Эрүүл мэндийн тусгай суурь загварын хувиргах боломж

Сүүлийн хоёр жилийн хугацаанд GPT-4 гэх мэт ерөнхий суурь загварууд ихээхэн хувьсан өөрчлөгдөж, илүү том өгөгдлийн багц, загварын хэмжээ нэмэгдэж, архитектурын сайжруулалт зэргээс шалтгаалан урьд өмнө байгаагүй боломжуудыг санал болгож байна. Эдгээр загварууд нь янз бүрийн салбарт өргөн хүрээний даалгаварт дасан зохицож чаддаг. Гэсэн хэдий ч эрүүл мэндийн хиймэл оюун ухаан нь тодорхой ажлуудад зориулагдсан загваруудаар тодорхойлогддог. Жишээлбэл, ясны хугарлын рентген туяаг шинжлэхэд сургагдсан загвар нь зөвхөн хугарлыг тодорхойлох бөгөөд рентген шинжилгээний иж бүрэн тайлан гаргах чадваргүй болно. Ихэнх нь 500 AI загварууд Хүнс, Эмийн Захиргаанаас зөвшөөрөгдсөн хэрэглээ нь нэг эсвэл хоёр тохиолдлоор хязгаарлагддаг. Гэсэн хэдий ч янз бүрийн даалгаварт өргөн хэрэглэгдэх боломжтой суурь загварууд нь эрүүл мэндийн хэрэглээнд өөрчлөлтийн хандлагын үе шатыг тавьж байна.

Эмнэлгийн хэрэглээний үндсэн загваруудыг боловсруулах анхны оролдлогууд хийгдэж байсан ч энэхүү өргөн хүрээний арга нь эрүүл мэндийн хиймэл оюун ухаанд хараахан дэлгэрээгүй байна. Энэхүү удаашралтай үрчлэлт нь голчлон эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээний том, олон төрлийн мэдээллийн багцад хандахтай холбоотой бэрхшээлүүд, түүнчлэн янз бүрийн төрлийн эмнэлгийн өгөгдөлд үндэслэлтэй загвар гаргах хэрэгцээтэй холбоотой юм. Эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээний практик нь угаасаа олон талт шинж чанартай бөгөөд зураг, эрүүл мэндийн цахим бүртгэл (EHR), мэдрэгч, өмсдөг төхөөрөмж, геномик гэх мэт мэдээллийг агуулдаг. Тиймээс эрүүл мэндийн суурь загвар нь мөн чанараараа олон талт байх ёстой. Гэсэн хэдий ч шошготой өгөгдөл шаардлагагүйгээр янз бүрийн өгөгдлийн төрлүүдийг зохицуулах боломжтой мультимодал архитектур, бие даан удирддаг сургалтын сүүлийн үеийн ахиц дэвшил нь эрүүл мэндийн суурь загварт хүрэх замыг нээж байна.

Эрүүл мэндийн салбар дахь хиймэл оюун ухааны өнөөгийн байдал

Эрүүл мэндийн салбар технологи нэвтрүүлэхдээ удаан байсан ч энэ нь хүлээн зөвшөөрөгдсөн бололтой Үүсгэх хиймэл оюун ухаан илүү хурдан. Эрүүл мэндийн технологийн мэргэжилтнүүдэд зориулсан дэлхийн хамгийн том хурал болох HIMSS24-т Generative AI нь бараг бүх илтгэлийн гол сэдэв байв.

Өргөн тархсан хиймэл оюун ухааныг эрүүл мэндийн салбарт ашиглах анхны тохиолдлуудын нэг нь эмнэлзүйн баримт бичгийн захиргааны ачааллыг бууруулахад чиглэгддэг. Уламжлал ёсоор, өвчтөний харилцан үйлчлэл, тусламж үйлчилгээний үйл явцыг баримтжуулах нь эмч нарын цаг хугацааны ихээхэн хэсгийг (өдөрт 2 цагаас дээш) зарцуулдаг бөгөөд энэ нь ихэвчлэн өвчтөний шууд тусламж үйлчилгээнд саад учруулдаг.

