Transformacijski potencial temeljnega modela, specifičnega za zdravstveno varstvo

V zadnjih dveh letih so se splošni osnovni modeli, kot je GPT-4, znatno razvili in ponujajo zmogljivosti brez primere zaradi večjih naborov podatkov, povečanih velikosti modelov in arhitekturnih izboljšav. Ti modeli so prilagodljivi širokemu spektru nalog na različnih področjih. Vendar pa so za umetno inteligenco v zdravstvu še vedno značilni modeli, zasnovani za posebne naloge. Na primer, model, usposobljen za analizo rentgenskih žarkov za zlome kosti, bi identificiral le zlome in ne bi mogel ustvariti celovitih radioloških poročil. Večino od 500 Modeli AI ki jih je odobrila Uprava za hrano in zdravila, so omejeni na enega ali dva primera uporabe. Vendar modeli temeljev, znani po svoji široki uporabnosti pri različnih nalogah, postavljajo temelje za transformativni pristop v aplikacijah zdravstvenega varstva.

Medtem ko so bili prvi poskusi razviti temeljne modele za medicinske aplikacije, ta širši pristop še ni postal razširjen v umetni inteligenci v zdravstvu. To počasno sprejemanje je predvsem posledica izzivov, povezanih z dostopom do velikih in raznolikih naborov podatkov o zdravstvenem varstvu, pa tudi potrebe po modelih za razmišljanje o različnih vrstah zdravstvenih podatkov. Praksa zdravstvenega varstva je sama po sebi večmodalna in vključuje informacije iz slik, elektronskih zdravstvenih kartotek (EHR), senzorjev, nosljivih naprav, genomike in drugega. Tako mora biti tudi temeljni model zdravstvenega varstva sam po sebi multimodalen. Kljub temu nedavni napredek v multimodalnih arhitekturah in samonadzorovanem učenju, ki lahko obravnava različne vrste podatkov, ne da bi potrebovali označene podatke, utira pot temeljnemu modelu zdravstvenega varstva.

Trenutno stanje generativne umetne inteligence v zdravstvu

Zdravstvo tradicionalno počasi sprejema tehnologijo, vendar se zdi, da jo je sprejela Generativna AI bolj hitro. Na HIMSS24, največji svetovni konferenci za strokovnjake na področju zdravstvene tehnologije, je bila Generative AI osrednja točka skoraj vsake predstavitve.

Eden prvih primerov uporabe generativne umetne inteligence v zdravstvu, ki je bil široko sprejet, se osredotoča na zmanjšanje administrativne obremenitve klinične dokumentacije. Tradicionalno dokumentiranje interakcij s pacienti in procesov oskrbe zdravnikom vzame precejšen del časa (> 2 uri na dan), kar jih pogosto odvrne od neposredne oskrbe pacientov.

Modeli umetne inteligence, kot sta GPT-4 ali MedPalm-2, se uporabljajo za spremljanje podatkov o bolnikih in interakcij med zdravnikom in bolnikom za pripravo ključnih dokumentov, kot so zapiski o napredku, povzetki odpustnice in napotnice. Ti osnutki natančno zajemajo bistvene informacije in zahtevajo le pregled in odobritev zdravnika. To znatno skrajša čas papirologije, kar zdravnikom omogoča, da se bolj osredotočijo na oskrbo pacientov, izboljšajo kakovost storitev in zmanjšajo izgorelost.

Vendar se širša uporaba temeljnih modelov v zdravstvu še ni v celoti uresničila. Splošni temeljni modeli, kot je GPT-4, imajo več omejitev; zato obstaja potreba po temeljnem modelu, specifičnem za zdravstveno varstvo. Na primer, GPT-4 nima zmožnosti analiziranja medicinskih slik ali razumevanja longitudinalnih podatkov o bolnikih, kar je ključnega pomena za zagotavljanje natančnih diagnoz. Poleg tega nima najsodobnejšega medicinskega znanja, saj je bil usposobljen na podlagi podatkov, ki so bili na voljo le do decembra 2023. Googlov MedPalm-2 predstavlja prvi poskus izdelave temeljnega modela, specifičnega za zdravstveno varstvo, ki lahko odgovori tako na medicinska vprašanja in sklepanje o medicinskih slikah. Vendar pa še vedno ne zajema celotnega potenciala umetne inteligence v zdravstvu.

