Čats GPT medicīniskais lietojums: mākslīgais intelekts un Open-AI

Kas ir pārklāts?

Mākslīgā intelekta un Open-AI tērzēšanas GPT medicīniska izmantošana

Mākslīgajam intelektam (AI) ir potenciāls pārveidot veselības aprūpes nozari, uzlabojot pacientu aprūpi un rezultātus, samazinot izmaksas un palielinot efektivitāti. Šajā rakstā mēs izpētīsim AI pašreizējo un iespējamo izmantošanu medicīnas un veselības aprūpes nozarē, ieskaitot tās pielietojumu diagnozē, ārstēšanā, zāļu izstrādē un administratīvos uzdevumos. Mēs apspriedīsim arī izaicinājumus un ētiskos apsvērumus, kas saistīti ar AI izmantošanu veselības aprūpē, un sniegsim prognozes par AI nākotni šajā jomā.

Pašreizējais AI lietojums medicīnas un veselības aprūpes nozarē:

Diagnoze:

Viens no nozīmīgākajiem AI pielietojumiem veselības aprūpē ir diagnozes jomā. AI var palīdzēt diagnosticēt dažādus medicīniskos apstākļus, analizējot modeļus pacientu datos, piemēram, slimības vēsturē, laboratorijas rezultātos un attēlveidošanas pētījumos. AI algoritmus var apmācīt, lai atpazītu modeļus, kas norāda uz konkrētām slimībām vai apstākļiem, un dažos gadījumos var pat pārspēt ārstus.

Viens no AI darbināma diagnostikas rīka piemēriem ir IBM Watson Health onkoloģijas ekspertu konsultants, kurā tiek izmantoti mašīnmācīšanās algoritmi, lai analizētu pacientu datus un sniegtu ārstēšanas ieteikumus vēža pacientiem. Citi AI darbināmu diagnostikas rīku piemēri ir ADA Health virtuālais palīgs, kas izmanto mašīnu apguvi, lai interpretētu pacienta simptomus un sniegtu ieteikumus turpmākai novērtēšanai, un enzīmu-startēšanu, kas izmanto AI, lai analizētu medicīniskos attēlus un palīdzētu diagnosticēt retas slimības.

Ārstēšana:

AI var izmantot arī, lai optimizētu pacientu ārstēšanas plānus, analizējot datus par dažādu ārstēšanas iespēju efektivitāti un prognozējot visticamākos rezultātus. Piemēram, AI algoritmus var izmantot, lai identificētu visefektīvāko zāļu kombināciju konkrētam pacientam vai paredzēt iespējamību, ka pacients reaģē uz noteiktu ārstēšanu.

Viens no AI darbināma ārstēšanas rīka piemēriem ir Deep 6 AI-startēšana, kas izmanto mašīnu apguvi, lai analizētu elektroniskos veselības ierakstus un identificētu potenciālos kandidātus klīniskajiem pētījumiem. Vēl viens piemērs ir Xceleron, uzņēmums, kas izmanto AI, lai analizētu preklīnisko pētījumu datus un prognozētu, kuri narkotiku kandidāti, visticamāk, gūs panākumus klīniskajos pētījumos.

Narkotiku izstrāde:

AI var palīdzēt jaunu zāļu izstrādē, analizējot lielu daudzumu datu par ķīmiskiem savienojumiem un identificējot tos, kuriem ir vislielākais panākumu potenciāls. Piemēram, AI algoritmi var analizēt datus par dažādu savienojumu struktūru un aktivitāti, ļaujot pētniekiem identificēt potenciālos narkotiku kandidātus un noteikt prioritātes tiem, kas, visticamāk, ir efektīvi.

Viens no AI darbināma narkotiku izstrādes rīka piemēriem ir atoms-startēšana, kas izmanto mašīnu apguvi, lai identificētu potenciālos narkotiku kandidātus un prognozētu viņu panākumu iespējamību klīniskajos pētījumos. Vēl viens piemērs ir Benevolentai - uzņēmums, kas izmanto AI, lai analizētu datus no dažādiem avotiem, ieskaitot zinātnisko literatūru un patentus, lai identificētu iespējamos narkotiku mērķus un vadītu jaunu ārstēšanas veidu attīstību.

Administratīvie uzdevumi:

AI var izmantot arī, lai pilnveidotu administratīvos uzdevumus veselības aprūpes nozarē, piemēram, tikšanās plānošana, elektronisko veselības dokumentu pārvaldīšana un apdrošināšanas prasību apstrāde. Automatizējot šos uzdevumus, AI var palīdzēt veselības aprūpes pakalpojumu sniedzējiem darboties efektīvāk, atbrīvojot laiku un resursus pacientu aprūpei.

Viens no AI darbināma administratīvā rīka piemēriem ir Medymatch-startēšana, kas izmanto mašīnu apguvi, lai analizētu medicīniskos attēlus un palīdzētu interpretēt diagnostiskos testus. Vēl viens piemērs ir Optum, veselības aprūpes uzņēmums, kas izmanto AI, lai automatizētu apdrošināšanas prasību apstrādi un samazinātu kļūdu risku.

