Генеративный ИИ

Aug 12, 2023

В ноябре компания OpenAI представила ChatGPT, общедоступный инструмент генеративного искусственного интеллекта (ИИ) с возможностью общения с пользователями. Мир изменился за одну ночь. ИИ внезапно стал доступным для организаций и отдельных пользователей в невиданном ранее качестве, что побудило лидеров разных отраслей задуматься о последствиях и полезности этой революционной технологии.

Приложения искусственного интеллекта совершают революцию в сфере здравоохранения для систем здравоохранения, поставщиков услуг и ... [+] пациентов.

Генеративный ИИ — это продвинутая форма машинного обучения, основанная на большой языковой модели (LLM), предоставляющая приложениям уникальную возможность генерировать контент в ответ на подсказку или вопрос пользователя. В то время как исторические модели ИИ использовали машинное обучение для выполнения конкретных задач, генеративный ИИ опирается на алгоритмы, которые основаны на шаблонах и отношениях, основанных на необработанных данных, для создания нового контента в различных областях.

Если обобщить слишком упрощенно, генеративный ИИ использует данные, основанные на статистических предположениях, для генерации наиболее вероятного ответа. Вы можете ввести что угодно, начиная с «Кто такой Билл Фрист?» на «Запланируйте трехдневный визит в Нэшвилл». По каждому из них – и всему, что между ними – вы получите логичный и адаптированный результат. Это действительно потрясающе.

С момента выпуска ChatGPT было опубликовано множество других инструментов генеративного искусственного интеллекта, таких как Bard от Google и OpenAI GPT-4 от Microsoft, и все они выполняют задачи, которые традиционно требовали человеческого интеллекта. Последствия и потенциал внедрения этих типов технологий в разнообразные бизнес-модели огромны. Нигде это не так верно, как в здравоохранении.

В качестве инструмента, дополняющего человеческое мышление и возможности, как традиционный, так и генеративный ИИ имеют возможности для улучшения оказания медицинской помощи с помощью различных механизмов. Приведенные ниже примеры иллюстрируют, как недавно усовершенствованные традиционные модели искусственного интеллекта, а также новые приложения генеративного искусственного интеллекта способствуют инновациям в здравоохранении.

Расширенные диагностические возможности:ИИ играет роль, помогая поставщикам услуг быстрее и точнее ставить диагнозы. Технология искусственного интеллекта способна выявлять аномалии и обнаруживать рак быстрее и с большей точностью, чем люди. Действительно, пять лет назад FDA одобрило первый автономный диагностический медицинский инструмент на основе искусственного интеллекта. Эта усовершенствованная форма искусственного интеллекта, разработанная Digital Diagnostics, выявляет диабетическую ретинопатию, которая, если ее не обнаружить на ранней стадии, вызывает необратимую слепоту.

Фармацевтическая разработка и доступ:Биотехнологическая отрасль естественным образом подходит для усовершенствованных технологий и инноваций искусственного интеллекта, особенно в сфере разработки фармацевтических препаратов. Усовершенствованный ИИ катализирует процессы исследований и разработки, а также улучшает моделирование и тестирование лекарств. Исторически процесс разработки лекарств был долгим и дорогим, но технология искусственного интеллекта продемонстрировала большой потенциал в сокращении времени до клинической доставки, снижении общей стоимости разработки лекарств и обеспечении возможности более быстрой доставки спасательных и улучшающих жизнь фармацевтических препаратов пациентам, которые в них нуждаются. .

Административная эффективность: Ожидается, что генеративный ИИ окажет самое непосредственное влияние на здравоохранение, упрощая административные задачи и трудоемкие функции бэк-офиса. Административные расходы и растраты являются огромной проблемой для сектора здравоохранения США. Отчет по вопросам здравоохранения, опубликованный ранее в этом году, показал, что 15-30 процентов наших общих расходов на здравоохранение приходится на административные расходы, по крайней мере половина из которых была признана неэффективной или расточительной. Недавние оценки показывают, что внедрение инструментов искусственного интеллекта в нашу систему здравоохранения может сэкономить отрасли здравоохранения США от 200 до 360 миллиардов долларов в год. Это огромная возможность сократить расходы и ограничить расточительные расходы. Молодые развивающиеся компании, такие как Carta Healthcare и CodaMetrix (две компании, входящие в состав Frist Cressey Ventures), используют возможности искусственного интеллекта в этой сфере. Например, продукт «Атлас» компании Carta извлекает данные из медицинских записей и заполняет клинические регистры, тем самым позволяя персоналу клиники сосредоточиться на других задачах, одновременно повышая доступность и точность данных. А CodaMetrix оттачивает использование автономного кодирования на базе искусственного интеллекта, чтобы переосмыслить один из самых дорогостоящих компонентов моделей возмещения доходов системы здравоохранения.