ChatGPT στη Iατρική και Uγεία

Το ChatGPT είναι ένα προηγμένο μοντέλο γλώσσας που αναπτύχθηκε από το OpenAI, σχεδιασμένο για τη δημιουργία κειμένου που μοιάζει με ανθρώπινες απαντήσεις. Βασίζεται στην αρχιτεκτονική GPT, η οποία του επιτρέπει να κατανοεί και να ανταποκρίνεται σε μια ευρεία γκάμα ερωτημάτων με εξαιρετική ακρίβεια.

Δημιουργημένο από το OpenAI, μια κορυφαία οργάνωση στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, έχει εκπαιδευτεί σε ποικίλο κείμενο από το διαδίκτυο, επιτρέποντάς του να βοηθήσει σε εργασίες όπως η απάντηση σε ερωτήσεις, η παροχή εξηγήσεων, η σύνθεση email, η δημιουργία δημιουργικών κειμένων και ακόμη και η προγραμματισμός.

Η τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνει γρήγορα τον κλάδο της υγείας και και της ψυχολογίας, προσφέροντας ένα πλήθος καινοτόμων λύσεων για την αντιμετώπιση κρίσιμων προκλήσεων και τη βελτίωση των αποτελεσμάτων των ασθενών.

Από την ενίσχυση της διάγνωσης και του σχεδιασμού της θεραπείας έως τον εξορθολογισμό των διοικητικών εργασιών και την προώθηση της δέσμευσης των ασθενών, η τεχνητή νοημοσύνη είναι έτοιμη να φέρει επανάσταση στον τρόπο παροχής υγείας.

Μετασχηματισμός της Υγειονομικής Περίθαλψης

Η AI παρέχει στους επαγγελματίες της υγειονομικής φροντίδας προηγμένα εργαλεία για τη λήψη πιο τεκμηριωμένων αποφάσεων, τη βελτίωση της φροντίδας των ασθενών και τη μείωση του κόστους της υγειονομικής περίθαλψης.

Aκολουθούν ορισμένα συγκεκριμένα παραδείγματα του τρόπου με τον οποίο η Τεχνητή Νοημοσύνη μετασχηματίζει την παροχή υγειονομικών υπηρεσιών:

• Βελτιωμένη διάγνωση: Τα αλγορίθμια αναλύουν τεράστια ποσά ιατρικών δεδομένων για την ανίχνευση μοτίβων και ανωμαλιών, επιτρέποντας την έγκαιρη ανίχνευση ασθενειών, όπως ο καρκίνος, με μεγαλύτερη ακρίβεια.

• Προσωποποιημένη ιατρική: Προσαρμόζει τα σχέδια θεραπείας στις ατομικές ανάγκες των ασθενών, όπως το γενετικό τους προφίλ, το ιατρικό τους ιστορικό και τους παράγοντες του τρόπου ζωής, οδηγώντας σε πιο αποτελεσματική και εξατομικευμένη φροντίδα.

• Αυτόματη ανακάλυψη φαρμάκων: Eπιταχύνει τη διαδικασία ανακάλυψης φαρμάκων προβλέποντας την πιθανή αποτελεσματικότητα και ασφάλεια των υποψήφιων φαρμάκων, μειώνοντας τον χρόνο και το κόστος για να φέρουν νέα θεραπείες στην αγορά.

• Βελτιωμένη διοικητική εργασία: Aυτοματοποιεί διοικητικές εργασίες, όπως η προγραμματισμός ραντεβού, η διαχείριση των ιατρικών αρχείων των ασθενών και η επεξεργασία αποζημιώσεων, επιτρέποντας στους επαγγελματίες της υγειονομικής περίθαλψης να επικεντρωθούν στη φροντίδα των ασθενών.

• Προώθηση της εμπλοκής των ασθενών: Οι πλατφόρμες που υποστηρίζονται παρέχουν στους ασθενείς εξατομικευμένες ιατρικές πληροφορίες, επιτρέποντάς να συμμετέχουν ενεργά στη φροντίδα τους και να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις.