Izaicinājumi un ētiski apsvērumi:

Kaut arī AI izmantošana veselības aprūpē piedāvā daudz potenciālu ieguvumu, ir arī izaicinājumi un ētiski apsvērumi, kas jārisina. Viens no izaicinājumiem ir nepieciešamība pēc liela daudzuma datu, lai apmācītu AI algoritmus, kas var radīt bažas par datu privātumu un drošību. Ir arī neobjektivitātes potenciāls datos, ko izmanto AI apmācībai

Prognozes par AI nākotni medicīnas un veselības aprūpes nozarē:

Iespējams, ka AI izmantošana medicīnas un veselības aprūpes nozarē turpinās paplašināties nākamajos gados, izstrādājot jaunas un modernākas lietojumprogrammas. Dažas iespējamās turpmākās attīstības attīstības AI lietošanā veselības aprūpē ir:

• Personalizētā medicīna: Viens no galvenajiem AI solījumiem veselības aprūpē ir spēja personalizēt atsevišķu pacientu ārstēšanas plānus, ņemot vērā tādus faktorus kā ģenētika, dzīvesveids un vide. Analizējot lielu datu daudzumu par atsevišķiem pacientiem, AI algoritmi varētu potenciāli paredzēt visefektīvākās katra pacienta ārstēšanas iespējas, kā rezultātā uzlabojas pacienta rezultāti.

• Slimības agrīna atklāšana: AI varētu izmantot arī, lai analizētu datus no valkājamām ierīcēm un citiem avotiem, lai identificētu modeļus, kas var norādīt uz slimības agrīno stadiju, ļaujot agrīnai iejaukšanās un ārstēšanai. Piemēram, AI algoritmus varētu apmācīt, lai atpazītu datus no valkājamiem fitnesa monitoriem, kas varētu norādīt uz sirds un asinsvadu slimības agrīnajiem stadijām, ļaujot agrīnai profilaksei un ārstēšanai.

• Virtuālie palīgi: ar AI darbināmiem virtuālajiem palīgiem varētu izmantot, lai atbildētu uz pacienta jautājumiem, sniegtu informāciju par medicīniskajiem stāvokļiem un ārstēšanu un pat palīdzētu pašaprūpē. Piemēram, virtuālais palīgs varētu sniegt norādījumus par hronisku stāvokļu, piemēram, diabēta vai hipertensijas pašpārvaldes pašpārvaldi, vai palīdzēt ar medikamentu atgādinājumiem un devas norādījumiem.

• Robotika un ķirurģija: AI varētu izmantot arī, lai palīdzētu ķirurģiskās procedūrās, piemēram, sniedzot norādījumus par labāko ķirurģisko pieeju vai operējot ķirurģiskos robotus. Piemēram, AI algoritmi varētu analizēt datus par pacienta anatomiju un ķirurģisko vēsturi, lai ieteiktu vispiemērotāko ķirurģisko pieeju, vai arī tos var izmantot, lai kontrolētu robotizētus instrumentus procedūras laikā.

• Narkotiku atklāšana un attīstība: AI varētu būt nozīme arī jaunu zāļu atklāšanā un attīstībā, analizējot lielu datu daudzumu par ķīmiskiem savienojumiem un identificējot tos, kuriem ir vislielākais panākumu potenciāls. Piemēram, AI algoritmus varētu izmantot, lai analizētu datus par dažādu savienojumu struktūru un aktivitāti, ļaujot pētniekiem identificēt potenciālos narkotiku kandidātus un noteikt prioritāti tiem, kas, visticamāk, ir efektīvi.

Secinājums:

Noslēgumā AI ir potenciāls ievērojami uzlabot medicīniskās un veselības aprūpes nozares efektivitāti un efektivitāti. Analizējot lielu datu daudzumu un sniedzot ieskatu un ieteikumus, AI var palīdzēt uzdevumos, sākot no diagnozes un ārstēšanas līdz zāļu izstrādei un administratīvajiem uzdevumiem. Lai gan joprojām ir jāpārvar, piemēram, nepieciešamība pēc augstas kvalitātes datiem un nepieciešamība pievērsties ētiskiem apsvērumiem, AI nākotne veselības aprūpē izskatās gaiša un tam ir liels solījums uzlabot pacientu aprūpi un rezultātus. Tā kā AI tehnoloģijas turpina virzīties uz priekšu, iespējams, ka mēs redzēsim vēl novatoriskāku un pārveidojošāku AI pielietojumu medicīnas un veselības aprūpes nozarē.

Atveriet AI lietojumus veselības aprūpē

Openai ir pētniecības laboratorijas un tehnoloģiju uzņēmums, kas koncentrējas uz mākslīgā intelekta (AI) tehnoloģiju attīstību un veicināšanu. Daži potenciāli Openai tehnoloģiju izmantošana medicīnas un veselības aprūpes nozarē ir:

1. Palīdzība diagnozē: Openai izstrādāto AI algoritmus varētu apmācīt analizēt pacientu datus, piemēram, slimības vēsturi, laboratorijas rezultātus un attēlveidošanas pētījumus, kā arī palīdzēt diagnosticēt dažādus medicīniskos apstākļus.

