Pokalbių GPT medicininis naudojimas: dirbtinis intelektas ir atviras

Kas padengta?

Medicininis dirbtinio intelekto ir „Open-Ai“ pokalbių GPT panaudojimas

Dirbtinis intelektas (AI) gali pakeisti sveikatos priežiūros pramonę, pagerinti pacientų priežiūrą ir rezultatus, sumažinti sąnaudas ir didinti efektyvumą. Šiame darbe mes ištirsime dabartinį ir galimą AI naudojimą medicinos ir sveikatos priežiūros pramonėje, įskaitant jo taikymą diagnozės, gydymo, vaistų kūrimo ir administracinių užduočių srityse. Mes taip pat aptarsime iššūkius ir etinius aspektus, susijusius su AI naudojimu sveikatos priežiūros srityje, ir numatysime apie AI ateitį šioje srityje.

Dabartinis AI naudojimas medicinos ir sveikatos priežiūros pramonėje:

Diagnozė:

Vienas reikšmingiausių AI taikymo sveikatos priežiūros srityje yra diagnozės srityje. PG gali padėti diagnozuoti įvairias sveikatos sutrikimus analizuodama pacientų duomenų modelius, tokius kaip ligos istorija, laboratoriniai rezultatai ir vaizdo gavimo tyrimai. AI algoritmai gali būti išmokyti atpažinti modelius, kurie rodo tam tikras ligas ar sąlygas, ir kai kuriais atvejais gali net aplenkti žmonių gydytojus.

Vienas iš AI varomos diagnostikos įrankio pavyzdžių yra „IBM Watson Health“ onkologijos eksperto patarėjas, kuris naudoja mašinų mokymosi algoritmus pacientų duomenims analizuoti ir teikia gydymo rekomendacijas vėžiu sergantiems pacientams. Kiti AI varomų diagnostinių priemonių pavyzdžiai yra „ADA Health“ virtualus asistentas, kuris naudoja mašinų mokymąsi interpretuoti paciento simptomus ir teikia rekomendacijas tolesniam vertinimui, ir fermentą-startuolį, kuris naudoja AI medicininiams vaizdams analizuoti ir padeda diagnozuoti retas ligas.

Gydymas:

PG taip pat gali būti naudojama pacientų gydymo planams optimizuoti analizuojant duomenis apie skirtingų gydymo galimybių efektyvumą ir numatant labiausiai tikėtinus rezultatus. Pvz., AI algoritmai gali būti naudojami nustatant efektyviausią vaistų derinį tam tikram pacientui arba numatyti paciento tikimybę reaguoti į tam tikrą gydymą.

Vienas iš AI varomo gydymo įrankio pavyzdžio yra „Deep 6 AI“-startuolis, kuris naudoja mašininį mokymąsi analizuoti elektroninius sveikatos įrašus ir nustatyti galimus kandidatus į klinikinius tyrimus. Kitas pavyzdys yra „Xceleron“ - įmonė, kuri AI naudoja ikiklinikinių tyrimų duomenims analizuoti ir numatyti, kurie narkotikų kandidatams greičiausiai sėkmingai įgyvendina klinikinius tyrimus.

Narkotikų kūrimas:

PG gali padėti kurti naujus vaistus analizuodama didelius duomenų kiekius apie cheminius junginius ir nustatyti tuos, kurie turi didžiausią sėkmės potencialą. Pavyzdžiui, AI algoritmai gali analizuoti skirtingų junginių struktūrą ir aktyvumą, leidžiančią tyrėjams nustatyti galimus kandidatus į narkotikus ir nustatyti prioritetus tuos, kurie greičiausiai yra veiksmingi.

Vienas iš AI varomų vaistų kūrimo įrankio pavyzdys yra „Atomwise“, pradedantysis, kuris naudoja mašinų mokymąsi, kad nustatytų galimus kandidatus į narkotikus ir numatytų jų sėkmės tikimybę klinikiniuose tyrimuose. Kitas pavyzdys yra „Benevolento“ - įmonė, kuri naudoja AI įvairių šaltinių, įskaitant mokslinę literatūrą ir patentus, analizei, siekdama nustatyti galimus narkotikų tikslus ir vadovauti naujų gydymo būdų plėtrai.

Administracinės užduotys:

PG taip pat gali būti naudojama norint supaprastinti administracines užduotis sveikatos priežiūros pramonėje, tokiose kaip paskyrimų planavimas, elektroninių sveikatos įrašų tvarkymas ir draudimo pretenzijų tvarkymas. Automatizuodama šias užduotis, PG gali padėti sveikatos priežiūros paslaugų teikėjams efektyviau veikti, išlaisvindama laiką ir išteklius pacientų priežiūrai.

Vienas iš AI varomo administracinio įrankio pavyzdžių yra „Medymatch“-paleidimas, kuris naudoja mašininį mokymąsi analizuoti medicininius vaizdus ir padėti aiškinti diagnostinius testus. Kitas pavyzdys yra „Optum“, sveikatos priežiūros įmonė, kuri naudoja AI, kad automatizuotų draudimo pretenzijų apdorojimą ir sumažintų klaidų riziką.

