ການຫັນປ່ຽນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ໃນການວິເຄາະເອກະສານທາງດ້ານຄລີນິກ: ປັບປຸງການວິນິດໄສຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງຫົວໃຈ

AI Generative ແມ່ນກຽມພ້ອມທີ່ຈະຫັນປ່ຽນອຸດສາຫະກໍາການດູແລສຸຂະພາບໃນຫຼາຍວິທີ, ລວມທັງການແຍກເອກະສານທາງດ້ານການຊ່ວຍ.

A ຄວາມ​ກ້າວ​ຫນ້າ​ທີ່​ຜ່ານ​ມາ​ ໃນການວິນິດໄສຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງຫົວໃຈຜ່ານການວິເຄາະບົດລາຍງານ echocardiogram ສະແດງໃຫ້ເຫັນທ່າແຮງທີ່ສໍາຄັນຂອງເຕັກໂນໂລຢີທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ເພື່ອຫັນປ່ຽນການຕີຄວາມຂໍ້ມູນທາງການແພດແລະການດູແລຄົນເຈັບ.

ສິ່ງທ້າທາຍໃນການດູແລສຸຂະພາບທີ່ທັນສະໄຫມ

ການວິເຄາະເອກະສານທາງຄລີນິກເຮັດໃຫ້ເກີດສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນໃນການດູແລສຸຂະພາບ, ໂດຍສະເພາະສໍາລັບບົດລາຍງານທີ່ສັບສົນເຊັ່ນ echocardiograms, ເຊິ່ງມີຄວາມສໍາຄັນໃນການວິນິດໄສສະພາບຫົວໃຈ. ເອກະສານເຫຼົ່ານີ້ປະກອບດ້ວຍຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນ, ເຊັ່ນ: ຄ່າສ່ວນຫນຶ່ງຂອງ ejection (EF) ສໍາລັບການວິນິດໄສຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງຫົວໃຈ, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າການ parsing ປະສິດທິພາບແລະຖືກຕ້ອງຂອງບົດລາຍງານແມ່ນເປັນວຽກງານທີ່ສໍາຄັນ. ແນວໃດກໍ່ຕາມ,
ການປະສົມປະສານທີ່ຫນາແຫນ້ນຂອງຄໍາສັບທາງການແພດ, ຕົວຫຍໍ້, ຂໍ້ມູນສະເພາະຂອງຄົນເຈັບ, ແລະການບັນຍາຍທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ, ຕາຕະລາງ, ແລະຕາຕະລາງເຮັດໃຫ້ເອກະສານເຫຼົ່ານີ້ຍາກທີ່ຈະຕີຄວາມສອດຄ່ອງ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ເກີດພາລະທີ່ບໍ່ສົມຄວນຕໍ່ແພດຫມໍທີ່ຖືກຈໍາກັດແລ້ວໂດຍເວລາແລະເພີ່ມຄວາມສ່ຽງຕໍ່ຄວາມຜິດພາດຂອງມະນຸດໃນການດູແລຄົນເຈັບແລະການຮັກສາບັນທຶກ.

ວິ​ທີ​ການ​ບຸກ​ທະ​ລຸ​

Generative AI ສະຫນອງການແກ້ໄຂການປ່ຽນແປງຕໍ່ກັບສິ່ງທ້າທາຍຂອງການວິເຄາະເອກະສານທາງດ້ານການຊ່ວຍ. ມັນສາມາດອັດຕະໂນມັດການສະກັດເອົາແລະໂຄງສ້າງຂອງຂໍ້ມູນທາງການແພດທີ່ສັບສົນຈາກເອກະສານທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ, ດັ່ງນັ້ນການເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງແລະປະສິດທິພາບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ການຄົ້ນຄວ້າໃຫມ່ໄດ້ນໍາສະເຫນີລະບົບ AI-powered ທີ່ leverages ຮູບແບບການຫັນປ່ຽນທາງສ່ວນຫນ້າຂອງການຝຶກອົບຮົມທີ່ເຫມາະສົມກັບວຽກງານຂອງການຕອບຄໍາຖາມສະກັດ (QA). ຮູບແບບນີ້, ມີການປັບລະອຽດດ້ວຍຊຸດຂໍ້ມູນແບບກຳນົດເອງຂອງບົດລາຍງານ echocardiogram ທີ່ມີຄໍາບັນຍາຍ, ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງປະສິດທິພາບທີ່ໂດດເດັ່ນໃນການສະກັດເອົາຄ່າ EF – ເປັນເຄື່ອງໝາຍສຳຄັນໃນການວິນິດໄສຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງຫົວໃຈ.

