Vestlus GPT Medical Tarvuti: tehisintellekt ja Open-AI

Mida kaetakse?

Tehisintellekti ja Open-AI vestluse meditsiiniline kasutamine GPT

Tehisintellektil (AI) on potentsiaal muuta tervishoiutööstust, parandades patsientide ravi ja tulemusi, vähendades kulusid ja suurendades tõhusust. Selles artiklis uurime AI praegust ja potentsiaalset kasutust meditsiini- ja tervishoiutööstuses, sealhulgas selle rakendusi diagnoosimisel, ravis, ravimite väljatöötamisel ja haldusülesannetes. Arutame ka AI kasutamisega seotud väljakutseid ja eetilisi kaalutlusi ning prognoose AI tuleviku kohta selles valdkonnas.

AI praegused kasutusalad meditsiini- ja tervishoiutööstuses:

Diagnoosimine:

Üks AI kõige olulisemaid rakendusi tervishoius on diagnoosimisel. AI saab aidata erinevate terviseseisundite diagnoosimisel, analüüsides patsientide andmete, näiteks haiguslugu, labori tulemusi ja pildiuuringuid. AI -algoritme saab koolitada, et tuvastada mustreid, mis viitavad konkreetsetele haigustele või tingimustele, ja võivad mõnel juhul isegi inimlikke arste edestada.

Üks näide AI-toega diagnostikavahendist on IBM Watson Healthi onkoloogia ekspertnõustaja, kes kasutab masinõppe algoritme patsiendi andmete analüüsimiseks ja ravisoovituste saamiseks vähihaigetele. Muud AI-toega diagnostikavahendite näited hõlmavad ADA Healthi virtuaalset assistenti, mis kasutab masinõpet patsientide sümptomite tõlgendamiseks ja soovituste edasiarendamiseks ning ensüümide pakkumiseks, käivitamiseks, mis kasutab AI-d meditsiiniliste piltide analüüsimiseks ja haruldaste haiguste diagnoosimiseks.

Ravi:

AI -d saab kasutada ka patsientide raviplaanide optimeerimiseks, analüüsides andmeid erinevate ravivõimaluste tõhususe kohta ja ennustades kõige tõenäolisemaid tulemusi. Näiteks saab AI algoritme kasutada konkreetse patsiendi ravimite kõige tõhusama kombinatsiooni tuvastamiseks või konkreetse ravile reageeriva patsiendi tõenäosuse ennustamiseks.

Üks näide AI-toega ravivahenditest on Deep 6 AI, alustav ettevõte, mis kasutab masinõpet elektrooniliste terviseandmete analüüsimiseks ja kliiniliste uuringute potentsiaalsete kandidaatide tuvastamiseks. Veel üks näide on XCeleron, ettevõte, kes kasutab AI -d prekliiniliste uuringute andmete analüüsimiseks ja ennustamiseks, millised ravimikandidaadid kliinilistes uuringutes kõige tõenäolisemalt õnnestuvad.

Ravimite väljatöötamine:

AI saab aidata uute ravimite väljatöötamisel, analüüsides suures koguses andmeid keemiliste ühendite kohta ja tuvastades need, kellel on suurim edupotentsiaal. Näiteks saavad AI algoritmid analüüsida andmeid erinevate ühendite struktuuri ja aktiivsuse kohta, võimaldades teadlastel tuvastada potentsiaalseid ravimikandidaate ja tähtsustada neid, mis kõige tõenäolisemalt tõhusad on.

Üks näide AI-toega ravimite väljatöötamise tööriistast on aatom, startup, mis kasutab masinõpet võimalike ravimikandidaatide tuvastamiseks ja nende edu tõenäosuse ennustamiseks kliinilistes uuringutes. Teine näide on Benevolentai, ettevõte, kes kasutab AI -d erinevatest allikatest pärit andmete, sealhulgas teaduskirjanduse ja patentide analüüsimiseks, et selgitada välja võimalikud ravimite sihtmärgid ja suunata uute ravimeetodite väljatöötamine.

Administratiivsed ülesanded:

AI -d saab kasutada ka tervishoiutööstuse haldusülesannete sujuvamaks muutmiseks, näiteks kohtumiste kavandamine, elektrooniliste tervisekaartide haldamise ja kindlustusnõuete töötlemiseks. Nende ülesannete automatiseerimisega saab AI aidata tervishoiuteenuse osutajatel tõhusamalt tegutseda, vabastades patsientide ravi jaoks aega ja ressursse.

Üks näide AI-toega haldusriistast on MedyMatch, startup, mis kasutab masinõpet meditsiiniliste piltide analüüsimiseks ja diagnostiliste testide tõlgendamisel. Teine näide on tervishoiuettevõte Optum, kes kasutab AI -d kindlustusnõuete töötlemise automatiseerimiseks ja vigade riski vähendamiseks.

