Эрүүл мэндийн салбар дахь хиймэл оюун ухаанд тодорхой хэмжээний тайлбар хэрэгтэй

Текст дээр суурилсан хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүд нь өндөр түвшний бичих болон харилцааны даалгавруудыг гүйцэтгэж чадах гайхалтай хурд нь компаниуд болон хэрэглэгчдийн анхаарлыг татсан. Гэвч эдгээр гайхалтай чадавхийг идэвхжүүлэхийн тулд хөшигний ард өрнөж буй үйл явц нь даатгал, санхүү, эрүүл мэнд зэрэг эмзэг, засгийн газрын зохицуулалттай салбаруудад маш болгоомжтой хандахгүйгээр хиймэл хиймэл оюун ухааныг ашиглах нь эрсдэлтэй болгодог.

Үүний хамгийн тод жишээг эрүүл мэндийн салбараас олж болно.

Эдгээр асуудлууд нь ихэвчлэн том хэлний загваруудыг (LLMs) сургахад ашигладаг өргөн хүрээтэй, олон төрлийн мэдээллийн багцтай холбоотой байдаг - текстэд суурилсан хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүд нь өндөр түвшний ажлуудыг гүйцэтгэхийн тулд тэжээгддэг загварууд юм. Програмистуудын хөндлөнгийн хөндлөнгийн оролцоогүйгээр эдгээр LLM-ууд мэдлэгийн баазаа өргөжүүлэхийн тулд интернетийн янз бүрийн эх сурвалжаас өгөгдлийг ялгахгүйгээр хусах хандлагатай байдаг.

Энэхүү арга нь эрсдэл багатай хэрэглэгчдэд чиглэсэн ашиглалтын тохиолдлуудад хамгийн тохиромжтой бөгөөд эцсийн зорилго нь үйлчлүүлэгчдийг хүссэн санал руу чиглүүлэх явдал юм. Хэдийгээр том өгөгдлийн багцууд болон хиймэл оюун ухааны загварууд өөрсдийн гаралтыг бий болгодог будлиантай замууд нь улам бүр бүрхэг болж байна. тайлбарлах чадвар Эмнэлэг, эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээ үзүүлэгчид учирч болзошгүй алдааг олж илрүүлэх, урьдчилан сэргийлэхийг шаарддаг.

Энэ утгаараа тайлбарлах чадвар гэдэг нь аливаа LLM-ийн логик замыг ойлгох чадварыг хэлнэ. Туслах хиймэл хиймэл оюун ухааны хэрэгслийг ашиглахыг хүсч буй эрүүл мэндийн мэргэжилтнүүд ойлгох арга хэрэгсэлтэй байх ёстой хэрхэн Тэдний загвар нь үр дүнг өгдөг бөгөөд ингэснээр өвчтөн болон ажилтнууд шийдвэр гаргах янз бүрийн үйл явцын туршид бүрэн ил тод байдлыг хангадаг. Өөрөөр хэлбэл, эрүүл мэндийн салбар гэх мэт хүний ​​амь нас эрсдэлд орчихдог энэ салбарт мэргэжлийн хүмүүс хиймэл оюун ухаанаа сургахад ашигласан өгөгдлийг буруу тайлбарлах эрсдэл маш өндөр байдаг.

Баярлалаа, хиймэл хиймэл оюун ухааны тайлбарлах оньсого бэрхшээлийг даван туулах арга зам бий - энэ нь арай илүү хяналт, анхаарал төвлөрүүлэхийг шаарддаг.

Нууцлаг байдал ба скептицизм

Төрөл бүрийн хиймэл оюун ухаанд LLM нь А цэгээс оролт Б цэгээс гаралт руу хэрхэн хүрдэг тухай ойлголт нь илүү олон тогтсон хэв маягийн дагуу ажилладаг үүсгэгч бус алгоритмуудаас хамаагүй илүү төвөгтэй байдаг.

Генератив AI хэрэгслүүд нь оролтоос гаралт руу шилжихдээ тоо томшгүй олон холболтыг хийдэг боловч гадны ажиглагчид өгөгдсөн цуврал холболтыг хэрхэн, яагаад хийдэг нь нууц хэвээр байна. Хиймэл оюун ухааны алгоритмын “бодол санааны үйл явц”-ыг харах арга байхгүй бол хүний ​​операторууд түүний үндэслэлийг судлах, болзошгүй алдааг илрүүлэх нарийн арга хэрэгсэл дутмаг байдаг.

Нэмж дурдахад, ML алгоритмуудад ашигладаг өгөгдлийн багц тасралтгүй өргөжиж байгаа нь тайлбарыг улам хүндрүүлдэг. Өгөгдлийн багц том байх тусам систем нь хамааралтай болон хамааралгүй мэдээллээс суралцаж, гадны баримт, контекст логикоос гажсан худал хуурмаг зүйл болох "AI хий үзэгдэл" -ийг гаргах магадлал өндөр байдаг.

Эрүүл мэндийн салбарт ийм төрлийн алдаатай үр дүн нь буруу оношилгоо, буруу жор гэх мэт олон асуудлыг өдөөж болно. Ёс зүй, хууль эрх зүй, санхүүгийн үр дагаврыг эс тооцвол ийм алдаа нь эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээ үзүүлэгч болон тэдний төлөөлж буй эмнэлгийн байгууллагын нэр хүндэд амархан хор хөнөөл учруулж болзошгүй юм.