ເຕັກໂນໂລຢີນີ້ປັບຕົວເຂົ້າກັບຄໍາສັບທາງການແພດສະເພາະແລະຮຽນຮູ້ໃນໄລຍະເວລາ, ຮັບປະກັນການປັບແຕ່ງແລະການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ມັນປະຫຍັດເວລາຫຼາຍຂອງແພດ, ໃຫ້ພວກເຂົາສຸມໃສ່ການດູແລຄົນເຈັບຫຼາຍກວ່າວຽກງານບໍລິຫານ.

ພະລັງງານຂອງຂໍ້ມູນທີ່ປັບແຕ່ງ

ຫຼາຍໆຄວາມກ້າວໜ້າທີ່ຜ່ານມາໃນ Generative AI ສາມາດຖືໄດ້ວ່າເປັນສະຖາປັດຕະຍະກຳຕົວແບບທີ່ໂດດເດັ່ນທີ່ເອີ້ນວ່າ 'transformers'.

ເຄື່ອງຫັນປ່ຽນທາງສ່ວນຫນ້າຂອງການຝຶກອົບຮົມແມ່ນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ດີສໍາລັບລະບົບທີ່ລວມເອົາເຕັກໂນໂລຢີນີ້. ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຢ່າງກວ້າງຂວາງກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະຫຼາກຫຼາຍຊະນິດ, ເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດພັດທະນາຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງກວ້າງຂວາງກ່ຽວກັບຮູບແບບແລະໂຄງສ້າງພາສາທົ່ວໄປ.

ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ໝໍ້ແປງໄຟຟ້າທີ່ຜ່ານການຝຶກອົບຮົມແລ້ວຕ້ອງໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຕື່ມອີກສໍາລັບວຽກງານພິເສດສະເພາະແລະຄວາມຕ້ອງການສະເພາະຂອງອຸດສາຫະກໍາໂດຍໃຊ້ຂະບວນການທີ່ເອີ້ນວ່າການປັບລະອຽດ. ການປັບລະອຽດກ່ຽວຂ້ອງກັບການເອົາໝໍ້ແປງທີ່ຜ່ານການເຝິກອົບຮົມໄວ້ກ່ອນ ແລະຝຶກມັນຕື່ມອີກກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນສະເພາະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບວຽກງານໃດໜຶ່ງ ຫຼືໂດເມນ. ການຝຶກອົບຮົມເພີ່ມເຕີມນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຕົວແບບສາມາດປັບຕົວເຂົ້າກັບຄຸນລັກສະນະທາງພາສາສາດ, ຄໍາສັບ, ແລະໂຄງສ້າງຂໍ້ຄວາມສະເພາະກັບໂດເມນນັ້ນ. ດັ່ງນັ້ນ, ການຫັນປ່ຽນແບບປັບໄຫມກາຍເປັນປະສິດທິພາບແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນໃນການຈັດການວຽກງານວິຊາສະເພາະ, ສະເຫນີປະສິດທິພາບແລະຄວາມກ່ຽວຂ້ອງໃນດ້ານຕ່າງໆຕັ້ງແຕ່ການດູແລສຸຂະພາບເຖິງການເງິນ, ກົດຫມາຍ, ແລະອື່ນໆ.

ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ຮູບແບບການຫັນປ່ຽນທາງສ່ວນຫນ້າຂອງການຝຶກອົບຮົມ, ໃນຂະນະທີ່ມີຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງກວ້າງຂວາງກ່ຽວກັບໂຄງສ້າງພາສາ, ອາດຈະບໍ່ເຂົ້າໃຈຄວາມແຕກຕ່າງກັນແລະຄໍາສັບສະເພາະທີ່ໃຊ້ໃນບົດລາຍງານ echocardiogram. ໂດຍການປັບປຸງມັນຢູ່ໃນຊຸດຂໍ້ມູນເປົ້າຫມາຍຂອງບົດລາຍງານ echocardiogram, ຮູບແບບດັ່ງກ່າວສາມາດປັບຕົວເຂົ້າກັບຮູບແບບພາສາສາດທີ່ເປັນເອກະລັກ, ຂໍ້ກໍານົດດ້ານວິຊາການ, ແລະຮູບແບບບົດລາຍງານທີ່ເປັນປົກກະຕິໃນ cardiology. ສະເພາະນີ້ເຮັດໃຫ້ຕົວແບບສາມາດສະກັດ ແລະຕີຄວາມໝາຍຂໍ້ມູນທີ່ສຳຄັນຈາກບົດລາຍງານໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ເຊັ່ນ: ການວັດແທກຫ້ອງຫົວໃຈ, ໜ້າທີ່ຂອງປ່ຽງ, ແລະຊິ້ນສ່ວນຂອງການຖອດອອກ. ໃນການປະຕິບັດ, ນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການດູແລສຸຂະພາບສາມາດຕັດສິນໃຈທີ່ມີຂໍ້ມູນຫຼາຍຂຶ້ນ, ດັ່ງນັ້ນການປັບປຸງການດູແລຄົນເຈັບ, ແລະສາມາດຊ່ວຍປະຢັດຊີວິດໄດ້. ນອກຈາກນັ້ນ, ຮູບແບບພິເສດດັ່ງກ່າວສາມາດປັບປຸງປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກໂດຍການອັດຕະໂນມັດການສະກັດເອົາຈຸດຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນ, ຫຼຸດຜ່ອນເວລາການທົບທວນຄືນຄູ່ມື, ແລະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຂອງຄວາມຜິດພາດຂອງມະນຸດໃນການຕີຄວາມຂໍ້ມູນ.

ການຄົ້ນຄວ້າຂ້າງເທິງນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຢ່າງຊັດເຈນຜົນກະທົບຂອງການປັບປຸງການປັບຕົວກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນແບບກໍາຫນົດເອງໂດຍຜ່ານຜົນໄດ້ຮັບກ່ຽວກັບ MIMIC-IV-ໝາຍເຫດ, ຊຸດຂໍ້ມູນທາງດ້ານຄລີນິກສາທາລະນະ. ຫນຶ່ງໃນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສໍາຄັນຈາກການທົດລອງແມ່ນການຫຼຸດຜ່ອນ 90% ໃນຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່ກັບການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ແຕກຕ່າງກັນບັນລຸໄດ້ດ້ວຍການປັບລະອຽດ, ການວັດແທກໂດຍມາດຕະຖານ deviation ຂອງ metrics ການປະເມີນຜົນ (ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຄໍາວ່າກົງກັນແລະຄະແນນ F1) ສໍາລັບສາມສະບັບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງຄໍາຖາມດຽວກັນ: ".ເສດສ່ວນການຂັບໄລ່ແມ່ນຫຍັງ?” "ອັດຕາສ່ວນ EF ແມ່ນຫຍັງ?" ແລະ "ການເຮັດວຽກຂອງ systolic ແມ່ນຫຍັງ?”

ຜົນກະທົບຕໍ່ຂະບວນການເຮັດວຽກທາງດ້ານຄລີນິກ

ການວິເຄາະເອກະສານທາງດ້ານຄລີນິກທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ສາມາດປັບປຸງຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທາງດ້ານຄລີນິກໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ເຕັກໂນໂລຢີອັດຕະໂນມັດການສະກັດເອົາແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນຈາກເອກະສານທາງການແພດ, ເຊັ່ນບັນທຶກຄົນເຈັບແລະຜົນການທົດສອບ, ແລະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບການປ້ອນຂໍ້ມູນຄູ່ມື. ການຫຼຸດລົງໃນວຽກງານຄູ່ມືນີ້ປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ມູນແລະຊ່ວຍໃຫ້ແພດສາມາດໃຊ້ເວລາຫຼາຍຂື້ນໃນການດູແລຄົນເຈັບແລະການຕັດສິນໃຈ. ຄວາມສາມາດຂອງ AI ໃນການເຂົ້າໃຈຂໍ້ກໍານົດທາງການແພດທີ່ສັບສົນ ແລະສະກັດເອົາຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງເຮັດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບຂອງຄົນເຈັບດີຂຶ້ນໂດຍການເຮັດໃຫ້ການວິເຄາະປະຫວັດ ແລະເງື່ອນໄຂຂອງຄົນເຈັບໄດ້ໄວ, ຄົບຖ້ວນກວ່າ. ໃນ​ການ​ຕັ້ງ​ຄ່າ​ທາງ​ດ້ານ​ການ​ຊ່ວຍ​, ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ AI ນີ້​ໄດ້​ມີ​ການ​ຫັນ​ປ່ຽນ​, ການ​ປະ​ຢັດ​ຫຼາຍ​ກວ່າ​ 1,500 ຊົ່ວໂມງຕໍ່ປີ ແລະເສີມຂະຫຍາຍປະສິດທິພາບຂອງການຈັດສົ່ງການດູແລສຸຂະພາບໂດຍໃຫ້ແພດຫມໍສຸມໃສ່ລັກສະນະການດູແລຄົນເຈັບທີ່ສໍາຄັນ.

