aplikacijama u zdravstvu.

Iako je bilo početnih pokušaja da se razviju temeljni modeli za medicinske primjene, ovaj širi pristup još nije prevladao u AI-ju u zdravstvu. Ovo sporo usvajanje uglavnom je uzrokovano izazovima povezanim s pristupom velikim i raznolikim skupovima zdravstvenih podataka, kao i potrebom da modeli promišljaju različite vrste medicinskih podataka. Zdravstvena praksa je inherentno multimodalna i uključuje informacije iz slika, elektroničkih zdravstvenih zapisa (EHR), senzora, nosivih uređaja, genomike i više. Stoga temeljni model zdravstvene skrbi također mora biti inherentno multimodalan. Unatoč tome, nedavni napredak u multimodalnim arhitekturama i samonadziranom učenju, koje može rukovati različitim vrstama podataka bez potrebe za označenim podacima, utire put temeljnom modelu zdravstvene skrbi.

Trenutno stanje generativne umjetne inteligencije u zdravstvu

Zdravstvo tradicionalno sporo usvaja tehnologiju, no čini se da ju je prihvatila Generativna AI brže. Na HIMSS24, najvećoj globalnoj konferenciji za profesionalce zdravstvene tehnologije, Generative AI bila je središnja točka gotovo svake prezentacije.

Jedan od prvih slučajeva upotrebe Generative AI u zdravstvu koji je doživio široku primjenu usmjeren je na ublažavanje administrativnog opterećenja kliničke dokumentacije. Tradicionalno, dokumentiranje interakcija s pacijentima i procesa skrbi oduzima znatan dio vremena liječnika (>2 sata dnevno), često ih odvraćajući od izravne skrbi za pacijente.

Modeli umjetne inteligencije kao što su GPT-4 ili MedPalm-2 koriste se za praćenje podataka o pacijentima i interakcije između liječnika i pacijenta za izradu ključnih dokumenata kao što su bilješke o napretku, sažeci otpusta i uputnice. Ovi nacrti točno bilježe bitne informacije, zahtijevajući samo liječnički pregled i odobrenje. Ovo značajno smanjuje vrijeme papirologije, dopuštajući liječnicima da se više usredotoče na brigu o pacijentima, poboljšavajući kvalitetu usluge i smanjujući iscrpljenost.

Međutim, šire primjene temeljnih modela u zdravstvu tek se trebaju u potpunosti materijalizirati. Generalistički temeljni modeli poput GPT-4 imaju nekoliko ograničenja; stoga postoji potreba za temeljnim modelom specifičnim za zdravstvenu skrb. Na primjer, GPT-4 nema sposobnost analize medicinskih slika ili razumijevanja longitudinalnih podataka o pacijentu, što je ključno za postavljanje točne dijagnoze. Osim toga, ne posjeduje najsuvremenije medicinsko znanje, budući da je treniran na podacima dostupnim samo do prosinca 2023. Googleov MedPalm-2 predstavlja prvi pokušaj izgradnje temeljnog modela specifičnog za zdravstvo, sposobnog odgovoriti i na medicinska pitanja i razmišljanja o medicinskim slikama. Međutim, još uvijek ne obuhvaća puni potencijal umjetne inteligencije u zdravstvu.

Izgradnja temeljnog modela zdravstvene skrbi

Proces izgradnje temeljnog modela zdravstvene skrbi započinje podacima dobivenim iz javnih i privatnih izvora, uključujući biobanke, eksperimentalne podatke i kartone pacijenata. Ovaj bi model bio sposoban obraditi i kombinirati različite vrste podataka, poput teksta sa slikama ili laboratorijskim rezultatima, za obavljanje složenih medicinskih zadataka.

Osim toga, mogao bi razmišljati o novim situacijama i artikulirati svoje rezultate medicinski preciznim jezikom. Ova se sposobnost proteže na zaključivanje i korištenje uzročno-posljedičnih odnosa između medicinskih koncepata i kliničkih podataka, posebno kada se daju preporuke za liječenje na temelju podataka promatranja. Na primjer, mogao bi predvidjeti sindrom akutnog respiratornog distresa zbog nedavne teške traume prsnog koša i pada razine kisika u arterijama, unatoč povećanoj opskrbi kisikom.

Nadalje, model bi pristupio kontekstualnim informacijama iz resursa kao što su grafikoni znanja ili baze podataka kako bi dobio ažurno medicinsko znanje, poboljšavajući svoje obrazloženje i osiguravajući da njegovi savjeti odražavaju najnovija dostignuća u medicini

Primjene i utjecaj temeljnog modela zdravstvene skrbi

Potencijalne upotrebe temeljnog modela zdravstvene skrbi su opsežne. U dijagnostici bi takav model mogao smanjiti ovisnost o ljudskoj analizi. Za planiranje liječenja, model bi mogao pomoći u izradi individualiziranih strategija liječenja uzimajući u obzir cijeli medicinski karton pacijenta, genetske detalje i čimbenike načina života. Neke druge aplikacije uključuju:

