აზროვნების ლიდერები
ჯანდაცვის სპეციფიკური ფუნდამენტური მოდელის ტრანსფორმაციული პოტენციალი
გასული ორი წლის განმავლობაში, GPT-4-ის მსგავსი გენერალისტური ფუნდამენტური მოდელები მნიშვნელოვნად განვითარდა, რაც უპრეცედენტო შესაძლებლობებს გვთავაზობს უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრების, მოდელების გაზრდილი ზომებისა და არქიტექტურული გაუმჯობესების გამო. ეს მოდელები ადაპტირებადია ამოცანების ფართო სპექტრისთვის სხვადასხვა სფეროში. თუმცა, ჯანდაცვის AI კვლავ ხასიათდება მოდელებით, რომლებიც შექმნილია კონკრეტული ამოცანებისთვის. მაგალითად, მოდელი, რომელიც გაწვრთნილი იყო ძვლის მოტეხილობების რენტგენის ანალიზზე, მხოლოდ მოტეხილობების იდენტიფიცირებას მოახდენს და არ აქვს ყოვლისმომცველი რადიოლოგიური ანგარიშების გენერირების შესაძლებლობა. Უმეტესი 500 AI მოდელები სურსათისა და წამლების ადმინისტრაციის მიერ დამტკიცებული შემოიფარგლება ერთი ან ორი გამოყენების შემთხვევით. თუმცა, ფონდის მოდელები, რომლებიც ცნობილია მათი ფართო გამოყენებადობით სხვადასხვა ამოცანებში, ქმნიან საფუძველს ტრანსფორმაციული მიდგომისთვის ჯანდაცვის აპლიკაციებში.
მიუხედავად იმისა, რომ იყო პირველადი მცდელობები, შეემუშავებინათ ფუნდამენტური მოდელები სამედიცინო აპლიკაციებისთვის, ეს უფრო ფართო მიდგომა ჯერ კიდევ არ გახდა გავრცელებული ჯანდაცვის AI-ში. ეს ნელი მიღება ძირითადად განპირობებულია იმ გამოწვევებით, რომლებიც დაკავშირებულია ჯანდაცვის დიდ და მრავალფეროვან მონაცემთა ბაზებთან წვდომასთან, ისევე როგორც მოდელების საჭიროებით, რათა განიხილონ სხვადასხვა ტიპის სამედიცინო მონაცემები. ჯანდაცვის პრაქტიკა არსებითად მულტიმოდალურია და აერთიანებს ინფორმაციას სურათებიდან, ჯანმრთელობის ელექტრონული ჩანაწერებიდან (EHRs), სენსორებიდან, აცვიათ მოწყობილობებიდან, გენომიკიდან და სხვა. ამრიგად, ფუნდამენტური ჯანდაცვის მოდელი ასევე უნდა იყოს არსებითად მულტიმოდალური. მიუხედავად ამისა, ბოლოდროინდელი პროგრესი მულტიმოდალურ არქიტექტურაში და თვითმმართველობის ზედამხედველობით სწავლაში, რომელსაც შეუძლია სხვადასხვა ტიპის მონაცემთა დამუშავება ეტიკეტირებული მონაცემების საჭიროების გარეშე, გზას უხსნის ჯანდაცვის ფუნდამენტურ მოდელს.
გენერაციული AI-ის ამჟამინდელი მდგომარეობა ჯანდაცვაში
ჯანდაცვა ტრადიციულად ნელ-ნელა იძენს ტექნოლოგიას, თუმცა, როგორც ჩანს, ის მოიცვა გენერაციული AI უფრო სწრაფად. HIMSS24-ზე, ჯანდაცვის ტექნოლოგიების პროფესიონალებისთვის ყველაზე დიდ გლობალურ კონფერენციაზე, Generative AI იყო თითქმის ყველა პრეზენტაციის მთავარი წერტილი.
ჯანდაცვის სფეროში გენერაციული AI-ს გამოყენების ერთ-ერთი პირველი შემთხვევა, რომელიც ფართოდ იქნა მიღებული, ფოკუსირებულია კლინიკური დოკუმენტაციის ადმინისტრაციული დატვირთვის შემსუბუქებაზე. ტრადიციულად, პაციენტთა ურთიერთქმედებებისა და მოვლის პროცესების დოკუმენტირება ატარებს ექიმების დროის მნიშვნელოვან ნაწილს (>2 სთ. დღეში), რაც ხშირად ართმევს მათ უშუალოდ პაციენტის მოვლისგან.