GPT-4 эсвэл MedPalm-2 гэх мэт хиймэл оюун ухааны загваруудыг өвчтөний мэдээлэл, эмч өвчтөний харилцан үйлчлэлийг хянахын тулд явцын тэмдэглэл, эмнэлгээс гарах хураангуй, лавлагааны захидал зэрэг гол баримт бичгийн төслийг боловсруулахад ашиглаж байна. Эдгээр нооргууд нь зөвхөн эмчийн хяналт, зөвшөөрлийг шаарддаг чухал мэдээллийг үнэн зөв тусгасан болно. Энэ нь бичиг цаасны ажлын цагийг эрс багасгаж, эмч нарт өвчтөний тусламж үйлчилгээнд илүү анхаарал хандуулах, үйлчилгээний чанарыг сайжруулж, ядрахыг багасгах боломжийг олгодог.

Гэсэн хэдий ч эрүүл мэндийн салбарт суурь загваруудын өргөн хэрэглээ хараахан бүрэн хэрэгжээгүй байна. GPT-4 гэх мэт ерөнхий суурь загварууд нь хэд хэдэн хязгаарлалттай байдаг; Тиймээс эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээний үндсэн загвар хэрэгтэй байна. Жишээлбэл, GPT-4 нь эмнэлгийн зургийг шинжлэх эсвэл өвчтөний уртын мэдээллийг ойлгох чадваргүй бөгөөд энэ нь үнэн зөв оношлоход чухал ач холбогдолтой юм. Нэмж дурдахад, энэ нь зөвхөн 2023 оны 2-р сар хүртэл боломжтой өгөгдөл дээр бэлтгэгдсэн тул хамгийн сүүлийн үеийн анагаах ухааны мэдлэгийг эзэмшдэггүй. Google-ийн MedPalm-XNUMX нь эрүүл мэндийн тусгайлсан суурь загварыг бүтээх анхны оролдлого бөгөөд хоёуланд нь хариулах чадвартай. эмнэлгийн асуулга, эмнэлгийн зургийн талаархи үндэслэл. Гэсэн хэдий ч энэ нь эрүүл мэндийн салбарт хиймэл оюун ухааны чадавхийг бүрэн дүүрэн ашиглаж чадахгүй байна.

Эрүүл мэндийн суурь загварыг бий болгох

Эрүүл мэндийн суурь загварыг бий болгох үйл явц нь биобанк, туршилтын өгөгдөл, өвчтөний бүртгэл зэрэг төрийн болон хувийн эх сурвалжаас авсан мэдээллээс эхэлдэг. Энэхүү загвар нь эмнэлгийн нарийн төвөгтэй ажлуудыг гүйцэтгэхийн тулд зураг эсвэл лабораторийн үр дүн бүхий текст гэх мэт өөр өөр төрлийн өгөгдлийг боловсруулж, нэгтгэх чадвартай байх болно.

Нэмж дурдахад, энэ нь шинэ нөхцөл байдлын талаар эргэцүүлэн бодож, үр дүнгээ эмнэлгийн нарийн хэлээр илэрхийлж болно. Энэ чадвар нь эмнэлгийн үзэл баримтлал ба эмнэлзүйн өгөгдлийн хоорондын учир шалтгааны хамаарлыг дүгнэх, ашиглах, ялангуяа ажиглалтын мэдээлэлд тулгуурлан эмчилгээний зөвлөмж өгөх үед өргөн хүрээг хамардаг. Жишээлбэл, энэ нь сүүлийн үеийн цээжний хүнд гэмтэл, хүчилтөрөгчийн хангамж нэмэгдсэн хэдий ч артерийн хүчилтөрөгчийн түвшин буурч байгаатай холбоотой амьсгалын замын цочмог хямралын хам шинжийг урьдчилан таамаглах боломжтой.

Цаашилбал, загвар нь орчин үеийн анагаах ухааны мэдлэгийг олж авахын тулд мэдлэгийн график эсвэл мэдээллийн сан гэх мэт эх сурвалжаас контекст мэдээлэлд нэвтэрч, үндэслэлээ сайжруулж, зөвлөгөө нь анагаах ухааны хамгийн сүүлийн үеийн дэвшлийг тусгасан байх болно.