Αναδυόμενες Τάσεις στην υγειονομική φροντίδα

Το πεδίο της AI στην υγειονομική περίθαλψη εξελίσσεται ταχέως, με νέες εφαρμογές και εξελίξεις να εμφανίζονται συνεχώς. Μερικές από τις πιο υποσχόμενες τάσεις που αναδύονται περιλαμβάνουν:

• Uποστηριζόμενα εικονικά βοηθούς: Τα chatbots και οι εικονικοί βοηθοί παρέχουν υποστήριξη 24/7 στους ασθενείς, απαντώντας σε ερωτήσεις, προγραμματίζοντας ραντεβού και παρέχοντας υπενθυμίσεις.

• Uποστηριζόμενη χειρουργική βοήθεια: βοηθά τους χειρουργούς να πραγματοποιούν περίπλοκες επεμβάσεις με μεγαλύτερη ακρίβεια και ακρίβεια, μειώνοντας τα χειρουργικά λάθη και βελτιώνοντας τα αποτελέσματα των ασθενών.

• Uποστηριζόμενη προγνωστική ανάλυση: Aναλύει δεδομένα ασθενών για να προβλέψει πιθανά ιατρικά ρίσκα, επιτρέποντας την έγκαιρη παρέμβαση και προληπτικά μέτρα για τη βελτίωση της ευεξίας των ασθενών.

• Eνισχυμένη τηλεϊατρική: Διευκολύνει την απομακρυσμένη παρακολούθηση ασθενών και υπηρεσίες τηλεϊατρικής, παρέχοντας άνετη και προσβάσιμη υγειονομική περίθαλψη σε ασθενείς σε αγροτικές περιοχές ή εκείνους με περιορισμένη κινητικότητα.

Πώς 3 εταιρείες υγειονομικής Υπηρεσία χρησιμοποιούν το AI

Ηθικά ζητήματα

• Προστασία της ιδιωτικότητας των ασθενών

  Η διασφάλιση της ιδιωτικότητας των δεδομένων των ασθενών αποτελεί πρωταρχική σημασία στα συστήματα υγειονομικής περίθαλψης που υποστηρίζονται από τεχνητή νοημοσύνη. Αυτό απαιτεί ισχυρά μέτρα ασφάλειας δεδομένων για την προστασία ευαίσθητων πληροφοριών από μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση, παραβιάσεις ή χειραγώγηση. Οι οργανισμοί υγειονομικής περίθαλψης πρέπει να εφαρμόσουν ισχυρούς πρωτοκόλλους κρυπτογράφησης, ελέγχου πρόσβασης και πολιτικές διακυβέρνησης δεδομένων για την προστασία της ιδιωτικότητας των ασθενών.

• Παραβιάσεις δεδομένων και διαχείριση ευπάθειας

  Παρόλο που καταβάλλονται καλύτερες προσπάθειες, οι παραβιάσεις δεδομένων μπορούν να συμβούν και τα συστήματα υγειονομικής περίθαλψης πρέπει να είναι προετοιμασμένα να ανταποκριθούν αποτελεσματικά. Οι οργανισμοί θα πρέπει να έχουν εις βάθος σχέδια αντιμετώπισης περιστατικών, συμπεριλαμβανομένων των διαδικασιών για ειδοποίηση, διερεύνηση και αποκατάσταση. Οι τακτικές αξιολογήσεις ευπάθειας και δοκιμές διείσδυσης μπορούν να βοηθήσουν στην ταυτοποίηση και αντιμετώπιση δυνητικών αδυναμιών ασφαλείας πριν αξιοποιηθούν.

• Αντιμετώπιση ηθικών ανησυχιών στην υγειονομική περίθαλψη

  Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη εγείρει διάφορους ηθικούς προβληματισμούς, συμπεριλαμβανομένης της προκατάληψης, της διακρίσεων και της λήψης αποφάσεων. Aυτά τα συστήματα μπορούν να διαιωνίζουν προκαταλήψεις που εμπεριέχονται στα δεδομένα που εκπαιδεύονται, οδηγώντας σε άδικες ή μεροληπτικές συνέπειες. Επιπλέον, οι διαδικασίες λήψης αποφάσεων πρέπει να είναι διαφανείς και ελεγκτικές, επιτρέποντας την ανθρώπινη εποπτεία και παρέμβαση όταν είναι απαραίτητο.