Gradnja temeljnega modela zdravstvenega varstva

Proces izgradnje temeljnega modela zdravstvenega varstva se začne s podatki, pridobljenimi iz javnih in zasebnih virov, vključno z biobankami, eksperimentalnimi podatki in zapisi bolnikov. Ta model bi bil sposoben obdelave in kombiniranja različnih vrst podatkov, kot so besedilo s slikami ali laboratorijski rezultati, za izvajanje kompleksnih zdravstvenih nalog.

Poleg tega bi lahko razmišljal o novih situacijah in artikuliral svoje rezultate v medicinsko natančnem jeziku. Ta zmožnost se razširi na sklepanje in uporabo vzročnih povezav med medicinskimi koncepti in kliničnimi podatki, zlasti pri zagotavljanju priporočil za zdravljenje na podlagi opazovalnih podatkov. Na primer, lahko napove sindrom akutne dihalne stiske zaradi nedavne hude poškodbe prsnega koša in upadajoče ravni kisika v arterijah, kljub povečani oskrbi s kisikom.

Poleg tega bi model dostopal do kontekstualnih informacij iz virov, kot so grafikoni znanja ali baze podatkov, da bi pridobil najnovejše medicinsko znanje, izboljšal svoje sklepanje in zagotovil, da njegovi nasveti odražajo najnovejši napredek medicine

Uporaba in vpliv temeljnega modela zdravstvenega varstva

Potencialne uporabe temeljnega modela zdravstvenega varstva so obsežne. V diagnostiki bi tak model lahko zmanjšal odvisnost od človeške analize. Za načrtovanje zdravljenja bi lahko model pomagal pri oblikovanju individualiziranih strategij zdravljenja z upoštevanjem bolnikovega celotnega zdravstvenega kartona, genetskih podrobnosti in dejavnikov življenjskega sloga. Nekatere druge aplikacije vključujejo:

• Utemeljena radiološka poročila: Temeljni model zdravstvenega varstva lahko preoblikuje digitalno radiologijo z ustvarjanjem vsestranskih pomočnikov, ki podpirajo radiologe z avtomatizacijo priprave poročil in zmanjšanjem delovne obremenitve. Prav tako bi lahko integriral celotno bolnikovo zgodovino. Na primer, radiologi lahko model povprašajo o spremembah pogojev skozi čas: "Ali lahko prepoznate kakršne koli spremembe v velikosti tumorja od zadnjega skeniranja?"
• Podpora pri kliničnem odločanju ob postelji: Z izkoriščanjem kliničnega znanja bi ponujal jasne razlage v prostem besedilu in povzetke podatkov, ki bi medicinsko osebje opozarjal na takojšnja tveganja za paciente in predlagal naslednje korake. Na primer, modelno opozorilo v oblaku »Opozorilo: ta bolnik bo kmalu doživel šok« in nudi povezave do ustreznih povzetkov podatkov in kontrolnih seznamov za ukrepanje.
• Odkritje zdravil: Oblikovanje beljakovin, ki se specifično in močno vežejo na tarčo, je temelj odkrivanja zdravil. Zgodnji modeli, kot je RFdiffusion, so začeli ustvarjati beljakovine na podlagi osnovnih vnosov, kot je tarča za vezavo. Na podlagi teh začetnih modelov bi lahko temeljni model, specifičen za zdravstveno varstvo, usposobili za razumevanje tako jezika kot beljakovinskih sekvenc. To bi mu omogočilo ponuditi besedilni vmesnik za načrtovanje beljakovin, kar bi lahko pospešilo razvoj novih zdravil

Izzivi

Čeprav izgradnja temeljnega modela, specifičnega za zdravstveno varstvo, ostaja končni cilj in je nedavni napredek naredil bolj izvedljiv, še vedno obstajajo precejšnji izzivi pri razvoju enotnega modela, ki je sposoben razmišljati o različnih medicinskih konceptih:

