ศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของแบบจำลองพื้นฐานด้านการดูแลสุขภาพโดยเฉพาะ

ในช่วงสองปีที่ผ่านมา โมเดลพื้นฐานทั่วไปเช่น GPT-4 มีการพัฒนาอย่างมีนัยสำคัญ โดยนำเสนอความสามารถที่ไม่เคยมีมาก่อนเนื่องจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ขึ้น ขนาดโมเดลที่เพิ่มขึ้น และการปรับปรุงสถาปัตยกรรม โมเดลเหล่านี้สามารถปรับให้เข้ากับงานที่หลากหลายในสาขาต่างๆ อย่างไรก็ตาม AI ด้านการดูแลสุขภาพยังคงโดดเด่นด้วยโมเดลที่ออกแบบมาสำหรับงานเฉพาะ ตัวอย่างเช่น แบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมเพื่อวิเคราะห์รังสีเอกซ์สำหรับกระดูกหักจะระบุเฉพาะกระดูกหักเท่านั้น และขาดความสามารถในการสร้างรายงานทางรังสีวิทยาที่ครอบคลุม ส่วนใหญ่ 500 โมเดลเอไอ ที่ได้รับอนุมัติจากสำนักงานคณะกรรมการอาหารและยาจะจำกัดกรณีการใช้งานเพียงหนึ่งหรือสองกรณี อย่างไรก็ตาม โมเดลพื้นฐานซึ่งเป็นที่รู้จักจากการนำไปประยุกต์ใช้กับงานต่างๆ ในวงกว้าง กำลังกำหนดแนวทางสำหรับแนวทางการเปลี่ยนแปลงในการใช้งานด้านการดูแลสุขภาพ

แม้ว่าจะมีความพยายามเริ่มแรกในการพัฒนาแบบจำลองพื้นฐานสำหรับการใช้งานทางการแพทย์ แต่แนวทางที่กว้างขึ้นนี้ยังไม่แพร่หลายใน AI ด้านการดูแลสุขภาพ การนำไปใช้ที่ช้านี้สาเหตุหลักมาจากความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการเข้าถึงชุดข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพขนาดใหญ่และหลากหลาย ตลอดจนความจำเป็นในการใช้แบบจำลองในการให้เหตุผลกับข้อมูลทางการแพทย์ประเภทต่างๆ แนวทางปฏิบัติด้านการดูแลสุขภาพมีลักษณะหลายรูปแบบโดยเนื้อแท้ และรวมข้อมูลจากรูปภาพ บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) เซ็นเซอร์ อุปกรณ์สวมใส่ จีโนมิกส์ และอื่นๆ ดังนั้นรูปแบบการดูแลสุขภาพขั้นพื้นฐานจึงต้องมีหลายรูปแบบโดยเนื้อแท้ด้วย อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าล่าสุดในสถาปัตยกรรมหลายรูปแบบและการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลด้วยตนเอง ซึ่งสามารถจัดการข้อมูลประเภทต่างๆ ได้โดยไม่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ กำลังปูทางไปสู่โมเดลพื้นฐานด้านการดูแลสุขภาพ

สถานะปัจจุบันของ Generative AI ในการดูแลสุขภาพ

การดูแลสุขภาพมักมีการนำเทคโนโลยีมาใช้อย่างช้าๆ แต่ดูเหมือนว่าจะได้รับการยอมรับแล้ว กำเนิด AI เร็วขึ้น ที่ HIMSS24 ซึ่งเป็นการประชุมระดับโลกที่ใหญ่ที่สุดสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีการดูแลสุขภาพ Generative AI เป็นจุดสนใจของการนำเสนอเกือบทั้งหมด