• Μάχη με την προκατάληψη στην υγειονομική φροντίδα

  Η πρόληψη της προκατάληψης στα συστήματα υγειονομικής περίθαλψης απαιτεί αυστηρή καθαρισμό δεδομένων, έλεγχο προκατάληψης και δοκιμές δικαιοσύνης. Τα σύνολα δεδομένων που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση μοντέλων θα πρέπει να είναι ποικιλόμορφα και αντιπροσωπευτικά του πληθυσμού των ασθενών. Οι τεχνικές ανίχνευσης προκατάληψης μπορούν να εντοπίσουν και να μειώσουν τις προκαταλήψεις στους αλγόριθμους.

• Ενίσχυση της διαφάνειας και της εξηγησιμότητας

  Οι διαδικασίες λήψης αποφάσεων θα πρέπει να είναι διαφανείς και εξηγήσιμες, επιτρέποντας στους επαγγελματίες υγείας και τους ασθενείς να κατανοήσουν τους λόγους πίσω από συστάσεις ή προβλέψεις. Οι τεχνικές εξηγήσιμης τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να παρέχουν πληροφορίες για τη λειτουργία των μοντέλων, βοηθώντας στον εντοπισμό δυνητικών προκαταλήψεων και στη διασφάλιση της δικαιοσύνης.

• Ανθρωποκεντρική εποπτεία και νομοθετικά πλαίσια

  Η τεχνητή νοημοσύνη δεν πρέπει να χρησιμοποιείται ως υποκατάστατο της ανθρώπινης τεχνογνωσίας στην υγειονομική περίθαλψη. Τα εργαλεία υποστήριξης αποφάσεων θα πρέπει να συμπληρώνουν, όχι να αντικαθιστούν, την ανθρώπινη κρίση. Οι επαγγελματίες υγείας θα πρέπει να διατηρούν τον έλεγχο των συστάσεων που δημιουργούνται και να έχουν τη δυνατότητα να τους αποκλείσουvε όταν είναι απαραίτητο.

Τα νομοθετικά πλαίσια και οι κατευθυντήριες γραμμές είναι απαραίτητα για να διέπουν την υπεύθυνη ανάπτυξη και χρήση της στην υγειονομική περίθαλψη. Αυτά τα πλαίσια θα πρέπει να καλύπτουν την προστασία των δεδομένων, τις ηθικές ανησυχίες και την ανθρώπινη εποπτεία για να διασφαλίσουν την ασφαλή και επωφελή εφαρμογή σε περιβάλλοντα υγειονομικής περίθαλψης.

• MEDITECH:

Η MEDITECH εργάζεται ήδη για να ενισχύσει την εμπειρία αναζήτησης και σύνοψης στο πλαίσιο του EHR της, MEDITECH Expanse, με την τεχνολογία AI της Google. Διερευνούν επίσης πώς το Med-PaLM 2 μπορεί να ενισχύσει τις λύσεις τους, μεταξύ άλλων βοηθώντας τους κλινικούς ιατρούς να κατανοήσουν βαθύτερα το ιστορικό ενός ασθενούς. Για παράδειγμα, ένας κλινικός ιατρός θα μπορούσε να κάνει ερωτήσεις σχετικά με την κατάσταση ενός ασθενούς και να εντοπίζει σχετικά αποτελέσματα που περιλαμβάνουν αρχεία ασθενών, κλινικές κατευθυντήριες γραμμές και ερευνητικά άρθρα.

• Bayer Pharma:

Η ανάπτυξη νέων φαρμακευτικών προϊόντων είναι απαιτητική σε χρόνο και κόστος - η όλη διαδικασία, από την ιδέα μέχρι την κυκλοφορία, μπορεί να διαρκέσει έως και 12-15 χρόνια και να κοστίσει πάνω από 1 δισεκατομμύριο δολάρια. Η Bayer Pharmaceuticals διερευνά τον τρόπο με τον οποίο λύσεις δημιουργικής τεχνητής νοημοσύνης, όπως το Vertex AI και το Med-PaLM 2 του Google Cloud, μπορούν να βοηθήσουν στην προώθηση φαρμάκων στην αγορά.

