Transformativ Potenzial vun engem Gesondheetsspezifesche Grondmodell

An de leschten zwee Joer hunn generalistesch Fundamentalmodeller wéi GPT-4 wesentlech evoluéiert, onendlech Fäegkeeten ubidden wéinst gréisseren Datesätz, erhéicht Modellgréissten an architektonesch Verbesserungen. Dës Modeller sinn adaptéierbar fir eng breet Palette vun Aufgaben a verschiddene Beräicher. Wéi och ëmmer, Gesondheetsariichtung AI ass ëmmer nach charakteriséiert duerch Modeller fir spezifesch Aufgaben entworf. Zum Beispill, e Modell trainéiert fir Röntgenstrahlen fir Knochenfrakturen ze analyséieren, géif nëmme Frakturen identifizéieren a feelen d'Fäegkeet fir ëmfaassend Radiologieberichter ze generéieren. Déi meescht vun de 500 AI Modeller vun der Food and Drug Administration guttgeheescht sinn limitéiert op een oder zwee Benotzungsfäll. Wéi och ëmmer, Fondatiounsmodeller, bekannt fir hir breet Uwendung iwwer verschidden Aufgaben, setzen d'Bühn fir eng transformativ Approche an de Gesondheetsapplikatiounen.

Wärend et initial Versuche goufe Grondmodeller fir medizinesch Uwendungen z'entwéckelen, ass dës méi breet Approche nach net an der Gesondheetsariichtung AI verbreet ginn. Dës lues Adoptioun ass haaptsächlech wéinst den Erausfuerderunge verbonne mat Zougang zu groussen a divers Gesondheetsversuergungsdatesätz, souwéi d'Noutwendegkeet fir Modeller fir iwwer verschidden Aarte vu medizineschen Donnéeën ze redenéieren. D'Praxis vun der Gesondheetsariichtung ass inherent multimodal an integréiert Informatioun vu Biller, elektronesche Gesondheetsrecords (EHRs), Sensoren, wearables, Genomik, a méi. Also muss e fundamentale Gesondheetsmodell och inherent multimodal sinn. Trotzdem, kierzlech Fortschrëtter a multimodalen Architekturen a selbst iwwerwaacht Léieren, déi verschidden Datetypen këmmeren ouni markéiert Donnéeën ze brauchen, mécht de Wee fir e Gesondheetsariichtungsmodell.

Aktuelle Staat vun Generativ AI an der Gesondheetsariichtung

D'Gesondheetsariichtung war traditionell lues fir Technologie z'adoptéieren, awer et schéngt et ëmfaassend ze hunn Generativ AI méi séier. Op HIMSS24, der gréisster weltwäiter Konferenz fir Professionnelen am Gesondheetssecteur, war Generative AI de Brennpunkt vu bal all Presentatioun.

Ee vun den éischte Benotzungsfäll vun Generativ AI an der Gesondheetsariichtung, déi verbreet Adoptioun gesinn huet, konzentréiert sech op d'Erliichterung vun der administrativer Laascht vun der klinescher Dokumentatioun. Traditionell verbraucht d'Dokumentatioun vu Patienteninteraktiounen a Betreiungsprozesser e wesentlechen Deel vun der Zäit vun den Dokteren (> 2 Stonnen pro Dag), wat se dacks vun der direkter Patientefleeg ofleet.

AI Modeller wéi GPT-4 oder MedPalm-2 gi benotzt fir Patientdaten an Dokter-Patient Interaktiounen ze iwwerwaachen fir Schlësseldokumenter wéi Fortschrëtter Notizen, Entladungszesummefaassungen a Referralbréiwer auszeschaffen. Dës Entworf erfaassen wesentlech Informatioun präzis, erfuerdert nëmmen Dokter Iwwerpréiwung an Genehmegung. Dëst reduzéiert däitlech d'Pabeieraarbechtszäit, wat d'Dokteren erlaabt méi op d'Patientefleeg ze fokusséieren, d'Qualitéit vum Service ze verbesseren an d'Verbrennung ze reduzéieren.

Wéi och ëmmer, déi méi breet Uwendunge vu Fundamentalmodeller an der Gesondheetsariichtung musse nach komplett materialiséiert ginn. Generalist Fundamental Modeller wéi GPT-4 hunn e puer Aschränkungen; also, et ass e Besoin fir eng Gesondheetsversuergung-spezifesch Fundamental Modell. Zum Beispill feelt GPT-4 d'Fäegkeet fir medizinesch Biller ze analyséieren oder Längspatientendaten ze verstoen, wat kritesch ass fir korrekt Diagnosen ze liwweren. Zousätzlech huet et net dat aktuellst medizinescht Wëssen, well et trainéiert gouf op Daten verfügbar nëmme bis Dezember 2023. Google's MedPalm-2 representéiert den éischte Versuch fir e Gesondheetsspezifesche Fundamentalmodell ze bauen, fäeg souwuel ze beäntweren medizinesch Ufroen a Begrënnung iwwer medizinesch Biller. Wéi och ëmmer, et erfaasst nach ëmmer net voll Potenzial vun AI an der Gesondheetsariichtung.

