การปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ๆ ในด้านการดูแลสุขภาพด้วย AI

การดูแลสุขภาพในสหรัฐอเมริกากำลังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการเปลี่ยนแปลงที่มีศักยภาพอย่างมากเนื่องจากการใช้ Machine Learning และ Artificial Intelligence การเปลี่ยนแปลงนี้ได้เริ่มต้นมาเป็นเวลาเกือบหนึ่งทศวรรษ แต่ด้วยความก้าวหน้าล่าสุด ดูเหมือนว่าจะพร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็วยิ่งขึ้น มีงานที่ต้องทำอีกมากเพื่อทำความเข้าใจวิธีการใช้ AI ในด้านการดูแลสุขภาพที่ปลอดภัยและประสิทธิภาพสูงสุด เพื่อสร้างความไว้วางใจให้กับผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพในการใช้ AI และเพื่อปรับปรุงระบบการศึกษาด้านการดูแลสุขภาพให้สามารถใช้ระบบ AI ได้ดีขึ้น

การประยุกต์ใช้ AI ในด้านการดูแลสุขภาพ

AI ได้ถูกพัฒนามาเป็นเวลาหลายทศวรรษในด้านการดูแลสุขภาพ ทั้งในด้านการให้บริการผู้ป่วยและด้านการบริหารงานหลังบ้าน บางส่วนของงานที่เก่าแก่ที่สุดและกว้างขวางที่สุดเกิดขึ้นในด้านการใช้แบบจำลองการเรียนรู้ลึกและคอมพิวเตอร์วิชัน

ขั้นแรก มาทำความเข้าใจคำศัพท์กันก่อน วิธีการทางสถิติแบบดั้งเดิมในการวิจัย เช่น การศึกษาที่ติดตามและทดลองทางคลินิก ได้ใช้วิธีการสร้างแบบจำลองที่เน้นประชากร โดยใช้แบบจำลองการถดถอย ซึ่งใช้ตัวแปรอิสระเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ ในวิธีการเหล่านี้ แม้ว่าข้อมูลที่มากขึ้นจะดีกว่า แต่ก็มีผลกระทบเชิงบวกที่จะถึงจุดอิ่มตัว ซึ่งเมื่อขนาดของชุดข้อมูลเกินระดับหนึ่งแล้ว จะไม่สามารถได้ข้อสรุปที่ดีกว่านี้จากข้อมูลได้

การเรียนรู้ของเครื่องจักรหรือ AI นำวิธีการใหม่ๆ มาสู่การคาดการณ์ โครงสร้างที่เรียกว่าเพอร์เซปตรอนประมวลผลข้อมูลที่ส่งผ่านไปทีละแถว และสร้างขึ้นเป็นเครือข่ายของชั้นสมการเชิงอนุพันธ์ที่จะปรับเปลี่ยนข้อมูลเข้าเพื่อสร้างผลลัพธ์ระหว่างการฝึกอบรม แต่ละแถวของข้อมูลที่ส่งผ่านเครือข่ายซึ่งเรียกว่าเครือข่ายประสาทเทียมจะปรับเปลี่ยนสมการในชั้นเครือข่ายเพื่อให้ผลลัพธ์ที่คาดการณ์ตรงกับผลลัพธ์ที่แท้จริง เมื่อข้อมูลในชุดฝึกอบรมถูกประมวลผล เครือข่ายประสาทเทียมจะเรียนรู้วิธีการคาดการณ์ผลลัพธ์

มีเครือข่ายหลายประเภท Convolutional neural networks หรือ CNNs เป็นหนึ่งในรุ่นแรกที่ประสบความสำเร็จในการใช้งานด้านการดูแลสุขภาพ CNNs มีความสามารถในการเรียนรู้จากภาพผ่านกระบวนการวิชันคอมพิวเตอร์ และพบการประยุกต์ใช้ในด้านที่มีข้อมูลภาพเป็นหลัก เช่น รังสีวิทยา การตรวจตา และภาพผิวหนัง

รูปแบบเครือข่ายใหม่ที่เรียกว่าโครงสร้างทรานส์ฟอร์เมอร์ได้กลายเป็นวิธีการที่โดดเด่นเนื่องจากความสำเร็จที่น่าเหลือเชื่อในการประมวลผลข้อความและข้อมูลหลายรูปแบบ ทรานส์ฟอร์เมอร์เครือข่ายประสาทเทียมมีความสามารถพิเศษในการให้ข้อความที่ตามมาเมื่อให้เซตข้อความ และมีการใช้งานเชิงพาณิชย์หลายอย่าง เช่น Chat GPT, Anthropics Claude และ Metas Llama 3