ხელოვნური ინტელექტის მოდელები, როგორიცაა GPT-4 ან MedPalm-2, გამოიყენება პაციენტის მონაცემების და ექიმ-პაციენტის ურთიერთქმედების მონიტორინგისთვის საკვანძო დოკუმენტების შესაქმნელად, როგორიცაა პროგრესის შენიშვნები, გაწერის შეჯამებები და რეფერალური წერილები. ეს პროექტები ზუსტად აღწერს არსებით ინფორმაციას, რომელიც მოითხოვს მხოლოდ ექიმის განხილვას და დამტკიცებას. ეს მნიშვნელოვნად ამცირებს საბუთების შედგენის დროს, რაც საშუალებას აძლევს ექიმებს მეტი ფოკუსირება მოახდინონ პაციენტის მოვლაზე, გააუმჯობესონ მომსახურების ხარისხი და შეამცირონ დამწვრობა.
თუმცა, ჯანდაცვის სფეროში ფუნდამენტური მოდელების უფრო ფართო გამოყენება ჯერ კიდევ არ არის სრულად განხორციელებული. გენერალისტულ ფუნდამენტურ მოდელებს, როგორიცაა GPT-4, აქვს რამდენიმე შეზღუდვა; ამდენად, საჭიროა ჯანდაცვის სპეციფიკური ფუნდამენტური მოდელი. მაგალითად, GPT-4-ს არ გააჩნია სამედიცინო სურათების ანალიზის ან პაციენტის გრძივი მონაცემების გაგების შესაძლებლობა, რაც გადამწყვეტია ზუსტი დიაგნოზის დასადგენად. გარდა ამისა, ის არ ფლობს უახლესი სამედიცინო ცოდნას, რადგან ის გაწვრთნილი იყო მხოლოდ 2023 წლის დეკემბრამდე ხელმისაწვდომ მონაცემებზე. Google-ის MedPalm-2 წარმოადგენს პირველ მცდელობას შექმნას ჯანდაცვის სპეციფიკური ფუნდამენტური მოდელი, რომელსაც შეუძლია ორივე პასუხის გაცემა. სამედიცინო შეკითხვები და მსჯელობა სამედიცინო სურათების შესახებ. თუმცა, ის ჯერ კიდევ ვერ ითვისებს AI-ს სრულ პოტენციალს ჯანდაცვის სფეროში.
ჯანდაცვის ფუნდამენტური მოდელის აგება
ჯანდაცვის ფუნდამენტური მოდელის შექმნის პროცესი იწყება როგორც საჯარო, ასევე კერძო წყაროებიდან მიღებული მონაცემებით, მათ შორის ბიობანკებიდან, ექსპერიმენტული მონაცემებით და პაციენტების ჩანაწერებიდან. ამ მოდელს შეუძლია დაამუშაოს და დააკავშიროს მონაცემთა სხვადასხვა ტიპები, როგორიცაა ტექსტი სურათებთან ან ლაბორატორიულ შედეგებთან, რთული სამედიცინო ამოცანების შესასრულებლად.
გარდა ამისა, მას შეუძლია ახალი სიტუაციების შესახებ მსჯელობა და მისი შედეგების არტიკულაცია სამედიცინო ზუსტი ენით. ეს შესაძლებლობა ვრცელდება სამედიცინო ცნებებსა და კლინიკურ მონაცემებს შორის მიზეზობრივი კავშირის დასკვნასა და გამოყენებაზე, განსაკუთრებით დაკვირვების მონაცემებზე დაფუძნებული მკურნალობის რეკომენდაციების მიწოდებისას. მაგალითად, მას შეუძლია იწინასწარმეტყველოს მწვავე რესპირატორული დისტრეს სინდრომი ბოლოდროინდელი გულმკერდის მძიმე ტრავმით და არტერიული ჟანგბადის დონის დაქვეითებით, ჟანგბადის გაზრდილი მიწოდების მიუხედავად.
გარდა ამისა, მოდელს ექნება წვდომა კონტექსტურ ინფორმაციაზე ისეთი რესურსებიდან, როგორიცაა ცოდნის გრაფიკები ან მონაცემთა ბაზები, რათა მოიპოვოს უახლესი სამედიცინო ცოდნა, გააძლიეროს მისი მსჯელობა და უზრუნველყოს, რომ მისი რჩევა ასახავს მედიცინის უახლეს მიღწევებს.