Väljakutsed ja eetilised kaalutlused:

Ehkki AI kasutamine tervishoius pakub palju potentsiaalseid eeliseid, on ka väljakutseid ja eetilisi kaalutlusi, millega tuleb tegeleda. Üks väljakutse on AI algoritmide koolitamiseks vajalik suure hulga andmete järele, mis võib tekitada muret andmete privaatsuse ja turvalisuse pärast. AI koolitamiseks kasutatavates andmetes on ka eelarvamuste potentsiaal

AI tuleviku ennustused meditsiini- ja tervishoiutööstuses:

On tõenäoline, et AI kasutamine meditsiini- ja tervishoiutööstuses laieneb lähiaastatel, arendatakse uusi ja arenenumaid rakendusi. Mõned võimalikud tulevased arengud AI kasutamisel tervishoius hõlmab järgmist:

• Isikupärastatud meditsiin: AI üks peamisi lubadusi tervishoius on võime isikupärastada üksikute patsientide raviplaane, võttes arvesse selliseid tegureid nagu geneetika, elustiil ja keskkond. Analüüsides suuri andmeid üksikute patsientide kohta, võiksid AI algoritmid potentsiaalselt ennustada iga patsiendi kõige tõhusamaid ravivõimalusi, mille tulemuseks on paranenud patsiendi tulemused.

• Haiguse varajane avastamine: AI -d võiks kasutada ka kantavate seadmete ja muude allikate andmete analüüsimiseks, et tuvastada mustrid, mis võivad näidata haiguse varajast etappi, võimaldades varajast sekkumist ja ravi. Näiteks võiks AI -algoritme koolitada kantavate treeningmonitoride andmete mustrite äratundmiseks, mis võivad näidata südame -veresoonkonna haiguse varajasi etappe, mis võimaldab varajast ennetamist ja ravi.

• Virtuaalsed assistendid: AI-mootoriga virtuaalseid abilisi võiks kasutada patsientide küsimustele vastamiseks, teabe saamiseks meditsiiniliste seisundite ja ravi kohta ning isegi enesehoolduse abistamiseks. Näiteks võiks virtuaalne assistent anda juhiseid krooniliste seisundite, näiteks diabeedi või hüpertensiooni enesejuhtimise kohta või abistada ravimite meeldetuletuste ja annustamisjuhiste osas.

• Robootika ja kirurgia: AI -d võiks kasutada ka kirurgiliste protseduuride abistamiseks, näiteks pakkudes juhiseid parima kirurgilise lähenemise või kirurgiliste robotite juhtimisel. Näiteks võiksid AI algoritmid analüüsida andmeid patsiendi anatoomia ja kirurgilise ajaloo kohta, et soovitada kõige sobivamat kirurgilist lähenemisviisi, või neid saaks kasutada protseduuri ajal robotinstrumentide kontrollimiseks.

• Ravimite avastamine ja areng: AI võiks mängida ka rolli uute ravimite avastamisel ja arendamisel, analüüsides suuri andmeid keemiliste ühendite kohta ja tuvastades need, kellel on suurim edupotentsiaal. Näiteks võiks AI algoritme kasutada erinevate ühendite struktuuri ja aktiivsuse andmete analüüsimiseks, võimaldades teadlastel tuvastada võimalikke ravimkandidaate ja tähtsustada neid, mis on kõige tõenäolisemad tõhusad.

Järeldus:

Kokkuvõtteks võib öelda, et AI -l on potentsiaal oluliselt parandada meditsiini- ja tervishoiutööstuse tõhusust ja tõhusust. Analüüsides suures koguses andmeid ning pakkudes teadmisi ja soovitusi, võib AI aidata ülesannete täitmisel, alates diagnoosimisest ja ravist kuni ravimite väljatöötamise ja haldusülesanneteni. Ehkki veel ületada on väljakutseid, näiteks vajadus kvaliteetsete andmete järele ja vajadus käsitleda eetilisi kaalutlusi, näib AI tulevik tervishoius helge ja omab suurt lubadust patsientide hoolduse ja tulemuste parandamiseks. Kuna AI -tehnoloogiad jätkuvad, on tõenäoline, et näeme AI veelgi uuenduslikumaid ja transformatiivsemaid rakendusi meditsiini- ja tervishoiutööstuses.