• Več modalitet preslikave podatkov: Model je treba usposobiti za različne modalitete podatkov, kot so podatki EHR, podatki o medicinskih slikah in genetski podatki. Razmišljanje o teh modalitetah je zahtevno, ker je težko pridobiti podatke visoke ločljivosti, ki natančno preslikajo interakcije med vsemi temi modalitetami. Poleg tega je predstavljanje različnih bioloških modalitet, od celične dinamike do molekularnih struktur in genetskih interakcij v celotnem genomu, zapleteno. Optimalno usposabljanje na človeških podatkih je neizvedljivo in neetično, zato se raziskovalci zanašajo na manj napovedne živalske modele ali celične linije, kar ustvarja izziv pri prevajanju laboratorijskih meritev v zapleteno delovanje celih organizmov.
• Validacija in preverjanje: Temeljne modele zdravstvenega varstva je težko potrditi zaradi njihove vsestranskosti. Tradicionalno so modeli umetne inteligence potrjeni za posebne naloge, kot je diagnosticiranje vrste raka z MRI. Vendar pa lahko temeljni modeli izvajajo nove, nevidene naloge, zaradi česar je težko predvideti vse možne načine odpovedi. Zahtevajo podrobna pojasnila o svojem testiranju in odobrenih primerih uporabe ter morajo izdati opozorila za uporabo, ki ni predvidena. Preverjanje njihovih izhodov je prav tako zapleteno, saj obravnavajo različne vnose in izhode, kar lahko zahteva multidisciplinarno komisijo za zagotavljanje točnosti.
• Družbene pristranskosti: Ti modeli tvegajo ohranjanje pristranskosti, saj se lahko usposabljajo na podatkih, ki premalo zastopajo določene skupine ali vsebujejo pristranske korelacije. Obravnavanje teh pristranskosti je ključnega pomena, zlasti ker se obseg modelov povečuje, kar lahko težavo še poveča.

Pot naprej

Generativna umetna inteligenca je že začela preoblikovati zdravstveno varstvo z razbremenitvijo dokumentacijske obremenitve klinikov, vendar je njen polni potencial še pred nami. Prihodnost temeljnih modelov v zdravstvu obljublja, da bo transformativna. Predstavljajte si sistem zdravstvenega varstva, kjer diagnostika ni le hitrejša, temveč tudi natančnejša, kjer so načrti zdravljenja natančno prilagojeni genetskim profilom posameznih bolnikov in kjer bi lahko nova zdravila odkrili v nekaj mesecih namesto v letih.

Ustvarjanje temeljnega modela umetne inteligence, specifičnega za zdravstveno varstvo, predstavlja izzive, zlasti ko gre za integracijo raznolikih in razpršenih medicinskih in kliničnih podatkov. Vendar pa je te ovire mogoče odpraviti s skupnimi prizadevanji tehnologov, klinikov in oblikovalcev politik. S sodelovanjem lahko razvijemo komercialne okvire, ki spodbujajo različne deležnike (EHR, podjetja za slikanje, patološke laboratorije, ponudnike), da poenotijo ​​te podatke in zgradijo arhitekture modelov umetne inteligence, ki so sposobne obdelovati zapletene, večmodalne interakcije v zdravstvenem varstvu.

Poleg tega je ključnega pomena, da se ta napredek nadaljuje z jasnim etičnim kompasom in trdnimi regulativnimi okviri, ki zagotavljajo, da se te tehnologije uporabljajo odgovorno in pravično. Z ohranjanjem visokih standardov potrjevanja in pravičnosti lahko zdravstvena skupnost zgradi zaupanje in spodbuja sprejemanje med bolniki in zdravniki.

Pot proti popolnemu uresničevanju potenciala temeljnih modelov zdravstvenega varstva je vznemirljiva meja. S sprejetjem tega inovativnega duha lahko sektor zdravstvenega varstva predvidi ne le soočanje s trenutnimi izzivi, temveč tudi preobrazbo medicinske znanosti. Smo na robu drzne nove dobe v zdravstvu – tiste, ki je polna možnosti in jo vodi obljuba umetne inteligence za izboljšanje življenj v svetovnem merilu.