Potenciali transformues i një modeli themelor specifik për kujdesin shëndetësor

Në dy vitet e fundit, modelet themelore të përgjithshme si GPT-4 kanë evoluar ndjeshëm, duke ofruar aftësi të paprecedentë për shkak të grupeve më të mëdha të të dhënave, rritjes së madhësive të modeleve dhe përmirësimeve arkitekturore. Këto modele janë të adaptueshme për një gamë të gjerë detyrash në fusha të ndryshme. Megjithatë, AI i kujdesit shëndetësor karakterizohet ende nga modele të dizajnuara për detyra specifike. Për shembull, një model i trajnuar për të analizuar rrezet X për frakturat e kockave do të identifikonte vetëm frakturat dhe do t'i mungonte aftësia për të gjeneruar raporte gjithëpërfshirëse radiologjike. Shumica e 500 Modele AI të miratuara nga Administrata e Ushqimit dhe Barnave janë të kufizuara në një ose dy raste përdorimi. Megjithatë, modelet e themeleve, të njohura për zbatueshmërinë e tyre të gjerë në detyra të ndryshme, po krijojnë bazën për një qasje transformuese në aplikimet e kujdesit shëndetësor.

Ndërsa ka pasur përpjekje fillestare për të zhvilluar modele themelore për aplikimet mjekësore, kjo qasje më e gjerë nuk është bërë ende e përhapur në AI në kujdesin shëndetësor. Ky adoptim i ngadaltë është kryesisht për shkak të sfidave që lidhen me aksesin në grupe të dhënash të mëdha dhe të larmishme të kujdesit shëndetësor, si dhe nevojës që modele të arsyetojnë për lloje të ndryshme të të dhënave mjekësore. Praktika e kujdesit shëndetësor është në thelb multimodale dhe përfshin informacion nga imazhet, të dhënat elektronike të shëndetit (EHRs), sensorët, pajisjet e veshura, gjenomika dhe më shumë. Kështu, një model themelor i kujdesit shëndetësor duhet të jetë gjithashtu në thelb multimodal. Megjithatë, përparimi i kohëve të fundit në arkitekturat multimodale dhe mësimin e vetë-mbikëqyrur, i cili mund të trajtojë lloje të ndryshme të dhënash pa pasur nevojë për të dhëna të etiketuara, po i hap rrugën një modeli themelor të kujdesit shëndetësor.

Gjendja aktuale e AI gjeneruese në kujdesin shëndetësor

Kujdesi shëndetësor tradicionalisht ka qenë i ngadalshëm në adoptimin e teknologjisë, megjithatë, duket se e ka përqafuar UA gjeneruese më shpejt. Në HIMSS24, konferencën më të madhe globale për profesionistët e teknologjisë së kujdesit shëndetësor, Generative AI ishte pika qendrore e pothuajse çdo prezantimi.

Një nga rastet e para të përdorimit të AI Gjenerative në kujdesin shëndetësor që ka parë një adoptim të gjerë fokusohet në zbutjen e ngarkesës administrative të dokumentacionit klinik. Tradicionalisht, dokumentimi i ndërveprimeve të pacientëve dhe proceseve të kujdesit konsumon një pjesë të konsiderueshme të kohës së mjekëve (>2 orë në ditë), duke i larguar shpesh ata nga kujdesi i drejtpërdrejtë ndaj pacientit.

Modelet e AI si GPT-4 ose MedPalm-2 po përdoren për të monitoruar të dhënat e pacientit dhe ndërveprimet mjek-pacient për të hartuar dokumente kyçe si shënimet e progresit, përmbledhjet e shkarkimit dhe letrat e referimit. Këto drafte kapin informacionin thelbësor me saktësi, duke kërkuar vetëm shqyrtim dhe miratim nga mjeku. Kjo redukton ndjeshëm kohën e dokumenteve, duke i lejuar mjekët të përqendrohen më shumë në kujdesin ndaj pacientit, duke rritur cilësinë e shërbimit dhe duke reduktuar djegien.

Megjithatë, aplikimet më të gjera të modeleve themelore në kujdesin shëndetësor ende nuk janë materializuar plotësisht. Modelet themelore të përgjithshme si GPT-4 kanë disa kufizime; kështu, ekziston nevoja për një model themelor specifik për kujdesin shëndetësor. Për shembull, GPT-4 i mungon aftësia për të analizuar imazhet mjekësore ose për të kuptuar të dhënat gjatësore të pacientit, gjë që është kritike për sigurimin e diagnozave të sakta. Për më tepër, ai nuk zotëron njohuritë mjekësore më të përditësuara, pasi është trajnuar mbi të dhënat e disponueshme vetëm deri në dhjetor 2023. MedPalm-2 i Google përfaqëson përpjekjen e parë për të ndërtuar një model themelor specifik për kujdesin shëndetësor, i aftë për t'iu përgjigjur të dyjave pyetje mjekësore dhe arsyetime rreth imazheve mjekësore. Megjithatë, ajo ende nuk e kap potencialin e plotë të AI në kujdesin shëndetësor.