Avatud AI kasutab tervishoius

OpenAi on teaduslabori- ja tehnoloogiaettevõte, mis keskendub tehisintellekti (AI) tehnoloogiate arendamisele ja reklaamimisele. Mõned OpenAi tehnoloogiate potentsiaalsed kasutusalad meditsiini- ja tervishoiutööstuses hõlmavad järgmist:

1. Diagnoosimisel abistamine: OpenAi välja töötatud AI -algoritme võiks koolitada patsiendi andmete, näiteks haiguslugu, labori tulemusi ja pildiuuringuid, ning abistada erinevate meditsiiniliste seisundite diagnoosimisel.

2. Raviplaanide optimeerimine: OpenAi tehnoloogiaid võiks kasutada andmete analüüsimiseks erinevate ravivõimaluste tõhususe kohta ja ennustada kõige tõenäolisemaid tulemusi, võimaldades tervishoiuteenuse osutajatel kohandada raviplaane üksikutele patsientidele.

3. Ravimite väljatöötamine: OpenAi tehnoloogiaid võiks kasutada keemiliste ühendite andmete analüüsimiseks ja nende tuvastamiseks uute ravimitena suurima edu saavutamiseks.

4. Administratiivsete ülesannete sujuvamaks muutmine: OpenAi tehnoloogiaid võiks kasutada selliste ülesannete automatiseerimiseks nagu kohtumiste ajastamine, elektrooniliste terviseandmete haldamine ja kindlustusnõuete töötlemine, patsientide ravi aja ja ressursside vabastamine.

5. Kaugseire: OpenAi tehnoloogiaid võiks kasutada patsientide kaugjälgimiseks, võimaldades tervishoiuteenuse osutajatel jälgida nende edusamme ja sekkuda vajadusel.

6. Telemeditsiin: OpenAi tehnoloogiaid võiks kasutada telemeditsiini konsultatsioonide hõlbustamiseks, võimaldades patsientidel saada arstiabi eemalt.

7. Vaimse tervise tugi: OpenAi tehnoloogiaid võiks kasutada tuge ja ressursse vaimse tervise probleemidega võitlevatele inimestele, näiteks ärevus või depressioon.

8. Isikupärastatud ravim: OpenAi tehnoloogiaid võiks kasutada suures koguses andmete analüüsimiseks üksikute patsientide kohta ja ennustada iga patsiendi kõige tõhusamaid ravivõimalusi, mille tulemuseks on paranenud patsiendi tulemused.

9. Ennustav analüüs: OpenAi tehnoloogiaid võiks kasutada patsiendi tulemuste andmete analüüsimiseks ja teatud sündmuste tõenäosuse ennustamiseks, näiteks patsiendi lugemise oht

CHAT-GPT3 Meditsiiniline kasutus

1. Patsientidele teabe ja ressursside pakkumine: vestlusbote saab programmeerida, et pakkuda teavet patsientidele meditsiiniliste seisundite, ravivõimaluste ja muude tervishoiuteenustega seotud teemade kohta.

2. Enesehoolduse ja ravimite ohjamisel abistamine: vestlusbote saab kasutada enesehooldusülesannetega patsientide abistamiseks, näiteks tuletage neile meelde ravimeid või juhiseid krooniliste seisundite haldamiseks.

3. Patsientide doktori suhtluse parandamine: vestlusotsid saab kasutada patsientide ja arstide vahelise suhtluse hõlbustamiseks, võimaldades patsientidel esitada küsimusi ja saada vastuseid ilma isikliku visiidi vajaduseta.

4. Vaimse tervise toetamine: vestlusbote saab kasutada tuge ja ressursse vaimse tervise probleemide, näiteks ärevuse või depressiooniga võitlevatele inimestele.

5. Administratiivsete ülesannete sujuvamaks muutmine: vestlusbote saab kasutada selliste ülesannete automatiseerimiseks nagu kohtumiste ajastamine või kindlustusnõuete töötlemine, patsientide ravi aja ja ressursside vabastamine.

6. Triaaži ja hindamise pakkumine: vestlusbote saab kasutada patsientide sümptomite hindamiseks ja soovituste saamiseks edasiseks hindamiseks või raviks.

7. Diagnoosimisel abistamine: vestlusbote saab koolitada patsiendi andmete analüüsimiseks ja erinevate terviseseisundite diagnoosimisel.

8. Kaugseire tagamine: vestlusbote saab kasutada patsientide kaugjälgimiseks, võimaldades tervishoiuteenuse osutajatel jälgida oma edusamme ja sekkuda vajadusel.

9. Telemeditsiini pakkumine: vestlusbote saab kasutada telemeditsiini konsultatsioonide hõlbustamiseks, võimaldades patsientidel saada arstiabi eemalt.

Väärib märkimist, et vestlusbotid ja muud tervishoius olevad AI vormid ei asenda inimmeditsiinitöötajaid, vaid on mõeldud teatud ülesannete abistamiseks ning tervishoiusüsteemi üldise tõhususe ja tõhususe parandamiseks.