2. Ārstēšanas plānu optimizēšana: Openai tehnoloģijas varētu izmantot, lai analizētu datus par dažādu ārstēšanas iespēju efektivitāti un prognozētu visticamākos rezultātus, ļaujot veselības aprūpes sniedzējiem pielāgot ārstēšanas plānus atsevišķiem pacientiem.

3. Narkotiku izstrāde: Openai tehnoloģijas varētu izmantot, lai analizētu datus par ķīmiskajiem savienojumiem un identificētu tās, kurām ir vislielākais panākumu potenciāls kā jaunām zālēm.

4. Administratīvo uzdevumu pilnveidošana: Openai tehnoloģijas varētu izmantot, lai automatizētu tādus uzdevumus kā iecelšanas plānošana, elektronisko veselības dokumentu pārvaldīšana un apdrošināšanas prasību apstrāde, laika un resursu atbrīvošana pacientu aprūpei.

5. Attālā uzraudzība: Openai tehnoloģijas varētu izmantot, lai attālināti uzraudzītu pacientus, ļaujot veselības aprūpes sniedzējiem izsekot to progresam un vajadzības gadījumā iejaukties.

6. Telemedicīna: Openai tehnoloģijas varētu izmantot, lai atvieglotu telemedicīnas konsultācijas, ļaujot pacientiem no attāluma saņemt medicīnisko aprūpi.

7. Garīgās veselības atbalsts: Openai tehnoloģijas varētu izmantot, lai sniegtu atbalstu un resursus indivīdiem, kuri cīnās ar garīgās veselības jautājumiem, piemēram, trauksmi vai depresiju.

8. Personalizētā medicīna: Openai tehnoloģijas varētu izmantot, lai analizētu lielu datu daudzumu par atsevišķiem pacientiem un prognozētu visefektīvākās katra pacienta ārstēšanas iespējas, kā rezultātā uzlabojas pacienta rezultāti.

9. Paredzamā analītika: Openai tehnoloģijas varētu izmantot, lai analizētu datus par pacienta rezultātiem un paredzētu noteiktu notikumu iespējamību, piemēram, risku, ka pacients tiek lasīts

CHAT-GPT3 medicīniskā lietošana

1. Informācijas un resursu nodrošināšana pacientiem: Chatbots var ieprogrammēt, lai sniegtu informāciju par medicīniskajiem stāvokļiem, ārstēšanas iespējām un citām ar veselības aprūpi saistītām tēmām pacientiem.

2. Palīdzība pašaprūpes un medikamentu pārvaldībā: tērzēšanas robotus var izmantot, lai palīdzētu pacientiem pašaprūpes uzdevumos, piemēram, atgādinot viņiem lietot medikamentus vai sniegt norādījumus par hronisku stāvokļu pārvaldību.

3. Pacientu un ārsta komunikācijas uzlabošana: tērzēšanas robotus var izmantot, lai atvieglotu saziņu starp pacientiem un ārstiem, ļaujot pacientiem uzdot jautājumus un saņemt atbildes bez nepieciešamības pēc klātienes apmeklējuma.

4. Garīgās veselības atbalsta nodrošināšana: tērzēšanas robotus var izmantot, lai sniegtu atbalstu un resursus indivīdiem, kuri cīnās ar garīgās veselības jautājumiem, piemēram, trauksmi vai depresiju.

5. Administratīvo uzdevumu pilnveidošana: tērzēšanas robotus var izmantot, lai automatizētu tādus uzdevumus kā iecelšanas plānošana vai apdrošināšanas prasību apstrāde, laika un resursu atbrīvošana pacientu aprūpei.

6. Nodrošinot triāciju un novērtēšanu: Tērzēšanas robotus var izmantot, lai novērtētu pacientu simptomus un sniegtu ieteikumus turpmākai novērtēšanai vai ārstēšanai.

7. Palīdzība diagnozē: tērzēšanas robotus var apmācīt analizēt pacientu datus un palīdzēt diagnosticēt dažādus medicīniskos apstākļus.

8. Nodrošinot attālinātu uzraudzību: tērzēšanas robotus var izmantot, lai attālināti uzraudzītu pacientus, ļaujot veselības aprūpes sniedzējiem izsekot to progresam un vajadzības gadījumā iejaukties.

9. Piedāvājot telemedicīnu: tērzēšanas robotus var izmantot, lai atvieglotu telemedicīnas konsultācijas, ļaujot pacientiem no attāluma saņemt medicīnisko aprūpi.

Ir vērts atzīmēt, ka tērzēšanas roboti un citi AI veidi veselības aprūpē neaizvieto cilvēku medicīnas speciālistus, bet drīzāk ir paredzēti, lai palīdzētu noteiktos uzdevumos un uzlabotu veselības aprūpes sistēmas vispārējo efektivitāti un efektivitāti.