Эрүүл мэндийн суурь загварын хэрэглээ ба нөлөөлөл

Эрүүл мэндийн суурь загварыг ашиглах боломжууд нь өргөн цар хүрээтэй байдаг. Оношлогооны хувьд ийм загвар нь хүний ​​шинжилгээнээс хамаарлыг бууруулж чадна. Эмчилгээний төлөвлөлтийн хувьд энэ загвар нь өвчтөний бүх эмнэлгийн бүртгэл, генетикийн дэлгэрэнгүй мэдээлэл, амьдралын хэв маягийн хүчин зүйлсийг харгалзан хувь хүний ​​​​эмчилгээний стратегийг боловсруулахад туслах болно. Бусад зарим програмууд нь:

• Үндэслэлтэй радиологийн тайлан: Эрүүл мэндийн суурь загвар нь тайлангийн төслийг автоматжуулж, ажлын ачааллыг бууруулах замаар радиологичдод туслах олон талын туслахуудыг бий болгосноор дижитал радиологийг өөрчлөх боломжтой. Мөн өвчтөний түүхийг бүхэлд нь нэгтгэх боломжтой болно. Жишээлбэл, радиологичид цаг хугацааны явцад нөхцөл байдлын өөрчлөлтийн талаар загвараас асууж болно: "Сүүлийн шинжилгээнээс хойш хавдрын хэмжээ өөрчлөгдсөнийг та тодорхойлж чадах уу?"
• Орны дэргэдэх клиник шийдвэрийн дэмжлэг: Эмнэлзүйн мэдлэгийг ашиглан тодорхой, чөлөөтэй тексттэй тайлбар, өгөгдлийн хураангуйг санал болгож, эмнэлгийн ажилтнуудад өвчтөний эрсдэлийн талаар сэрэмжлүүлж, дараагийн алхмуудыг санал болгоно. Жишээлбэл, "Анхааруулга: Энэ өвчтөн цочролд орох гэж байна" гэсэн загварын үүлэн дохио, холбогдох өгөгдлийн хураангуй болон арга хэмжээ авах шалгах хуудасны холбоосыг өгнө.
• Эмийн нээлт: Зорилтот объекттой тусгайлан, хүчтэй холбогддог уураг зохион бүтээх нь эмийн нээлтийн үндэс юм. RFdiffusion гэх мэт эртний загварууд нь холбох зорилт гэх мэт үндсэн орцууд дээр үндэслэн уураг үүсгэж эхэлсэн. Эдгээр анхны загварууд дээр тулгуурлан хэл, уургийн дарааллыг хоёуланг нь ойлгохын тулд эрүүл мэндийн тусгай суурь загварыг сургаж болно. Энэ нь уураг боловсруулахад текст дээр суурилсан интерфейсийг санал болгох боломжийг олгож, шинэ эмийн хөгжлийг хурдасгах боломжтой болно.

Тулгамдаж буй асуудал

Хэдийгээр эрүүл мэндийн тусгай суурь загварыг бий болгох нь эцсийн зорилго хэвээр байгаа бөгөөд сүүлийн үеийн дэвшилтүүд үүнийг илүү боломжтой болгосон ч анагаах ухааны олон янзын үзэл баримтлалыг үндэслэх чадвартай нэг загварыг боловсруулахад томоохон сорилтууд байсаар байна.

• Өгөгдлийн зураглал хийх олон арга: Загвар нь EHR өгөгдөл, эмнэлгийн дүрслэлийн өгөгдөл, генетикийн өгөгдөл гэх мэт янз бүрийн мэдээллийн горимд сургагдсан байх ёстой. Эдгээр бүх горимуудын харилцан үйлчлэлийг үнэн зөв дүрсэлсэн өндөр нарийвчлалтай өгөгдлийг олж авах нь хэцүү байдаг тул эдгээр аргуудын талаар дүгнэлт хийх нь хэцүү байдаг. Түүнээс гадна эсийн динамикаас эхлээд молекулын бүтэц, геномын өргөн хүрээтэй генетикийн харилцан үйлчлэл хүртэлх биологийн янз бүрийн хэлбэрийг төлөөлөх нь нарийн төвөгтэй юм. Хүний өгөгдөлд оновчтой сургалт явуулах нь боломжгүй бөгөөд ёс зүйгүй байдаг тул судлаачид амьтдын урьдчилан таамаглах чадвар багатай загвар эсвэл эсийн шугамд тулгуурладаг нь лабораторийн хэмжилтийг бүх организмын нарийн төвөгтэй ажиллагаа руу шилжүүлэхэд бэрхшээлтэй байдаг.
• Баталгаажуулалт ба баталгаажуулалт: Эрүүл мэндийн суурь загварууд нь олон талт байдлаасаа болоод баталгаажуулахад бэрхшээлтэй байдаг. Уламжлал ёсоор хиймэл оюун ухааны загварууд нь MRI-ийн хорт хавдрын төрлийг оношлох гэх мэт тодорхой ажлуудад зориулагдсан байдаг. Гэсэн хэдий ч суурь загварууд нь шинэ, үл үзэгдэх даалгавруудыг гүйцэтгэж чаддаг тул бүтэлгүйтлийн бүх горимыг урьдчилан таамаглахад хэцүү болгодог. Тэд туршилт, батлагдсан ашиглалтын тохиолдлуудын талаар нарийвчилсан тайлбар шаарддаг бөгөөд шошгоноос гадуур ашиглах талаар анхааруулга өгөх ёстой. Төрөл бүрийн оролт, гаралтыг зохицуулдаг тул нарийвчлалыг баталгаажуулахын тулд олон талт самбар шаардлагатай байж болзошгүй тул тэдгээрийн гаралтыг шалгах нь бас төвөгтэй байдаг.
• Нийгмийн хандлага: Эдгээр загварууд нь тодорхой бүлгийг дутуу төлөөлдөг, эсвэл нэг талыг барьсан хамаарал агуулсан өгөгдлүүд дээр сургаж болох тул өрөөсгөл ойлголтыг хадгалах эрсдэлтэй. Загварын цар хүрээ нэмэгдэхийн хэрээр эдгээр гажуудлыг арилгах нь маш чухал бөгөөд энэ нь асуудлыг улам хурцатгаж болзошгүй юм.