Bauen vun engem Gesondheetsariichtung Basismodell

De Prozess fir e Gesondheetsariichtungsmodell ze bauen fänkt un mat Daten ofgeleet vu béiden ëffentlechen a private Quellen, dorënner Biobanken, experimentell Donnéeën a Patientedossieren. Dëse Modell wier fäeg fir verschidden Datentypen ze veraarbechten an ze kombinéieren, wéi Text mat Biller oder Laborresultater, fir komplex medizinesch Aufgaben ze maachen.

Zousätzlech kéint et iwwer nei Situatiounen redenéieren a seng Ausgänge a medezinesch präzis Sprooch artikuléieren. Dës Fäegkeet erstreckt sech op d'Ofleedung an d'Benotzung vun kausale Bezéiungen tëscht medizinesche Konzepter a klineschen Donnéeën, besonnesch wann Dir Behandlungsempfehlungen baséiert op Observatiounsdaten. Zum Beispill kéint et en akuten Atmungsstress Syndrom viraussoen aus rezenten schwéieren thoraceschen Trauma a falende arterielle Sauerstoffniveauen, trotz enger verstäerkter Sauerstoffversuergung.

Ausserdeem géif de Modell Zougang zu kontextuellen Informatioune vu Ressourcen wéi Wëssensgrafiken oder Datenbanken kréien fir aktuell medizinescht Wëssen ze kréien, seng Begrënnung ze verbesseren an ze garantéieren datt seng Berodung déi lescht Fortschrëtter an der Medizin reflektéiert.

Uwendungen an Impakt vum Gesondheetsariichtung Fundamental Model

Déi potenziell Notzunge fir e Gesondheetsariichtungsmodell sinn extensiv. An der Diagnostik kann esou e Modell d'Ofhängegkeet vun der mënschlecher Analyse reduzéieren. Fir d'Behandlungsplanung kann de Modell hëllefe fir individuell Behandlungsstrategien ze kreéieren andeems de ganze medizinesche Rekord vun engem Patient, genetesch Detailer a Liewensstilfaktoren berücksichtegt gëtt. E puer aner Uwendungen enthalen:

• Grounded Radiology Berichter: De Gesondheetsariichtungsmodell kann digital Radiologie transforméieren andeems se villsäiteg Assistenten kreéieren déi Radiologen ënnerstëtzen andeems d'Rapport Ausschaffe automatiséiert an d'Aarbechtslaascht reduzéiert. Et géif och fäeg sinn déi ganz Patientegeschicht z'integréieren. Zum Beispill kënnen Radiologen de Modell iwwer d'Verännerunge vun de Konditioune mat der Zäit ufroen: "Kënnt Dir Ännerunge vun der Tumorgréisst zënter dem leschte Scan identifizéieren?"
• Bedside Klinesch Decisioun Ënnerstëtzung: Mat Hëllef vu klineschen Wëssen, et géif kloer, fräi Text Erklärungen an Daten Zesummefaassungen ubidden, medizinescht Personal op direkt Patienterisiko alarméieren an déi nächst Schrëtt virschloen. Zum Beispill, d'Modell Wollek Alarm, "Warnung: Dëse Patient ass amgaang a Schock ze goen", a bitt Linken op relevant Daten Zesummefaassungen a Checklëschte fir Handlung.
• Drogen Entdeckung: Proteinen ze designen déi spezifesch a staark un en Zil binden ass d'Basis vun der Entdeckung vum Medikament. Fréi Modeller wéi RFdiffusion hunn ugefaang Proteinen ze generéieren op Basis vun Basisinputen wéi en Zil fir Bindung. Op dës initial Modeller bauen, kéint e Gesondheetsspezifesche Grondmodell trainéiert ginn fir béid Sprooch- a Proteinsequenzen ze verstoen. Dëst géif et erlaben en Text-baséiert Interface ze bidden fir Proteinen ze designen, potenziell d'Entwécklung vun neien Drogen ze beschleunegen

Erausfuerderunge

Och wann de Bau vun engem Gesondheetsspezifesche Fundamentalmodell dat ultimativt Zil bleift, a rezent Fortschrëtter hunn et méi machbar gemaach, ginn et nach ëmmer bedeitend Erausfuerderunge bei der Entwécklung vun engem eenzege Modell, deen fäeg ass iwwer verschidde medizinesch Konzepter ze begrënnen:

• Datekartéierung vu verschidde Modalitéiten: De Modell muss op verschidden Datemodalitéite trainéiert ginn wéi EHR Daten, medizinesch Imagingdaten, a genetesch Daten. Begrënnung iwwer dës Modalitéite ass Erausfuerderung well d'Sourcing High-Fidelity Daten déi präzis Interaktiounen iwwer all dës Modalitéite kartéieren schwéier ass. Ausserdeem, representéiert verschidde biologesch Modalitéiten, vu cellulärer Dynamik bis molekulare Strukturen a genombreet genetesch Interaktiounen, ass komplex. Optimal Training op mënschlech Donnéeën ass onméiglech an onethesch, sou datt d'Fuerscher op manner predictive Déiermodeller oder Zelllinne vertrauen, wat eng Erausfuerderung erstellt fir Labomiessungen op déi komplizéiert Aarbecht vu ganz Organismen ze iwwersetzen.
• Validatioun a Verifizéierung: Gesondheetsariichtung Basismodeller sinn Erausfuerderung ze validéieren wéinst hirer Villsäitegkeet. Traditionell ginn AI Modeller fir spezifesch Aufgaben validéiert wéi d'Diagnostik vun enger Aart vu Kriibs aus engem MRI. Wéi och ëmmer, Basismodeller kënnen nei, onsiichtbar Aufgaben ausféieren, wat et schwéier mécht all méiglech Ausfallmodi virzegoen. Si erfuerderen detailléiert Erklärunge vun hiren Testen an approuvéierte Benotzungsfäll a sollten Warnunge fir off-label Benotzung ausginn. D'Verifizéierung vun hiren Ausgänge ass och komplex, well se verschidden Inputen an Ausgänge behandelen, potenziell e multidisziplinäre Panel erfuerderen fir Genauegkeet ze garantéieren.
• Sozial Viraussetzungen: Dës Modeller riskéieren Biases ze behalen, well se op Daten trainéiere kënnen déi verschidde Gruppen ënnerrepresentéieren oder biased Korrelatiounen enthalen. Dës Biases unzegoen ass entscheedend, besonnesch well d'Skala vun de Modeller eropgeet, wat de Problem kann verstäerken.

Wee Forward

Generativ AI huet scho ugefaang d'Gesondheetsariichtung ëmzeformen andeems d'Dokumentatiounslaascht op Kliniker erliichtert gëtt, awer säi vollt Potenzial läit vir. D'Zukunft vun de Grondmodeller an der Gesondheetsariichtung versprécht transformativ ze sinn. Stellt Iech e Gesondheetssystem vir, wou d'Diagnostik net nëmme méi séier, mee och méi genee ass, wou d'Behandlungspläng präzis un d'genetesch Profiler vun eenzelne Patienten ugepasst sinn, a wou nei Medikamenter an e puer Méint anstatt Joeren entdeckt kënne ginn.

D'Erstelle vun engem Gesondheetsspezifesche Fundamental AI Modell stellt Erausfuerderunge vir, besonnesch wann et drëm geet déi divers a verspreet medizinesch a klinesch Donnéeën z'integréieren. Wéi och ëmmer, dës Hindernisser kënnen duerch kollaborativ Efforten tëscht Technologen, Kliniker a Politiker adresséiert ginn. Andeems mir zesumme schaffen, kënne mir kommerziell Kaderen entwéckelen déi verschidden Akteuren (EHRs, Imaging Firmen, Pathologie Laboratoiren, Ubidder) stimuléieren fir dës Donnéeën ze vereenegen an AI Modellarchitekturen ze konstruéieren déi fäeg sinn komplex, multimodal Interaktiounen an der Gesondheetsariichtung ze veraarbechten.

Ausserdeem ass et entscheedend datt dëse Fortschrëtt mat engem kloren ethesche Kompass a robuste Reguléierungskader viru geet fir sécherzestellen datt dës Technologien verantwortlech a gerecht benotzt ginn. Andeems se héich Standarde vu Validatioun a Fairness behalen, kann d'Gesondheetsgemeinschaft Vertrauen bauen an Akzeptanz tëscht Patienten a Praktiker förderen.

D'Rees fir d'Potenzial vun de Gesondheetsariichtungsmodeller voll ze realiséieren ass eng spannend Grenz. Andeems Dir dësen innovative Geescht ëmfaassen, kann de Gesondheetssecteur net nëmmen déi aktuell Erausfuerderunge virgoen, mee d'medezinesch Wëssenschaft transforméieren. Mir sinn um Rand vun enger fett neier Ära an der Gesondheetsariichtung - eng voller Méiglechkeeten a gedriwwen duerch d'Versprieche vun AI fir d'Liewen op weltwäitem Plang ze verbesseren.