Iššūkiai ir etiniai svarstymai:

Nors AI naudojimas sveikatos priežiūros srityje siūlo daug potencialios naudos, taip pat yra iššūkių ir etinių svarstymų, kuriuos reikia išspręsti. Vienas iš iššūkių yra didelių duomenų kiekių poreikis mokyti AI algoritmus, o tai gali sukelti susirūpinimą dėl duomenų privatumo ir saugumo. Taip pat yra duomenų šališkumo, naudojamo mokyti AI

AI ateities prognozės medicinos ir sveikatos priežiūros pramonėje:

Tikėtina, kad AI panaudojimas medicinos ir sveikatos priežiūros pramonėje ateinančiais metais ir toliau plėstųsi, o bus plėtojant naujas ir pažangias programas. Kai kurie galimi AI naudojimo sveikatos priežiūros srityse ateities pokyčiai yra šie:

• Asmeninė medicina: Vienas pagrindinių AI pažadų sveikatos priežiūros srityje yra galimybė individualizuoti atskirų pacientų gydymo planus, atsižvelgiant į tokius veiksnius kaip genetika, gyvenimo būdas ir aplinka. Išanalizavus didelius duomenų kiekius su atskirais pacientais, AI algoritmai gali numatyti veiksmingiausias kiekvieno paciento gydymo galimybes, todėl pagerėjo paciento rezultatai.

• Ankstyvas ligos nustatymas: AI taip pat galėtų būti naudojama analizuoti nešiojamų prietaisų ir kitų šaltinių duomenis, kad būtų galima nustatyti modelius, kurie gali parodyti ankstyvą ligos stadiją, leidžiančią anksti intervencijai ir gydymui. Pavyzdžiui, AI algoritmai gali būti išmokyti atpažinti nešiojamų kūno rengybos monitorių duomenų modelius, kurie gali parodyti ankstyvuosius širdies ir kraujagyslių ligos stadijas, leidžiančias ankstyvą prevenciją ir gydymą.

• Virtualūs padėjėjai: AI varomi virtualūs padėjėjai galėtų būti naudojami atsakant į paciento klausimus, teikia informaciją apie sveikatos būklę ir gydymą ir netgi padeda rūpintis savimi. Pvz., Virtualus padėjėjas galėtų pateikti nurodymus, kaip savarankiškai valdyti lėtines ligas, tokias kaip diabetas ar hipertenzija, arba padėti priminant vaistus ir dozės instrukcijas.

• Robotika ir chirurgija: PG taip pat galėtų būti naudojama atliekant chirurgines procedūras, tokias kaip pateikiant geriausio chirurginio požiūrio ar chirurginių robotų eksploatavimo gaires. Pvz., AI algoritmai galėtų analizuoti paciento anatomijos ir chirurginės istorijos duomenis, kad būtų galima rekomenduoti tinkamiausią chirurginį metodą, arba galėtų būti naudojami robotų instrumentų valdymui procedūros metu.

• Narkotikų atradimas ir vystymasis: AI taip pat galėtų atlikti svarbų vaidmenį atradus ir vystytis naujų vaistų, analizuodama didelius duomenų kiekius apie cheminius junginius ir nustatant tuos, kurie turi didžiausią sėkmės potencialą. Pavyzdžiui, AI algoritmai galėtų būti naudojami analizuoti skirtingų junginių struktūrą ir aktyvumą, leidžiant tyrėjams nustatyti galimus kandidatus į narkotikus ir nustatyti prioritetus tuos, kurie greičiausiai yra veiksmingi.

Išvada:

Apibendrinant galima pasakyti, kad AI gali žymiai pagerinti medicinos ir sveikatos priežiūros pramonės efektyvumą ir efektyvumą. Analizuodama didelius duomenų kiekius ir pateikdami įžvalgas bei rekomendacijas, AI gali padėti atlikti užduotis, pradedant diagnoze ir gydymu, baigiant vaistų kūrimu ir administracinėmis užduotimis. Nors vis dar reikia įveikti iššūkius, tokius kaip aukštos kokybės duomenų poreikis ir poreikis spręsti etinius aspektus, AI ateitis sveikatos priežiūros srityje atrodo ryški ir labai žada pagerinti pacientų priežiūrą ir rezultatus. Kadangi AI technologijos ir toliau tobulėja, tikėtina, kad Medicinos ir sveikatos priežiūros pramonėje pamatysime dar novatoriškesnius ir transformacinius AI pritaikymus.

Atidarykite AI naudojimą sveikatos priežiūros srityje

„Openai“ yra tyrimų laboratorijos ir technologijų įmonė, orientuota į dirbtinio intelekto (AI) technologijų kūrimą ir skatinimą. Kai kurie galimi „Openai“ technologijų naudojimas medicinos ir sveikatos priežiūros pramonėje yra::

1. Pagalba nustatant diagnozę: Openai sukurti AI algoritmai galėtų būti išmokyti analizuoti pacientų duomenis, tokius kaip ligos istorija, laboratoriniai rezultatai ir vaizdavimo tyrimai, ir padedant diagnozuoti įvairias sveikatos būkles.