Урагшаа зам

Хиймэл оюун ухаан нь эмч нарын бичиг баримтын ачааллыг хөнгөвчлөх замаар эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээний хэлбэрийг аль хэдийн өөрчилж эхэлсэн боловч түүний бүрэн боломж өмнө нь байна. Эрүүл мэндийн салбарын суурь загваруудын ирээдүй өөрчлөгдөнө гэж амлаж байна. Оношлогоо нь илүү хурдан төдийгүй илүү нарийвчлалтай, эмчилгээний төлөвлөгөө нь өвчтөний генетикийн онцлогт тохирсон, хэдэн жилийн дараа биш хэдхэн сарын дотор шинэ эмийг олж илрүүлэх боломжтой эрүүл мэндийн тогтолцоог төсөөлөөд үз дээ.

Эрүүл мэндийн тусгай суурь хиймэл оюун ухааны загварыг бий болгох нь олон янзын, тархай бутархай эмнэлгийн болон эмнэлзүйн өгөгдлийг нэгтгэхэд бэрхшээлтэй тулгардаг. Гэсэн хэдий ч технологич, эмч, бодлого боловсруулагчдын хамтын хүчин чармайлтаар эдгээр саад бэрхшээлийг шийдвэрлэх боломжтой. Хамтдаа ажилласнаар бид янз бүрийн оролцогч талуудыг (ЭЭМБ, дүрс оношилгооны компаниуд, эмгэг судлалын лаборатори, үйлчилгээ үзүүлэгчид) эдгээр өгөгдлийг нэгтгэж, эрүүл мэндийн салбарт цогц, олон талт харилцан үйлчлэлийг боловсруулах чадвартай хиймэл оюун ухааны загвар архитектурыг бий болгоход түлхэц өгөх арилжааны тогтолцоог боловсруулж чадна.

Түүгээр ч зогсохгүй энэхүү дэвшлийг ёс зүйн тодорхой луужин, бат бөх зохицуулалтын тогтолцоогоор үргэлжлүүлэх нь эдгээр технологийг хариуцлагатай, шударгаар ашиглах нь чухал юм. Баталгаажуулалт, шударга ёсны өндөр стандартыг баримталснаар эрүүл мэндийн нийгэмлэг өвчтөн болон эмч нарын дунд итгэлцлийг бий болгож, хүлээн зөвшөөрлийг бий болгож чадна.

Эрүүл мэндийн суурь загваруудын чадавхийг бүрэн дүүрэн хэрэгжүүлэх аялал бол сэтгэл хөдөлгөм хил хязгаар юм. Энэхүү шинэлэг сэтгэлгээг хүлээн авснаар эрүүл мэндийн салбар нь зөвхөн өнөөгийн сорилтуудыг даван туулах төдийгүй анагаах ухааны шинжлэх ухааныг өөрчлөх боломжтой болно. Бид эрүүл мэндийн салбарт асар их боломжоор дүүрэн шинэ эрин эриний ирмэг дээр байна, дэлхийн хэмжээнд амьдралыг сайжруулах хиймэл оюун ухааны амлалтад хөтлөгдөж байна.