ჯანდაცვის ფუნდამენტური მოდელის გამოყენება და გავლენა
ჯანდაცვის ფუნდამენტური მოდელის პოტენციური გამოყენება ფართოა. დიაგნოსტიკაში ასეთ მოდელს შეუძლია შეამციროს დამოკიდებულება ადამიანის ანალიზზე. მკურნალობის დაგეგმვისთვის მოდელს შეუძლია დაეხმაროს ინდივიდუალური მკურნალობის სტრატეგიების შემუშავებაში პაციენტის მთელი სამედიცინო ჩანაწერის, გენეტიკური დეტალების და ცხოვრების სტილის ფაქტორების გათვალისწინებით. ზოგიერთი სხვა აპლიკაცია მოიცავს:
- დასაბუთებული რადიოლოგიის ანგარიშები: ჯანდაცვის ფუნდამენტურ მოდელს შეუძლია ციფრული რადიოლოგიის გარდაქმნა მრავალმხრივი ასისტენტების შექმნით, რომლებიც მხარს უჭერენ რადიოლოგებს ანგარიშის შედგენის ავტომატიზაციისა და სამუშაო დატვირთვის შემცირებით. ის ასევე შეძლებს პაციენტის მთელი ისტორიის ინტეგრირებას. მაგალითად, რადიოლოგებს შეუძლიათ გამოიკითხონ მოდელი დროთა განმავლობაში პირობების ცვლილების შესახებ: „შეგიძლიათ დაადგინოთ რაიმე ცვლილება სიმსივნის ზომაში ბოლო სკანირების შემდეგ?
- საწოლის კლინიკური გადაწყვეტილების მხარდაჭერა: კლინიკური ცოდნის გამოყენებით, ის შესთავაზებს მკაფიო, თავისუფალი ტექსტის ახსნა-განმარტებებს და მონაცემთა შეჯამებას, აფრთხილებს სამედიცინო პერსონალს პაციენტის დაუყოვნებელი რისკების შესახებ და შესთავაზებს შემდგომ ნაბიჯებს. მაგალითად, მოდელის ღრუბლოვანი გაფრთხილება, „გაფრთხილება: ეს პაციენტი აპირებს შოკში ჩავარდნას“ და მიაწოდოს ბმულები შესაბამისი მონაცემების შეჯამებებსა და საკონტროლო სიებს მოქმედებისთვის.
- ნარკოტიკების აღმოჩენა: ნარკოტიკების აღმოჩენის საფუძველია ცილების შემუშავება, რომლებიც კონკრეტულად და ძლიერად უკავშირდებიან სამიზნეს. ადრეულმა მოდელებმა, როგორიცაა RFdiffusion, დაიწყეს ცილების გენერირება ძირითადი საშუალებების საფუძველზე, როგორიცაა შეკავშირების სამიზნე. ამ საწყის მოდელებზე დაყრდნობით, ჯანდაცვის სპეციფიკური ფუნდამენტური მოდელის სწავლება შესაძლებელია როგორც ენის, ასევე ცილების თანმიმდევრობის გასაგებად. ეს საშუალებას მისცემს მას შესთავაზოს ტექსტზე დაფუძნებული ინტერფეისი ცილების დიზაინისთვის, რაც პოტენციურად დააჩქარებს ახალი წამლების განვითარებას.
გამოწვევები
მიუხედავად იმისა, რომ ჯანდაცვის სპეციფიური ფუნდამენტური მოდელის შექმნა რჩება საბოლოო მიზნად და ბოლოდროინდელმა მიღწევებმა ის უფრო განხორციელებადი გახადა, ჯერ კიდევ არსებობს მნიშვნელოვანი გამოწვევები ერთი მოდელის შემუშავებაში, რომელსაც შეუძლია მსჯელობა სხვადასხვა სამედიცინო კონცეფციებზე:
- მონაცემთა რუკების მრავალი მოდალობა: მოდელი უნდა გაიაროს ტრენინგი მონაცემთა სხვადასხვა მოდალობაზე, როგორიცაა EHR მონაცემები, სამედიცინო ვიზუალიზაციის მონაცემები და გენეტიკური მონაცემები. ამ მოდალებთან მსჯელობა რთულია, რადგან მაღალი სიზუსტის მონაცემების მოძიება, რომლებიც ზუსტად ასახავს ურთიერთქმედებებს ყველა ამ მოდალობაში, რთულია. უფრო მეტიც, სხვადასხვა ბიოლოგიური მოდალობის წარმოდგენა, უჯრედული დინამიკიდან მოლეკულურ სტრუქტურებამდე და გენომის მასშტაბით გენეტიკური ურთიერთქმედებები, რთულია. ადამიანის მონაცემებზე ოპტიმალური სწავლება შეუძლებელია და არაეთიკურია, ამიტომ მკვლევარები ეყრდნობიან ნაკლებად პროგნოზირებად ცხოველთა მოდელებს ან უჯრედულ ხაზებს, რაც ქმნის გამოწვევას ლაბორატორიული გაზომვების თარგმნისას მთელი ორგანიზმების რთულ მუშაობაზე.