2. Gydymo planų optimizavimas: „Openai“ technologijos galėtų būti naudojamos analizuoti duomenis apie skirtingų gydymo galimybių veiksmingumą ir numatyti labiausiai tikėtinus rezultatus, leidžiančius sveikatos priežiūros paslaugų teikėjams pritaikyti gydymo planus atskiriems pacientams.

3. Narkotikų kūrimas: „Openai“ technologijos galėtų būti naudojamos analizuoti duomenis apie cheminius junginius ir nustatyti tuos, kurie turi didžiausią sėkmės potencialą kaip naujus vaistus.

4. Supaprastintos administracinės užduotys: „Openai“ technologijos galėtų būti naudojamos automatizuoti užduotis, tokias kaip susitikimų planavimas, elektroninių sveikatos įrašų tvarkymas ir draudimo pretenzijų tvarkymas, laiko ir išteklių išlaisvinimas pacientų priežiūrai.

5. Nuotolinis stebėjimas: „Openai“ technologijos galėtų būti naudojamos nuotoliniu būdu stebėti pacientus, leidžiant sveikatos priežiūros paslaugų teikėjams sekti jų pažangą ir prireikus įsikišti.

6. Telemedicina: „Openai“ technologijos galėtų būti naudojamos siekiant palengvinti telemedicinos konsultacijas, leidžiančias pacientams nuotoliniu būdu gauti medicininę priežiūrą.

7. Psichinės sveikatos palaikymas: „Openai“ technologijos galėtų būti naudojamos teikiant paramą ir išteklius asmenims, kovojantiems su psichinės sveikatos problemomis, tokiomis kaip nerimas ar depresija.

8. Asmeninė medicina: „Openai“ technologijos galėtų būti naudojamos analizuoti didelius duomenų kiekius su atskirais pacientais ir numatyti veiksmingiausias kiekvieno paciento gydymo galimybes, todėl pagerėjo paciento rezultatai.

9. Prognozuojama analizė: „Openai“ technologijos galėtų būti naudojamos analizuoti duomenis apie paciento rezultatus ir numatyti tam tikrų įvykių tikimybę, pavyzdžiui, rizika, kad pacientas bus perskaitytas

„Chat-GPT3“ medicininis naudojimas

1. Informacijos ir išteklių teikimas pacientams: Pokalbių duomenys gali būti užprogramuoti teikiant informaciją apie sveikatos būklę, gydymo galimybes ir kitas su sveikatos priežiūros paslaugomis susijusias temas.

2. Padedant rūpintis savimi ir vaistų valdymas: Pokalbių programos gali būti naudojamos padėti pacientams, atliekantiems savigydos užduotis, pavyzdžiui, priminti jiems vartoti vaistus ar teikti patarimus dėl lėtinių ligų valdymo.

3. Pacientų ir gydytojų komunikacijos tobulinimas: Pokalbių rinkiniai gali būti naudojami palengvinti pacientų ir gydytojų bendravimą, leidžiant pacientams užduoti klausimus ir gauti atsakymus, nereikalaujant asmeninio vizito.

4. Psichikos sveikatos palaikymo teikimas: pokalbių programos gali būti naudojamos teikiant paramą ir išteklius asmenims, kovojantiems su psichinės sveikatos problemomis, tokiomis kaip nerimas ar depresija.

5. Administracinių užduočių supaprastinimas: pokalbių programos gali būti naudojamos automatizuoti užduotis, tokias kaip paskyrimų planavimas ar draudimo pretenzijų tvarkymas, laiko ir išteklių išlaisvinimas pacientų priežiūrai.

6. Pateikimas ir vertinimas: Pokalbių duomenys gali būti naudojami pacientų simptomams įvertinti ir pateikti tolesnio įvertinimo ar gydymo rekomendacijas.

7. Padedant diagnozei: Pokalbių duomenys gali būti išmokyti analizuoti paciento duomenis ir padėti diagnozuoti įvairias sveikatos sutrikimus.

8. Nuotolinio stebėjimo teikimas: pokalbių programos gali būti naudojamos nuotoliniu būdu stebėti pacientus, leidžiančius sveikatos priežiūros paslaugų teikėjams sekti jų pažangą ir prireikus įsikišti.

9. Telemedicinos siūlymas: pokalbių programos gali būti naudojamos siekiant palengvinti telemedicinos konsultacijas, leidžiančias pacientams nuotoliniu būdu gauti medicininę priežiūrą.

Verta paminėti, kad „ChatBoots“ ir kitos AI formos sveikatos priežiūros srityse nėra žmonių medicinos specialistų pakaitalas, o yra skirtos padėti atlikti tam tikras užduotis ir pagerinti bendrą sveikatos priežiūros sistemos efektyvumą ir efektyvumą.