Sağlık ve Yaşam Bilimleri Alanlarını Dönüştürmek İçin Yapay Zekanın Güvenilir Olması Şarttır

Yapay zekâ (YZ), sağlık ve yaşam bilimleri kuruluşlarında hızla yaygınlaşıyor. Ancak çoğu kuruluş, YZ'yi genel kullanım alanlarından ziyade, sınırlı ölçüde kullanıyor. ölçekleme Bu durum, işletme genelinde performansı önemli ölçüde iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Karşılaşılan zorluklar arasında şunlar yer almaktadır: Bu sektörlerde yapay zeka, en yüksek kalite, gizlilik ve güvenilirlik standartlarını karşılamalı ve aynı zamanda güvenilir.

Büyük dil modeli (LLM) tabanlı yapay zeka araçları güçlüdür, ancak çoğu LLM sağlık ve yaşam bilimleri operasyonlarının talepleri için tasarlanmamıştır. Bu araçlar şunları üretebilir: tutarsız Çıktılar ve performansları, bilgi ve bağlam değiştikçe farklılık gösterebilir. Özellikle genel amaçlı yapay zeka, sınırlı tıbbi düzenlemeyle geniş, kamuya açık veriler üzerinde eğitilir ve tıbbi, bilimsel veya düzenleyici gereksinimleri karşılamak üzere tasarlanmamıştır.

Bu sorunlar, kararların yalnızca mali değil, aynı zamanda klinik, bilimsel, hukuki ve nihayetinde insani sonuçları olan operasyonlarda kabul edilemez.

Özetle: Daha yüksek bir yapay zeka standardına ihtiyaç var.

Sağlık ve yaşam bilimleri kuruluşları, ticari ve düzenlemeye tabi faaliyetlerini dönüştürmek için yapay zekayı kullanmak istiyorlarsa, güvenilir bir yapay zekaya ihtiyaç duyarlar.

Güvenilir yapay zeka oluşturmak için neler gerekiyor?

Güvenilir yapay zeka, güvenilir sonuçlar üretir, veriler değiştikçe tutarlı performans gösterir, yasalara uygundur ve savunulabilir.

Bunu başarmak hem bilimsel ve teknik uzmanlık gerektirir hem de sorumlu yapay zeka tasarımı, kullanımı ve izlenmesinin her yönünü dikkate alan titiz bir yaklaşım gerektirir. Peki bu pratikte nasıl görünür?

İlk adım, nihai hedefi anlamaktır: Yapay zeka çözümünün karşılaması gereken son kullanıcı gereksinimi nedir ve başarı neye benziyor? Bu, yapay zeka çözümünü kullanacak kişilerin rollerini, ihtiyaçlarını ve iş akışlarını ve ulaşmak istedikleri ticari hedefleri veya uymaları gereken düzenleyici gereklilikleri anlamayı içerir.

Bu ayrıntılar, yapay zeka çözümü için uygun modellerin seçilmesi, doğrulama çerçevelerinin tasarlanması ve çözümün ölçüleceği metriklerin belirlenmesi gibi önemli teknik kararların alınmasına yardımcı olacaktır.

Güvenilir sistemler, tasarım sürecinin başından itibaren uzmanı da dikkate alır, sonradan eklenen bir unsur olarak değil. Bu, yapay zeka çözümünün doğru şekilde tasarlanıp devreye alınmasını sağlamak ve çözümün son kullanıcının işini nasıl etkileyeceğini değerlendirmek için klinik, bilimsel, düzenleyici ve ticari uzmanlar da dahil olmak üzere insan uzmanlarından yararlanmayı içerir.

Elbette, güven sadece tasarım aşamasında kazanılmaz; yapay zeka çözümünün tüm ömrü boyunca korunmalıdır. Yapay zeka veri çarkları veya modelleri sürekli olarak yeni verilerle güncelleyerek güncel kalmalarını sağlayan öğrenme döngüleri gibi mekanizmalar, yapay zeka çözümlerinin alakalı, doğru ve güvenilir kalmasına yardımcı olur. Yapay zeka çözümlerine programlanmış takviyeli öğrenme ve güvenlik önlemleri de performanslarının tanımlanmış kurallar çerçevesinde kalmasına yardımcı olabilir.

Gerçek dünya uygulamaları

Yapay zekâ halihazırda benimseniyor, güven duyuluyor ve dünyanın en büyük yaşam bilimleri şirketlerinden bazılarının gerçek dünya kullanım alanlarında etkili olmaya başlıyor.

Bir örnekte, önde gelen bir ilaç şirketi, birden fazla marka ve pazarda sağlık profesyonelleriyle (HCP'ler) etkileşimini iyileştirmeyi amaçladı. Şirketin HCP'lerle etkileşim kurma ve pazarlama stratejilerini optimize etme yeteneği, veri yönetimi sorunları, müşteri düzeyinde içgörü eksikliği ve uyum sağlama zorlukları gibi engellerle karşılaşıyordu.