สิ่งที่สังเกตได้จากเครือข่ายประสาทเทียมโดยทั่วไปคือการค้นหาจุดอิ่มตัวในการปรับปรุงการเรียนรู้ยังคงเป็นเรื่องที่ยาก ในอีกคำหนึ่ง เมื่อมีข้อมูลมากขึ้นและมากขึ้น เครือข่ายประสาทเทียมจะยังคงเรียนรู้และปรับปรุงต่อไป ข้อจำกัดหลักของความสามารถของมันคือขนาดของชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นและกำลังประมวลผลที่ต้องการในการฝึกอบรมแบบจำลอง ในด้านการดูแลสุขภาพ การสร้างชุดข้อมูลที่คุ้มครองความเป็นส่วนตัวและสะท้อนถึงการดูแลสุขภาพที่แท้จริงเป็นเป้าหมายหลักในการพัฒนารุ่น

โมเดลภาษาขนาดใหญ่อาจเป็นตัวแทนของการเปลี่ยนแปลงแนวคิดในการใช้ AI ในด้านการดูแลสุขภาพ เนื่องจากความสามารถในการประมวลผลภาษาและข้อความ จึงเหมาะสมกับบันทึกทางอิเล็กทรอนิกส์ที่เกือบทั้งหมดเป็นข้อความ นอกจากนี้ยังไม่ต้องการข้อมูลที่มีการบันทึกอย่างดีสำหรับการฝึกอบรม แต่สามารถใช้ชุดข้อมูลที่มีอยู่ได้ ข้อบกพร่องสองประการของโมเดลเหล่านี้คือ 1) ไม่มีแบบจำลองโลกหรือความเข้าใจในข้อมูลที่กำลังวิเคราะห์ (มีการเรียกว่าแบบอัตโนมัติที่ซับซ้อน) และ 2) สามารถสร้างข้อความหรือภาพที่ดูเหมือนถูกต้องแต่สร้างข้อมูลที่ไม่มีอยู่จริงและนำเสนอเป็นข้อเท็จจริง

กรณีการใช้งานที่กำลังได้รับการสำรวจสำหรับ AI รวมถึงการอัตโนมัติและเพิ่มประสิทธิภาพในการอ่านภาพรังสีวิทยา ภาพตาดวงตา และข้อมูลภาพอื่นๆ การลดความพยายามและปรับปรุงความแม่นยำในการจัดทำเอกสารทางคลินิก ซึ่งเป็นแหล่งที่มาของความเหนื่อยหน่ายของแพทย์ การสื่อสารที่ดีขึ้นและเห็นอกเห็นใจผู้ป่วย และการปรับปรุงประสิทธิภาพของการทำงานหลังบ้าน เช่น ระบบการเรียกเก็บเงิน การดำเนินงาน และการเรียกเก็บเงิน

ตัวอย่างจากโลกแห่งความเป็นจริง

AI ได้ถูกนำมาใช้ในด้านการดูแลสุขภาพทีละขั้นตอน โดยทั่วไปแล้ว การใช้ AI ที่ประสบความสำเร็จมักจะตามมาจากการวิจัยที่ได้รับการทบทวนโดยผู้ทรงคุณวุฒิและแสดงให้เห็นถึงความสำเร็จ และในบางกรณีได้รับการอนุมัติจาก FDA สำหรับการใช้งาน

ในบรรดาการใช้งาน AI ที่เก่าแก่ที่สุดและพบได้มากที่สุด คือ การใช้ AI ในการตรวจพบโรคจากภาพตรวจตาและรังสีวิทยา สำหรับการตรวจตา การศึกษาที่ตีพิมพ์เกี่ยวกับการทำงานของโมเดลเหล่านี้ได้ตามมาด้วยการนำระบบอัตโนมัติสำหรับการตรวจพบโรคจากภาพตาไปใช้ในสถานพยาบาล นอกสหกรณ์ การศึกษาที่ตีพิมพ์เกี่ยวกับการแบ่งส่วนภาพด้วยความสำเร็จหลายอย่างได้นำไปสู่การสร้างซอฟต์แวร์หลายตัวที่ให้การสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับรังสีวิทยา ลดข้อผิดพลาด และ ตรวจพบสิ่งผิดปกติเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของรังสีวิทยา

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ใหม่ๆ กำลังถูกสำรวจสำหรับการช่วยเหลือในการทำงานทางคลินิก เสียงพูดแบบ Ambient กำลังถูกใช้เพื่อเพิ่มการใช้บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHRs) ปัจจุบัน AI สคริปต์กำลังถูกนำไปใช้เพื่อช่วยในการจัดทำเอกสารทางการแพทย์ ซึ่งช่วยให้แพทย์สามารถมุ่งเน้นไปที่ผู้ป่วย ในขณะที่ AI ดูแลกระบวนการบันทึกเอกสาร ทำให้การทำงานมีประสิทธิภาพและแม่นยำมากขึ้น