หนึ่งในกรณีการใช้งานแรกๆ ของ Generative AI ในการดูแลสุขภาพที่มีการนำไปใช้อย่างแพร่หลาย โดยมุ่งเน้นไปที่การบรรเทาภาระงานด้านการจัดการของเอกสารทางคลินิก ตามปกติแล้ว การจัดทำบันทึกปฏิสัมพันธ์ของผู้ป่วยและกระบวนการดูแลจะใช้เวลาส่วนใหญ่ของแพทย์ (>2 ชั่วโมงต่อวัน) ซึ่งมักจะทำให้พวกเขาเสียประโยชน์จากการดูแลผู้ป่วยโดยตรง

แบบจำลอง AI เช่น GPT-4 หรือ MedPalm-2 ถูกนำมาใช้ในการตรวจสอบข้อมูลผู้ป่วยและการโต้ตอบของแพทย์-ผู้ป่วย เพื่อร่างเอกสารสำคัญ เช่น บันทึกความคืบหน้า สรุปการจำหน่าย และจดหมายอ้างอิง ร่างเหล่านี้รวบรวมข้อมูลที่จำเป็นอย่างถูกต้อง โดยต้องมีการตรวจสอบและอนุมัติจากแพทย์เท่านั้น สิ่งนี้ช่วยลดเวลาด้านเอกสารลงอย่างมาก ช่วยให้แพทย์มุ่งเน้นไปที่การดูแลผู้ป่วยได้มากขึ้น ปรับปรุงคุณภาพการบริการ และลดความเหนื่อยหน่าย

อย่างไรก็ตาม การใช้งานโมเดลพื้นฐานในวงกว้างในการดูแลสุขภาพยังไม่เกิดขึ้นจริงอย่างสมบูรณ์ โมเดลพื้นฐานทั่วไปเช่น GPT-4 มีข้อจำกัดหลายประการ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีแบบจำลองพื้นฐานด้านการดูแลสุขภาพโดยเฉพาะ ตัวอย่างเช่น GPT-4 ขาดความสามารถในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์หรือทำความเข้าใจข้อมูลผู้ป่วยตามยาว ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการวินิจฉัยที่แม่นยำ นอกจากนี้ยังไม่มีความรู้ทางการแพทย์ที่ทันสมัยที่สุด เนื่องจากได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่มีอยู่จนถึงเดือนธันวาคม 2023 เท่านั้น MedPalm-2 ของ Google แสดงถึงความพยายามครั้งแรกในการสร้างแบบจำลองพื้นฐานด้านการดูแลสุขภาพโดยเฉพาะ ซึ่งสามารถตอบสนองทั้งสองอย่างได้ คำถามทางการแพทย์และการให้เหตุผลเกี่ยวกับภาพทางการแพทย์ อย่างไรก็ตาม มันยังดึงศักยภาพของ AI ในด้านการดูแลสุขภาพได้ไม่เต็มที่

การสร้างแบบจำลองพื้นฐานด้านการดูแลสุขภาพ

กระบวนการสร้างแบบจำลองพื้นฐานด้านการดูแลสุขภาพเริ่มต้นด้วยข้อมูลที่ได้มาจากแหล่งข้อมูลทั้งภาครัฐและเอกชน รวมถึงธนาคารชีวภาพ ข้อมูลการทดลอง และบันทึกผู้ป่วย โมเดลนี้จะสามารถประมวลผลและรวมประเภทข้อมูลต่างๆ เช่น ข้อความที่มีรูปภาพหรือผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการ เพื่อดำเนินงานทางการแพทย์ที่ซับซ้อน

นอกจากนี้ ยังอาจให้เหตุผลเกี่ยวกับสถานการณ์ใหม่ๆ และถ่ายทอดผลลัพธ์ออกมาในภาษาทางการแพทย์ที่แม่นยำอีกด้วย ความสามารถนี้ขยายไปสู่การอนุมานและใช้ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างแนวคิดทางการแพทย์และข้อมูลทางคลินิก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อให้คำแนะนำการรักษาตามข้อมูลที่สังเกตได้ ตัวอย่างเช่น สามารถทำนายกลุ่มอาการหายใจลำบากเฉียบพลันจากการบาดเจ็บที่ทรวงอกอย่างรุนแรงเมื่อเร็วๆ นี้ และระดับออกซิเจนในหลอดเลือดแดงที่ลดลง แม้ว่าปริมาณออกซิเจนจะเพิ่มขึ้นก็ตาม