• HCA Healthcare:

Η HCA Healthcare συνεργάζεται με την Google Cloud για τη χρήση της δημιουργικής τεχνητής νοημοσύνης για την υποστήριξη των γιατρών και των νοσηλευτών ώστε να μειωθεί ο φόρτος των διοικητικών εργασιών. Οι πάροχοι χρησιμοποιούν τις hands-free συσκευές τους με μια εφαρμογή που έχει κατασκευαστεί από την Augmedix και δημιουργεί με ασφάλεια σχέδια κλινικών σημειώσεων αυτόματα μετά από κάθε επίσκεψη ασθενούς. Στη συνέχεια, οι γιατροί αναθεωρούν και οριστικοποιούν τις σημειώσεις πριν μεταφερθούν σε πραγματικό χρόνο στον ηλεκτρονικό φάκελο υγείας (EHR).

Συμπέρασμα

Η ενσωμάτωση του ChatGPT και της Τεχνητής Νοημοσύνης στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης σηματοδοτεί μια ριζοσπαστική αλλαγή, η οποία χαρακτηρίζεται από αυξημένη αποτελεσματικότητα, ακρίβεια και φροντίδα ασθενών.

Αυτές οι τεχνολογίες δεν αποτελούν απλώς εργαλεία, αλλά συνεργάζονται στενά για να επαναπροσδιορίσουν διάφορες πτυχές της υγειονομικής περίθαλψης. Από τη βελτίωση της επικοινωνίας με τους ασθενείς και των συστημάτων υποστήριξης έως την υποστήριξη σε σύνθετες διαγνώσεις και διοικητικές εργασίες, η εφαρμογή στον τομέα της υγείας προσφέρει τεράστιες δυνατότητες για την αναβάθμιση των παρεχόμενων υπηρεσιών.

Ωστόσο, η πορεία προς την πλήρη αξιοποίηση των δυνατοτήτων της δεν είναι χωρίς προκλήσεις. Θέματα όπως η ασφάλεια των δεδομένων, οι ηθικές προκλήσεις και η απαίτηση για ακριβή και μη μεροληπτικά συστήματα αποτελούν κρίσιμους παράγοντες που απαιτούν συνεχή προσοχή και βελτίωση.

Πηγές:

1. The Guardian Article on AI in Healthcare:

   • Read the full article at: The Guardian on AI in Healthcare.

2. JAMA Network Article Abstract on AI in Medicine:

   • The abstract can be found at: https://jamanetwork.com/journals/jamainternalmedicine/article-abstract/2804309

3. Google Blog on Generative AI in Health:

   • The abstract can be found at: https://blog.google/technology/health/cloud-next-generative-ai-health/

Στατιστικές AI Υγειονομικός Τομέας

Σε αυτήν τη διασταυρούμενη μελέτη 195 τυχαία επιλεγμένων ερωτήσεων ασθενών από ένα φόρουμ κοινωνικών μέσων, μια ομάδα αδειοδοτημένων επαγγελματιών υγείας συνέκρινε τις απαντήσεις ιατρών και chatbot σε ερωτήσεις ασθενών που τέθηκαν δημόσια σε ένα δημόσιο φόρουμ κοινωνικών μέσων.

Μια ομάδα επαγγελματιών υγείας προτίμησε τις απαντήσεις του ChatGPT σε ιατρικές ερωτήσεις σε σχέση με αυτές ενός γιατρού.

Από τις 195 ερωτήσεις και απαντήσεις, οι αξιολογητές προτιμούσαν τις απαντήσεις του chatbot από τις απαντήσεις των ιατρών στο 78,6% των 585 αξιολογήσεων.

Για παράδειγμα, η αναλογία των απαντήσεων που βαθμολογήθηκαν ως καλή ή πολύ καλή ποιότητα ήταν υψηλότερη για το chatbot από τους ιατρούς (chatbot: 78,5%), (ιατροί: 22,1%). Αυτό ισοδυναμούσε με 3,6 φορές μεγαλύτερη επικράτηση καλής ή πολύ καλής ποιότητας απαντήσεων για το chatbot.

Το ποσοστό των απαντήσεων που βαθμολογήθηκαν ως συμπαθητικές ή πολύ συμπαθητικές ήταν υψηλότερο για το chatbot από τους γιατρούς. (γιατροί: 4,6%; chatbot: 45,1%). Αυτό ισοδυναμούσε με 9,8 φορές υψηλότερη συχνότητα συμπαθητικών ή πολύ συμπαθητικών απαντήσεων για το chatbot.

Οι αριθμοί αυτοί είναι τρομακτικοί αν σκεφτείτε πόσοι άνθρωποι απασχολούνται στο σύστημα υγείας.