Ndërtimi i një modeli themelor të kujdesit shëndetësor

Procesi i ndërtimit të një modeli themelor të kujdesit shëndetësor fillon me të dhëna që rrjedhin nga burime publike dhe private, duke përfshirë biobankat, të dhënat eksperimentale dhe të dhënat e pacientëve. Ky model do të ishte në gjendje të përpunonte dhe të kombinonte lloje të ndryshme të dhënash, të tilla si teksti me imazhet ose rezultatet laboratorike, për të kryer detyra komplekse mjekësore.

Për më tepër, ai mund të arsyetojë për situata të reja dhe të artikulojë rezultatet e tij në një gjuhë të saktë mjekësore. Kjo aftësi shtrihet në nxjerrjen dhe përdorimin e marrëdhënieve shkakësore midis koncepteve mjekësore dhe të dhënave klinike, veçanërisht kur jepen rekomandime trajtimi bazuar në të dhënat e vëzhgimit. Për shembull, mund të parashikojë sindromën e shqetësimit akut të frymëmarrjes nga trauma e rëndë e fundit e kraharorit dhe rënia e niveleve të oksigjenit në arteriet, pavarësisht nga një furnizim i rritur me oksigjen.

Për më tepër, modeli do të aksesonte informacionin kontekstual nga burime si grafikët e njohurive ose bazat e të dhënave për të marrë njohuri të përditësuara mjekësore, duke përmirësuar arsyetimin e tij dhe duke siguruar që këshillat e tij pasqyrojnë përparimet më të fundit në mjekësi.

Aplikimet dhe ndikimi i modelit themelor të kujdesit shëndetësor

Përdorimet e mundshme për një model themelor të kujdesit shëndetësor janë të gjera. Në diagnostifikim, një model i tillë mund të zvogëlojë varësinë nga analiza njerëzore. Për planifikimin e trajtimit, modeli mund të ndihmojë në hartimin e strategjive të individualizuara të trajtimit duke marrë parasysh të gjithë dosjen mjekësore të pacientit, detajet gjenetike dhe faktorët e stilit të jetesës. Disa aplikacione të tjera përfshijnë:

• Raportet e radiologjisë së bazuar: Modeli themelor i kujdesit shëndetësor mund të transformojë radiologjinë dixhitale duke krijuar asistentë të gjithanshëm që mbështesin radiologët duke automatizuar hartimin e raporteve dhe duke zvogëluar ngarkesën e punës. Gjithashtu do të ishte në gjendje të integronte të gjithë historinë e pacientit. Për shembull, radiologët mund të pyesin modelin për ndryshimet e kushteve me kalimin e kohës: "A mund të identifikoni ndonjë ndryshim në madhësinë e tumorit që nga skanimi i fundit?"
• Mbështetje për vendimet klinike pranë shtratit: Duke përdorur njohuritë klinike, ai do të ofronte shpjegime dhe përmbledhje të të dhënave të qarta, me tekst të lirë, duke paralajmëruar stafin mjekësor për rreziqet e menjëhershme të pacientit dhe duke sugjeruar hapat e ardhshëm. Për shembull, modeli i alarmit të resë kompjuterike, "Paralajmërim: Ky pacient është gati të shkojë në shok" dhe ofron lidhje me përmbledhjet e të dhënave përkatëse dhe listat kontrolluese për veprim.
• Zbulimi i drogës: Krijimi i proteinave që lidhen në mënyrë specifike dhe fort me një objektiv është themeli i zbulimit të ilaçeve. Modelet e hershme si RFdifuzioni kanë filluar të gjenerojnë proteina të bazuara në inputet bazë të tilla si një objektiv për lidhje. Duke u bazuar në këto modele fillestare, një model themelor specifik për kujdesin shëndetësor mund të trajnohet për të kuptuar sekuencat e gjuhës dhe të proteinave. Kjo do ta lejonte atë të ofrojë një ndërfaqe të bazuar në tekst për dizajnimin e proteinave, duke përshpejtuar potencialisht zhvillimin e barnave të reja

Sfidat

Megjithëse ndërtimi i një modeli themelor specifik për kujdesin shëndetësor mbetet qëllimi përfundimtar dhe përparimet e fundit e kanë bërë atë më të realizueshëm, ka ende sfida të rëndësishme në zhvillimin e një modeli të vetëm të aftë për të arsyetuar në koncepte të ndryshme mjekësore:

• Modalitete të shumta të hartës së të dhënave: Modeli duhet të trajnohet për modalitete të ndryshme të të dhënave si të dhënat EHR, të dhënat e imazhit mjekësor dhe të dhënat gjenetike. Arsyetimi për këto modalitete është sfidues sepse marrja e të dhënave me besueshmëri të lartë që harton me saktësi ndërveprimet në të gjitha këto modalitete është e vështirë. Për më tepër, përfaqësimi i modaliteteve të ndryshme biologjike, nga dinamika qelizore tek strukturat molekulare dhe ndërveprimet gjenetike në të gjithë gjenomin, është kompleks. Trajnimi optimal mbi të dhënat njerëzore është i parealizueshëm dhe joetik, kështu që studiuesit mbështeten në modelet më pak parashikuese të kafshëve ose linjat qelizore, gjë që krijon një sfidë në përkthimin e matjeve laboratorike në funksionimin e ndërlikuar të organizmave të tërë.
• Vleresimi dhe Verifikimi: Modelet themelore të kujdesit shëndetësor janë sfiduese për t'u vërtetuar për shkak të shkathtësisë së tyre. Tradicionalisht, modelet e AI vlerësohen për detyra specifike si diagnostikimi i një lloji kanceri nga një MRI. Megjithatë, modelet themelore mund të kryejnë detyra të reja, të padukshme, duke e bërë të vështirë parashikimin e të gjitha mënyrave të mundshme të dështimit. Ata kërkojnë shpjegime të hollësishme të testimit të tyre dhe rasteve të miratuara të përdorimit dhe duhet të lëshojnë paralajmërime për përdorim jashtë etiketës. Verifikimi i rezultateve të tyre është gjithashtu kompleks, pasi ato trajtojnë hyrje dhe dalje të ndryshme, duke kërkuar potencialisht një panel shumëdisiplinor për të siguruar saktësinë.
• Paragjykimet sociale: Këto modele rrezikojnë të përjetësojnë paragjykime, pasi ato mund të trajnohen mbi të dhëna që nënpërfaqësojnë grupe të caktuara ose përmbajnë korrelacione të njëanshme. Trajtimi i këtyre paragjykimeve është thelbësor, veçanërisht pasi shkalla e modeleve rritet, gjë që mund ta intensifikojë problemin.

Rruga Përpara

Inteligjenca artificiale gjeneruese tashmë ka filluar të riformësojë kujdesin shëndetësor duke lehtësuar barrën e dokumentacionit për mjekët, por potenciali i saj i plotë qëndron përpara. E ardhmja e modeleve themelore në kujdesin shëndetësor premton të jetë transformuese. Imagjinoni një sistem të kujdesit shëndetësor ku diagnostikimi është jo vetëm më i shpejtë, por edhe më i saktë, ku planet e trajtimit janë të përshtatura saktësisht me profilet gjenetike të pacientëve individualë dhe ku ilaçet e reja mund të zbulohen në disa muaj dhe jo në vite.

Krijimi i një modeli themelor të inteligjencës artificiale specifike për kujdesin shëndetësor paraqet sfida, veçanërisht kur bëhet fjalë për integrimin e të dhënave të ndryshme dhe të shpërndara mjekësore dhe klinike. Megjithatë, këto pengesa mund të adresohen përmes përpjekjeve bashkëpunuese midis teknologëve, klinicistëve dhe politikëbërësve. Duke punuar së bashku, ne mund të zhvillojmë korniza komerciale që stimulojnë aktorë të ndryshëm (EHR, kompani imazherike, laboratorë patologjish, ofrues) për të unifikuar këto të dhëna dhe për të ndërtuar arkitektura modeli të AI të afta për të përpunuar ndërveprime komplekse, multimodale brenda kujdesit shëndetësor.

Për më tepër, është thelbësore që ky përparim të vazhdojë me një busull të qartë etik dhe korniza të fuqishme rregullatore për të siguruar që këto teknologji të përdoren me përgjegjësi dhe barazi. Duke ruajtur standarde të larta të vlefshmërisë dhe drejtësisë, komuniteti i kujdesit shëndetësor mund të ndërtojë besim dhe të nxisë pranimin si midis pacientëve ashtu edhe midis praktikuesve.

Udhëtimi drejt realizimit të plotë të potencialit të modeleve themelore të kujdesit shëndetësor është një kufi emocionues. Duke përqafuar këtë frymë inovative, sektori i kujdesit shëndetësor mund të parashikojë jo vetëm përmbushjen e sfidave aktuale, por edhe transformimin e shkencës mjekësore. Jemi në prag të një epoke të re të guximshme në kujdesin shëndetësor - një epokë e mbushur me mundësi dhe e nxitur nga premtimi i AI për të përmirësuar jetën në shkallë globale.