นอกจากนี้ แบบจำลองจะเข้าถึงข้อมูลเชิงบริบทจากแหล่งข้อมูล เช่น กราฟความรู้หรือฐานข้อมูล เพื่อรับความรู้ทางการแพทย์ที่ทันสมัย ​​เสริมสร้างเหตุผล และรับประกันว่าคำแนะนำจะสะท้อนถึงความก้าวหน้าล่าสุดในด้านการแพทย์

การประยุกต์และผลกระทบของแบบจำลองพื้นฐานด้านการดูแลสุขภาพ

การใช้งานที่เป็นไปได้สำหรับแบบจำลองพื้นฐานด้านการดูแลสุขภาพนั้นมีมากมาย ในการวินิจฉัย แบบจำลองดังกล่าวสามารถลดการพึ่งพาการวิเคราะห์ของมนุษย์ได้ สำหรับการวางแผนการรักษา แบบจำลองสามารถช่วยในการกำหนดกลยุทธ์การรักษาเป็นรายบุคคล โดยพิจารณาจากเวชระเบียนทั้งหมดของผู้ป่วย รายละเอียดทางพันธุกรรม และปัจจัยการดำเนินชีวิต แอปพลิเคชันอื่นๆ ได้แก่:

• รายงานรังสีวิทยาที่มีเหตุผล: แบบจำลองพื้นฐานด้านการดูแลสุขภาพสามารถเปลี่ยนโฉมรังสีวิทยาดิจิทัลได้โดยการสร้างผู้ช่วยอเนกประสงค์ที่สนับสนุนนักรังสีวิทยาโดยการร่างรายงานโดยอัตโนมัติและลดภาระงาน นอกจากนี้ยังสามารถบูรณาการประวัติผู้ป่วยทั้งหมดได้ ตัวอย่างเช่น นักรังสีวิทยาสามารถสอบถามแบบจำลองเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของสภาวะต่างๆ เมื่อเวลาผ่านไป: “คุณสามารถระบุการเปลี่ยนแปลงของขนาดเนื้องอกนับตั้งแต่การสแกนครั้งล่าสุดได้หรือไม่”
• การสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิกข้างเตียง: โดยใช้ประโยชน์จากความรู้ทางคลินิก โดยจะนำเสนอคำอธิบายและข้อมูลสรุปที่ชัดเจนแบบข้อความอิสระ แจ้งเตือนเจ้าหน้าที่ทางการแพทย์ถึงความเสี่ยงของผู้ป่วยในทันที และแนะนำขั้นตอนต่อไป ตัวอย่างเช่น แบบจำลองการแจ้งเตือนบนคลาวด์ “คำเตือน: ผู้ป่วยรายนี้กำลังจะเกิดภาวะช็อก” และให้ลิงก์ไปยังสรุปข้อมูลที่เกี่ยวข้องและรายการตรวจสอบเพื่อดำเนินการ
• การค้นพบยา: การออกแบบโปรตีนที่จับกับเป้าหมายโดยเฉพาะและแข็งแกร่งเป็นรากฐานของการค้นคว้ายา แบบจำลองแรกๆ เช่น RFdiffusion ได้เริ่มสร้างโปรตีนโดยอาศัยปัจจัยพื้นฐาน เช่น เป้าหมายสำหรับการจับ จากแบบจำลองเริ่มต้นเหล่านี้ แบบจำลองพื้นฐานเฉพาะด้านการดูแลสุขภาพสามารถได้รับการฝึกอบรมให้เข้าใจทั้งภาษาและลำดับโปรตีน สิ่งนี้จะช่วยให้สามารถเสนออินเทอร์เฟซแบบข้อความสำหรับการออกแบบโปรตีน ซึ่งอาจเร่งการพัฒนายาใหม่ ๆ ได้เร็วขึ้น