• Utemeljena radiološka izvješća: Temeljni model zdravstvene skrbi može transformirati digitalnu radiologiju stvaranjem svestranih pomoćnika koji podržavaju radiologe automatiziranjem izrade izvješća i smanjenjem radnog opterećenja. Također bi mogao integrirati cijelu povijest pacijenta. Na primjer, radiolozi mogu pitati model o promjenama u uvjetima tijekom vremena: "Možete li identificirati bilo kakve promjene u veličini tumora od posljednjeg skeniranja?"
• Potpora pri donošenju kliničkih odluka uz krevet: Koristeći kliničko znanje, nudio bi jasna objašnjenja u slobodnom tekstu i sažetke podataka, upozoravajući medicinsko osoblje na neposredne rizike za pacijente i predlažući sljedeće korake. Na primjer, modelno upozorenje u oblaku, "Upozorenje: ovaj pacijent će uskoro pasti u šok" i pružiti poveznice na relevantne sažetke podataka i popise za provjeru za djelovanje.
• Otkriće lijeka: Dizajniranje proteina koji se specifično i snažno vežu za metu temelj je otkrivanja lijekova. Rani modeli poput RFdifuzije počeli su generirati proteine ​​na temelju osnovnih inputa kao što je meta za vezanje. Nadovezujući se na ove početne modele, temeljni model specifičan za zdravstvenu skrb mogao bi se osposobiti za razumijevanje i jezika i proteinskih sekvenci. To bi mu omogućilo da ponudi tekstualno sučelje za dizajniranje proteina, potencijalno ubrzavajući razvoj novih lijekova

Izazovi

Iako je izgradnja temeljnog modela specifičnog za zdravstvenu skrb i dalje krajnji cilj, a nedavni napredak ga je učinio izvedivijim, još uvijek postoje značajni izazovi u razvoju jedinstvenog modela koji može promišljati različite medicinske koncepte:

• Više modaliteta mapiranja podataka: Model se mora uvježbati na različitim modalitetima podataka kao što su podaci EHR-a, podaci medicinskih slika i genetski podaci. Rezoniranje u ovim modalitetima je izazovno jer je teško doći do podataka visoke vjernosti koji točno mapiraju interakcije u svim tim modalitetima. Štoviše, predstavljanje različitih bioloških modaliteta, od stanične dinamike do molekularnih struktura i genetskih interakcija na razini genoma, složeno je. Optimalna obuka na ljudskim podacima je neizvediva i neetična, pa se istraživači oslanjaju na manje prediktivne životinjske modele ili stanične linije, što stvara izazov u prevođenju laboratorijskih mjerenja na zamršeni rad cijelih organizama.
• Validacija i verifikacija: Temeljne modele zdravstvene skrbi teško je potvrditi zbog njihove svestranosti. Tradicionalno, modeli umjetne inteligencije potvrđuju se za određene zadatke poput dijagnosticiranja vrste raka iz MRI-a. Međutim, temeljni modeli mogu obavljati nove, neviđene zadatke, što otežava predviđanje svih mogućih načina kvarova. Zahtijevaju detaljna objašnjenja svojih testiranja i odobrenih slučajeva uporabe te bi trebali izdati upozorenja za upotrebu izvan odobrenja. Provjera njihovih izlaza također je složena, budući da obrađuju različite ulaze i izlaze, što potencijalno zahtijeva multidisciplinarni panel kako bi se osigurala točnost.
• Društvene predrasude: Ovi modeli riskiraju produljenje pristranosti, budući da mogu trenirati na podacima koji nedovoljno predstavljaju određene skupine ili sadrže pristrane korelacije. Rješavanje tih predrasuda je ključno, osobito kako se skala modela povećava, što može intenzivirati problem.

Put naprijed

Generativna umjetna inteligencija već je počela preoblikovati zdravstvo smanjivanjem tereta dokumentacije kliničarima, ali njezin puni potencijal je tek pred nama. Budućnost temeljnih modela u zdravstvu obećava da će biti transformativna. Zamislite zdravstveni sustav u kojem je dijagnostika ne samo brža nego i točnija, u kojem su planovi liječenja precizno skrojeni prema genetskim profilima pojedinih pacijenata i u kojem bi se novi lijekovi mogli otkriti za nekoliko mjeseci, a ne za godine.

Stvaranje temeljnog modela umjetne inteligencije specifičnog za zdravstvo predstavlja izazove, osobito kada je riječ o integraciji raznolikih i raspršenih medicinskih i kliničkih podataka. Međutim, te se prepreke mogu riješiti zajedničkim naporima tehnologa, kliničara i kreatora politika. Radeći zajedno, možemo razviti komercijalne okvire koji potiču različite dionike (EHR-ove, tvrtke za snimanje, patološke laboratorije, pružatelje usluga) da objedine te podatke i konstruiraju arhitekture modela umjetne inteligencije sposobne za obradu složenih, multimodalnih interakcija unutar zdravstvene skrbi.

Štoviše, ključno je da se ovaj napredak odvija uz jasan etički kompas i čvrste regulatorne okvire kako bi se osiguralo da se te tehnologije koriste odgovorno i pravedno. Održavanjem visokih standarda validacije i pravednosti, zdravstvena zajednica može izgraditi povjerenje i poticati prihvaćanje i među pacijentima i među liječnicima.

Putovanje prema potpunom ostvarenju potencijala temeljnih modela zdravstvene skrbi uzbudljiva je granica. Prihvaćanjem ovog inovativnog duha, zdravstveni sektor može predvidjeti ne samo suočavanje s trenutnim izazovima, već i transformaciju medicinske znanosti. Nalazimo se na rubu odvažne nove ere u zdravstvu - one koja je prepuna mogućnosti i vođena obećanjem AI da poboljša živote na globalnoj razini.