- დადასტურება და გადამოწმება: ჯანდაცვის ფუნდამენტური მოდელების დადასტურება რთულია მათი მრავალფეროვნების გამო. ტრადიციულად, ხელოვნური ინტელექტის მოდელები დამოწმებულია სპეციფიკური ამოცანებისთვის, როგორიცაა MRI-დან კიბოს ტიპის დიაგნოსტიკა. თუმცა, ფუნდამენტურ მოდელებს შეუძლიათ შეასრულონ ახალი, უხილავი ამოცანები, რაც ართულებს წარუმატებლობის ყველა შესაძლო რეჟიმის წინასწარ განსაზღვრას. ისინი საჭიროებენ დეტალურ ახსნას მათი ტესტირებისა და დამტკიცებული გამოყენების შემთხვევების შესახებ და უნდა გასცენ გაფრთხილებები ეტიკეტების გარეშე გამოყენებისთვის. მათი შედეგების გადამოწმება ასევე რთულია, რადგან ისინი ამუშავებენ მრავალფეროვან შეყვანას და გამოსავალს, რაც პოტენციურად მოითხოვს მულტიდისციპლინურ პანელს სიზუსტის უზრუნველსაყოფად.
- სოციალური მიკერძოება: ეს მოდელები საფრთხეს უქმნის მიკერძოებას, რადგან მათ შეუძლიათ ივარჯიშონ იმ მონაცემებზე, რომლებიც ნაკლებად წარმოადგენენ გარკვეულ ჯგუფებს ან შეიცავს მიკერძოებულ კორელაციას. ამ მიკერძოებების მოგვარება გადამწყვეტია, განსაკუთრებით, როდესაც იზრდება მოდელების მასშტაბები, რამაც შეიძლება გააძლიეროს პრობლემა.
გზა წინ
გენერაციულმა AI-მ უკვე დაიწყო ჯანდაცვის ფორმის შეცვლა კლინიცისტებზე დოკუმენტაციის ტვირთის შემსუბუქებით, მაგრამ მისი სრული პოტენციალი წინ დგას. ჯანდაცვის სფეროში ფუნდამენტური მოდელების მომავალი ტრანსფორმაციული იქნება. წარმოიდგინეთ ჯანდაცვის სისტემა, სადაც დიაგნოსტიკა არა მხოლოდ უფრო სწრაფია, არამედ უფრო ზუსტიც, სადაც მკურნალობის გეგმები ზუსტად არის მორგებული ცალკეული პაციენტების გენეტიკურ პროფილებზე და სადაც ახალი წამლების აღმოჩენა რამდენიმე თვეში იქნება შესაძლებელი და არა წლების განმავლობაში.
ჯანდაცვის სპეციფიკური ფუნდამენტური AI მოდელის შექმნა წარმოადგენს გამოწვევებს, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც საქმე ეხება მრავალფეროვანი და გაფანტული სამედიცინო და კლინიკური მონაცემების ინტეგრირებას. თუმცა, ეს დაბრკოლებები შეიძლება გადაიჭრას ტექნოლოგების, კლინიკის და პოლიტიკოსების ერთობლივი ძალისხმევით. ერთად თანამშრომლობით, ჩვენ შეგვიძლია განვავითაროთ კომერციული ჩარჩოები, რომლებიც წაახალისებენ სხვადასხვა დაინტერესებულ მხარეებს (EHRs, ვიზუალიზაციის კომპანიები, პათოლოგიის ლაბორატორიები, პროვაიდერები) გააერთიანონ ეს მონაცემები და ააშენონ ხელოვნური ინტელექტის მოდელის არქიტექტურები, რომლებსაც შეუძლიათ ჯანდაცვაში რთული, მულტიმოდალური ურთიერთქმედების დამუშავება.
უფრო მეტიც, მნიშვნელოვანია, რომ ეს წინსვლა მიმდინარეობდეს მკაფიო ეთიკური კომპასით და მტკიცე მარეგულირებელი ჩარჩოებით, რათა უზრუნველყოფილი იყოს ამ ტექნოლოგიების პასუხისმგებლობით და სამართლიანად გამოყენება. ვალიდაციისა და სამართლიანობის მაღალი სტანდარტების შენარჩუნებით, ჯანდაცვის საზოგადოებას შეუძლია ნდობის ჩამოყალიბება და მიღების ხელშეწყობა როგორც პაციენტებში, ასევე პრაქტიკოსებს შორის.
ჯანდაცვის ფუნდამენტური მოდელების პოტენციალის სრულყოფილად რეალიზებამდე მოგზაურობა ამაღელვებელი საზღვარია. ამ ინოვაციური სულისკვეთებით ჯანდაცვის სექტორს შეუძლია არა მხოლოდ მიმდინარე გამოწვევების დაკმაყოფილების მოლოდინი, არამედ სამედიცინო მეცნიერების გარდაქმნა. ჩვენ ჯანდაცვის სფეროში ახალი თამამი ეპოქის ზღვარზე ვართ - შესაძლებლობებით სავსე და განპირობებული ხელოვნური ინტელექტის დაპირებით, გააუმჯობესოს ცხოვრება გლობალურ დონეზე.