ความท้าทาย

แม้ว่าการสร้างแบบจำลองพื้นฐานด้านการดูแลสุขภาพยังคงเป็นเป้าหมายสูงสุด และความก้าวหน้าล่าสุดทำให้มีความเป็นไปได้มากขึ้น แต่ก็ยังมีความท้าทายที่สำคัญในการพัฒนาแบบจำลองเดียวที่สามารถให้เหตุผลผ่านแนวคิดทางการแพทย์ที่หลากหลาย:

• การแมปข้อมูลหลายรูปแบบ: แบบจำลองจะต้องได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับรังสีข้อมูลต่างๆ เช่น ข้อมูล EHR ข้อมูลภาพทางการแพทย์ และข้อมูลทางพันธุกรรม การใช้เหตุผลในรูปแบบต่างๆ เหล่านี้เป็นเรื่องที่ท้าทาย เนื่องจากการจัดหาข้อมูลที่มีความเที่ยงตรงสูงซึ่งแมปการโต้ตอบในรูปแบบต่างๆ เหล่านี้ได้อย่างแม่นยำนั้นเป็นเรื่องยาก ยิ่งไปกว่านั้น การแสดงรังสีทางชีวภาพต่างๆ ตั้งแต่การเปลี่ยนแปลงของเซลล์ไปจนถึงโครงสร้างโมเลกุล และปฏิสัมพันธ์ทางพันธุกรรมทั่วทั้งจีโนม มีความซับซ้อน การฝึกอบรมข้อมูลของมนุษย์อย่างเหมาะสมที่สุดนั้นเป็นไปไม่ได้และผิดจรรยาบรรณ ดังนั้นนักวิจัยจึงอาศัยแบบจำลองสัตว์หรือเซลล์ไลน์ที่มีการคาดเดาน้อยกว่า ซึ่งสร้างความท้าทายในการแปลการตรวจวัดในห้องปฏิบัติการเป็นการทำงานที่ซับซ้อนของสิ่งมีชีวิตทั้งหมด
• การตรวจสอบและการตรวจสอบ: โมเดลพื้นฐานด้านการดูแลสุขภาพเป็นเรื่องที่ท้าทายในการตรวจสอบเนื่องจากมีความสามารถรอบด้าน โดยทั่วไปแล้ว โมเดล AI จะได้รับการตรวจสอบความถูกต้องสำหรับงานเฉพาะ เช่น การวินิจฉัยมะเร็งประเภทหนึ่งจาก MRI อย่างไรก็ตาม โมเดลพื้นฐานสามารถทำงานใหม่ๆ ที่มองไม่เห็น ทำให้ยากต่อการคาดเดาโหมดความล้มเหลวที่เป็นไปได้ทั้งหมด พวกเขาต้องการคำอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับการทดสอบและกรณีการใช้งานที่ได้รับอนุมัติ และควรออกคำเตือนสำหรับการใช้งานนอกฉลาก การตรวจสอบผลลัพธ์ก็มีความซับซ้อนเช่นกัน เนื่องจากต้องจัดการกับอินพุตและเอาต์พุตที่หลากหลาย ซึ่งอาจต้องใช้คณะผู้พิจารณาจากสหสาขาวิชาชีพเพื่อรับรองความถูกต้อง
• อคติทางสังคม: โมเดลเหล่านี้เสี่ยงต่อการเกิดอคติอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากอาจฝึกกับข้อมูลที่แสดงถึงกลุ่มบางกลุ่มน้อยกว่าหรือมีความสัมพันธ์แบบอคติ การจัดการกับอคติเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อขนาดของแบบจำลองเพิ่มขึ้น ซึ่งอาจทำให้ปัญหารุนแรงขึ้น