Clinician in the Loop: ການດຸ່ນດ່ຽງ AI ແລະຄວາມຊໍານານຂອງມະນຸດ

ເຖິງແມ່ນວ່າ AI ປັບປຸງການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ການຕັດສິນແລະການວິເຄາະຂອງມະນຸດຍັງຄົງມີຄວາມສໍາຄັນຕໍ່ການສະຫນອງການດູແລຄົນເຈັບທີ່ດີເລີດ.

ແນວຄວາມຄິດ 'clinician-in-the-loop' ແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງກັບຮູບແບບການວິເຄາະເອກະສານທາງດ້ານການຊ່ວຍຂອງພວກເຮົາ, ປະສົມປະສານປະສິດທິພາບທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີຂອງ AI ກັບຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສໍາຄັນຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານສຸຂະພາບ. ວິທີການນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເຮັດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບສຸດທ້າຍຂອງການວິເຄາະທີ່ມີໃຫ້ແພດຫມໍເປັນເອກະສານທີ່ອະທິບາຍຢ່າງຊັດເຈນ / ເນັ້ນໃສ່. ລະບົບການຮ່ວມມືນີ້ຮັບປະກັນຄວາມແມ່ນຍໍາສູງໃນການວິເຄາະເອກະສານ ແລະອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂອງຕົວແບບຜ່ານຄໍາຕິຊົມຂອງແພດ. ປະຕິສໍາພັນດັ່ງກ່າວນໍາໄປສູ່ການປັບປຸງກ້າວຫນ້າໃນການປະຕິບັດຂອງ AI.

ໃນຂະນະທີ່ຮູບແບບ AI ຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍທີ່ໃຊ້ເວລາໃນການນໍາທາງໃນເວທີ EMR ແລະການວິເຄາະເອກະສານ, ການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງແພດຫມໍແມ່ນສໍາຄັນຕໍ່ການຮັບປະກັນຄວາມຖືກຕ້ອງແລະການປະຕິບັດດ້ານຈັນຍາບັນຂອງເຕັກໂນໂລຢີ. ບົດບາດຂອງພວກເຂົາໃນການກວດສອບການຕີຄວາມຂອງ AI ຮັບປະກັນວ່າການຕັດສິນໃຈສຸດທ້າຍສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເຖິງການຜະສົມຜະສານຂອງການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຂັ້ນສູງແລະການຕັດສິນທາງການແພດຕາມລະດູການ, ດັ່ງນັ້ນການເສີມສ້າງຄວາມປອດໄພຂອງຄົນເຈັບແລະຄວາມໄວ້ວາງໃຈຂອງແພດຫມໍໃນລະບົບ.

ຍອມຮັບ AI ໃນການດູແລສຸຂະພາບ

ໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາກ້າວໄປຂ້າງຫນ້າ, ການເຊື່ອມໂຍງຂອງ AI ໃນການປິ່ນປົວທາງດ້ານຄລີນິກອາດຈະກາຍເປັນທີ່ແຜ່ຫຼາຍ. ການສຶກສານີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນທ່າແຮງການຫັນປ່ຽນຂອງ AI ໃນການດູແລສຸຂະພາບແລະໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບອະນາຄົດ, ບ່ອນທີ່ເຕັກໂນໂລຢີແລະຢາປະສົມປະສານເພື່ອຜົນປະໂຫຍດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ສັງຄົມ. ການຄົ້ນຄວ້າຄົບຖ້ວນສົມບູນສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ ທີ່ນີ້ກ່ຽວກັບ arxiv.