นอกจากนี้ โรงพยาบาลและระบบการดูแลสุขภาพสามารถใช้ความสามารถในการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ของ AI เพื่อจัดกลุ่มผู้ป่วยตามความเสี่ยง โดยระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูงหรือเพิ่มขึ้น และกำหนดแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด ในความเป็นจริง ความสามารถในการตรวจจับกลุ่มของ AI กำลังถูกใช้มากขึ้นในการวิจัยและด้านการดูแลสุขภาพเพื่อระบุผู้ป่วยที่มีลักษณะคล้ายกัน และกำหนดแนวทางปฏิบัติทางคลินิกที่เหมาะสมสำหรับพวกเขา ซึ่งสามารถช่วยให้ การลองทางคลินิกแบบเสมือนหรือจำลองเพื่อกำหนดแนวทางรักษาที่มีประสิทธิภาพสูงสุดและวัดประสิทธิผล

ในอนาคต การใช้ AI ที่มีพลังงานภาษาอาจเป็นการใช้งานในการสื่อสารระหว่างแพทย์และผู้ป่วยได้ โมเดลเหล่านี้พบว่ามีการตอบสนองที่ถูกต้องสำหรับผู้ป่วยที่จำลองการสนทนาที่เห็นอกเห็นใจ ทำให้ง่ายต่อการรับมือกับการสื่อสารที่ยากลำบาก การใช้ AI ในลักษณะนี้สามารถปรับปรุงการดูแลผู้ป่วยได้อย่างมากโดยให้การไตร่ตรองข้อความของผู้ป่วยอย่างรวดเร็วและประสิทธิภาพมากขึ้นตามความเสี่ยงของสภาพของผู้ป่วย

ความท้าทายและข้อพิจารณาทางจริยธรรม

ความท้าทายหนึ่งในการนำ AI มาใช้ในด้านการดูแลสุขภาพคือการรับรองการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ความปลอดภัยของผู้ป่วย และประสิทธิผลทางคลินิกเมื่อใช้เครื่องมือ AI ในขณะที่การลองทางคลินิกเป็นมาตรฐานสำหรับการรักษาใหม่ๆ มีการถกเถียงเกี่ยวกับว่าเครื่องมือ AI ควรปฏิบัติตามแนวทางเดียวกันหรือไม่ ความกังวลอีกประการหนึ่งคือความเสี่ยงของการละเมิดข้อมูลและการละเมิดความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วย โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกอบรมจากข้อมูลที่ได้รับการคุ้มครองสามารถรั่วไหลข้อมูลต้นฉบับได้ ซึ่งเป็นภัยคุกคามที่สำคัญต่อความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วย องค์กรการดูแลสุขภาพต้องหาวิธีปกป้องข้อมูลของผู้ป่วยและป้องกันการละเมิดเพื่อรักษาความไว้วางใจและความลับ ความเอนเอียงในข้อมูลฝึกอบรมก็เป็นความท้าทายที่ต้องได้รับการแก้ไขเช่นกัน เพื่อหลีกเลี่ยงโมเดลที่มีความเอนเอียง ต้องมีวิธีการที่ดีกว่าในการหลีกเลี่ยงความเอนเอียงในข้อมูลฝึกอบรม

การใช้ AI ได้เปิดเผยความกังวลและพื้นที่ใหม่ๆ สำหรับการนวัตกรรม การศึกษาต่อไปเกี่ยวกับประโยชน์ทางคลินิกที่แท้จริงที่อาจพบได้ในการใช้ AI เป็นสิ่งจำเป็น เพื่อแก้ไขความท้าทายและข้อพิจารณาทางจริยธรรมเหล่านี้ องค์กรผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพและบริษัทซอฟต์แวร์ต้องมุ่งเน้นในการพัฒนาชุดข้อมูลที่สะท้อนถึงข้อมูลการดูแลสุขภาพอย่างถูกต้อง ในขณะเดียวกันก็รับรองความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย นอกจากนี้ การ <ally, ความร่วมมือระหว่างผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพ ระบบ และบริษัทเทคโนโลยี/ซอฟต์แวร์ต้องถูกจัดตั้งขึ้นเพื่อนำเครื่องมือ AI มาใช้ในทางปฏิบัติอย่างปลอดภัยและรอบคอบ โดยการแก้ไขความท้าทายเหล่านี้ องค์กรการดูแลสุขภาพสามารถใช้ประโยชน์จาก AI ในขณะเดียวกันก็รักษาความปลอดภัยของผู้ป่วย ความเป็นส่วนตัว และความยุติธรรม