Şirket, çok kanallı bir etkileşim çözümü uyguladı. Bu çözüm, sağlık profesyonelleriyle etkileşim için tahmine dayalı sinyalleri, ekiplerin iletişimi nasıl hızlandıracaklarına ve hangi takip eylemlerini gerçekleştireceklerine karar vermelerine yardımcı olan "en iyi sonraki eylem" önerileriyle birleştirdi. Şirket, yüksek değerli hastaları belirleme yeteneğinde dört katlık bir iyileşme ve iki markası için yeni hasta kazanımında sırasıyla %20 ve %36'lık artışlar gördü.

Bir diğer örnek ise ilaç geliştirme için gerekli olan literatür taramalarıdır. Bu taramaların yapılması aylar sürebilir ve derin alan uzmanlığı, titiz planlama, önemli miktarda manuel çalışma ve daha fazlasını gerektirir. Ayrıca ölçeklendirilmesi zor olabilir ve hatalara açık olabilirler.

Yapay zekâ çözümleri, protokol geliştirme aşamasından arama ve taramaya, veri çıkarımına, analize ve raporlamaya kadar literatür taramalarının önemli kısımlarını otomatikleştirebilir. Yapay zekâ çözümünün üstlendiği her iş için, araştırmacılar veya diğer kişiler her kararın ardındaki mantığı inceleyebilir.

Yapay zekâ sayesinde, eskiden aylar süren incelemeler artık sadece birkaç günde ve daha az hatayla tamamlanabiliyor. Bir örnekte, yapay zekâ çözümü büyük bir ilaç şirketine yardımcı oldu. başarmak Bilimsel literatür taraması kullanım senaryosu için yapılan ilk tarama, geleneksel manuel sürece göre yedi kat daha hızlı gerçekleştirildi. Bu sayede tahmini tarama süresi 20 günden üç günden az bir süreye indirildi.

Yapay zeka bu alanda da yeni olanaklar yaratıyor. Örneğin, şirketlerin en son yayınlanan verilerle sürekli olarak güncellenebilen "canlı" yorumlar oluşturmasına olanak sağladı.

İşbirliği şarttır

Sağlık ve yaşam bilimleri alanında güvenilir yapay zeka çözümleri oluşturmak, hiçbir kuruluşun tek başına sağlayamayacağı bir uzmanlık karışımını gerektirir. Bu nedenle, benzer düşüncelere sahip şirketler iş birliği yaparak, hem düzenlenmiş hem de ticari iş akışlarında ölçeklenebilen eksiksiz ve doğrulanmış yapay zeka sistemleri oluşturmak için gereken teknik ve alan bilgi birikimini ve yeteneklerini bir araya getiriyorlar.

Örneğin, doğru teknik ortak, kurumsal ölçekte yapay zekayı dağıtmak ve çalıştırmak için mühendislik derinliği ve kapsamlı deneyim sunar. Güvenilir yapay zekanın ihtiyaç duyduğu şeffaflığı sağlamak için açık modeller ve daha hızlı yapay zeka çözümü oluşturmayı sağlayan yazılım bileşenleri sunabilirler. Ayrıca, diğer sektörler için güvenilir kurumsal yapay zeka çözümleri oluşturma deneyimleri, zorlukları önceden tahmin etmelerine ve tasarımları güçlendirmelerine yardımcı olabilir.

Alan uzmanlığı açısından, etkili bir iş ortağı yalnızca derin klinik geliştirme ve ticarileştirme uzmanlığına değil, aynı zamanda güvenilir yapay zeka çözümleri geliştirme konusunda kanıtlanmış bir geçmişe de sahiptir. Bu çözümleri oluşturmak için gerekli olan temel bileşenlere sahiptirler; veri bilimi uzmanlığı, düzenleyici bilgi ve güvenli ve sorumlu veri kullanımı geçmişi gibi. Ancak yapay zeka uygulamalarını desteklemek için daha fazlasını da sunabilirler; örneğin, bir yapay zeka çözümünün beklendiği gibi performans göstermesini sağlamak için kamuya açık kıyaslama ölçütlerine meydan okuma isteğinden, son kullanıcının benzersiz BT sistemi yapılandırmalarını ve politikalarını dikkate alarak yapay zeka çözümlerini son kullanıcıların iş akışlarına entegre etmeye yardımcı olabilecek saha mühendisleri gibi kaynaklara kadar.

İş yapış biçimini değiştirmek

Yapay zeka, sağlık ve yaşam bilimleri kuruluşları için sadece bir araç olmaktan öteye geçiyor. Doğru kullanıldığında, işleyiş biçimini değiştiriyor. iş İşlerin nasıl yürütüldüğü ve sorunların nasıl çözüldüğü önemlidir. Özellikle güvenilir yapay zeka, zaman çizelgelerini kısaltabileceğini, doğruluğu artırabileceğini ve ekiplerin karmaşık zorlukların üstesinden daha çevik bir şekilde gelmesine yardımcı olabileceğini, yapay zeka çağı için iş akışlarını yeniden tasarlayabileceğini şimdiden kanıtlıyor.

Yapay zekâ, içgörü üretmekten karar vermeye ve karmaşık iş akışlarını yürütmeye doğru evrildikçe, bu evrimi benimseyen kuruluşlar, sağlık ve yaşam bilimlerindeki hızla değişen taleplere daha verimli, daha bilgili ve daha hızlı yanıt verebilmelerini sağlayacak yeni işletme modellerini hayata geçirebileceklerdir.