Тиймээс эмнэлгийн оролцоог сайжруулах, өвчтөнүүдтэй харилцах харилцааг сайжруулах, үйл ажиллагааны үр ашгийг нэмэгдүүлэх боломжтой хэдий ч эрүүл мэндийн салбарт хиймэл оюун ухаан хэвээр байна. эргэлзэхэд бүрхэгдсэнЭмч нарын 55% нь үүнийг эмнэлгийн зориулалтаар ашиглахад бэлэн гэдэгт итгэдэггүй бөгөөд 58% нь үүнд бүрэн итгэдэггүй. Гэсэн хэдий ч эрүүл мэндийн байгууллагууд ийм байна урагшлах, 98% нь тус салбарт үргэлжилж буй ажиллах хүчний хомсдолын нөлөөллийг нөхөх зорилгоор хиймэл оюун ухааныг бий болгох стратегийг нэгтгэж эсвэл төлөвлөж байна.

Эх сурвалжийг хянах

Эрүүл мэндийн салбар нь аюулгүй байдлын арга хэмжээ авахаас илүү үр ашиг, хурдыг эрхэмлэдэг өнөөгийн хэрэглэгчийн уур амьсгалд ихэвчлэн ар талдаа баригддаг. LLM-ийг сургахад зориулж бараг хязгааргүй өгөгдөл хайчлахад тулгарч буй бэрхшээлийг тойрсон сүүлийн үеийн мэдээ зохиогчийн эрхийг зөрчсөн тухай нэхэмжлэл, эдгээр асуудлыг тэргүүн эгнээнд авчирсан. Зарим компаниуд эдгээр хэлний загваруудыг сургах зорилгоор иргэдийн хувийн мэдээллийг олборлож, нууцлалын хуулийг зөрчиж болзошгүй гэсэн нэхэмжлэлтэй тулгарч байна.

Тиймээс өндөр зохицуулалттай салбаруудад зориулсан AI хөгжүүлэгчид гарч болзошгүй алдааг хязгаарлахын тулд мэдээллийн эх сурвалжид хяналт тавих ёстой. Өөрөөр хэлбэл, гадны вэб хуудсыг санамсаргүй байдлаар, зөвшөөрөлгүйгээр хусахын оронд найдвартай, салбарын шалгагдсан эх сурвалжаас мэдээлэл авахыг урьтал болго. Эрүүл мэндийн салбарын хувьд энэ нь бусад дотоод эх сурвалжийн дунд FAQ хуудас, CSV файл, эмнэлгийн мэдээллийн сан зэрэг мэдээллийн оролтыг хязгаарлана гэсэн үг юм.

Хэрэв энэ нь зарим талаар хязгаарлагдмал сонсогдож байвал томоохон эрүүл мэндийн системийн вэбсайтаас үйлчилгээ хайж үзээрэй. АНУ-ын эрүүл мэндийн байгууллагууд платформ дээрээ хэдэн зуун биш юм аа гэхэд олон мянган мэдээллийн хуудсыг нийтэлдэг; Ихэнх нь маш гүн оршуулсан байдаг тул өвчтөнүүд тэдэнд хэзээ ч хүрч чадахгүй. Дотоод өгөгдөлд суурилсан хиймэл оюун ухааны шийдлүүд нь өвчтөнд энэ мэдээллийг хялбар, саадгүй хүргэх боломжтой. Эрүүл мэндийн систем эцэст нь энэхүү контентоос ROI-ийг олж хардаг тул өвчтөнүүд шаардлагатай үйлчилгээгээ шуурхай, хялбархан олж авах боломжтой тул энэ нь бүх талын ялалт юм.

Зохицуулалттай үйлдвэрүүдэд хиймэл хиймэл оюун ухааныг цаашид юу хийх вэ?

Эрүүл мэндийн салбар нь хиймэл хиймэл оюун ухаанаас хэд хэдэн хэлбэрээр ашиг хүртэх болно.

Жишээлбэл, сүүлийн үед АНУ-ын эрүүл мэндийн салбарыг хамарсан ядарч туйлдсан байдлыг авч үзье. бараг 50% 2025 он гэхэд ажиллах хүч нь ажлаасаа гарах төлөвтэй байна. Хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг чатботууд нь ажлын ачааллыг ихээхэн хөнгөвчлөх, өвчтөнд хандах хэт ачаалалтай багийг хадгалахад тусална.

Өвчтөний тал дээр хиймэл оюун ухаан нь эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээ үзүүлэгчдийн дуудлагын төвийн үйлчилгээг сайжруулах боломжтой юм. Хиймэл оюун ухааны автоматжуулалт нь түгээмэл асуултууд, мэдээллийн технологийн асуудал, эмийн нөхөн төлбөр, эмчийн лавлагаа зэрэг янз бүрийн холбоо барих сувгаар дамжуулан өргөн хүрээний лавлагааг шийдвэрлэх чадвартай. Хүлээж хүлээхээс үүдэлтэй бухимдалаас гадна зөвхөн тал нь АНУ-ын өвчтөнүүдийн дийлэнх нь анхны дуудлагаараа асуудлаа амжилттай шийдэж, улмаар орхигдсон хүмүүсийн тоо өндөр, тусламж үйлчилгээний хүртээмж муудаж байна. Үүний үр дүнд үйлчлүүлэгчдийн сэтгэл ханамж бага байгаа нь тус салбарын үйл ажиллагаа явуулах дарамтыг бий болгодог.

Аж үйлдвэр нь хиймэл оюун ухааны хэрэгжилтээс үнэхээр ашиг хүртэхийн тулд эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээ үзүүлэгчид LLM-д хандах мэдээллийн зориудаар бүтцийн өөрчлөлтийг хөнгөвчлөх хэрэгтэй.