เส้นทางข้างหน้า

Generative AI ได้เริ่มปรับเปลี่ยนรูปแบบการดูแลสุขภาพโดยแบ่งเบาภาระด้านเอกสารของแพทย์ แต่ศักยภาพเต็มที่ยังรออยู่ข้างหน้า อนาคตของโมเดลพื้นฐานด้านการดูแลสุขภาพสัญญาว่าจะมีการเปลี่ยนแปลง ลองนึกภาพระบบการดูแลสุขภาพที่การวินิจฉัยไม่เพียงแต่เร็วขึ้นเท่านั้น แต่ยังแม่นยำยิ่งขึ้น โดยที่แผนการรักษาได้รับการปรับแต่งให้เหมาะกับโปรไฟล์ทางพันธุกรรมของผู้ป่วยแต่ละรายอย่างแม่นยำ และที่ซึ่งยาใหม่ๆ สามารถค้นพบได้ในเวลาไม่กี่เดือนแทนที่จะเป็นหลายปี

การสร้างโมเดล AI พื้นฐานด้านการดูแลสุขภาพโดยเฉพาะถือเป็นความท้าทาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องบูรณาการข้อมูลทางการแพทย์และทางคลินิกที่หลากหลายและกระจัดกระจาย อย่างไรก็ตาม อุปสรรคเหล่านี้สามารถแก้ไขได้ด้วยความร่วมมือระหว่างนักเทคโนโลยี แพทย์ และผู้กำหนดนโยบาย ด้วยการทำงานร่วมกัน เราสามารถพัฒนากรอบการทำงานเชิงพาณิชย์ที่จูงใจผู้มีส่วนได้ส่วนเสียต่างๆ (EHR, บริษัทด้านการถ่ายภาพ, ห้องปฏิบัติการพยาธิวิทยา, ผู้ให้บริการ) เพื่อรวมข้อมูลนี้และสร้างสถาปัตยกรรมแบบจำลอง AI ที่สามารถประมวลผลปฏิสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและหลากหลายรูปแบบภายในการดูแลสุขภาพ

ยิ่งไปกว่านั้น ความก้าวหน้านี้ต้องดำเนินต่อไปโดยมีเข็มทิศทางจริยธรรมที่ชัดเจนและกรอบการกำกับดูแลที่แข็งแกร่งเพื่อให้แน่ใจว่าเทคโนโลยีเหล่านี้ถูกใช้อย่างมีความรับผิดชอบและเท่าเทียมกัน ด้วยการรักษามาตรฐานระดับสูงของการตรวจสอบความถูกต้องและความยุติธรรม ชุมชนการดูแลสุขภาพจะสามารถสร้างความไว้วางใจและส่งเสริมการยอมรับระหว่างทั้งผู้ป่วยและผู้ปฏิบัติงาน

การเดินทางสู่การตระหนักรู้ถึงศักยภาพของโมเดลพื้นฐานด้านการดูแลสุขภาพอย่างเต็มที่ถือเป็นขอบเขตที่น่าตื่นเต้น ด้วยการเปิดรับจิตวิญญาณแห่งนวัตกรรมนี้ ภาคการดูแลสุขภาพสามารถคาดการณ์ได้ไม่เพียงแค่เผชิญกับความท้าทายในปัจจุบันเท่านั้น แต่ยังเปลี่ยนแปลงวิทยาศาสตร์การแพทย์อีกด้วย เรากำลังใกล้เข้าสู่ยุคใหม่ที่กล้าหาญในด้านการดูแลสุขภาพ ซึ่งเต็มไปด้วยความเป็นไปได้และขับเคลื่อนด้วยคำมั่นสัญญาของ AI ที่จะปรับปรุงชีวิตในระดับโลก