Transformacijska snaga umjetne inteligencije (AI) u zdravstvu u položaju je da revolucionira dijagnostiku pacijenata, postoperativnu skrb, a pogotovo istraživanje farmaceutike, prema riječima Kimberly Powell, potpredsjednice Nvidia za zdravstvo. Na Nvidijinom AI Summitu, koji se održao uz sajam Computex u Tajpeju, Powell je istaknula značajne utjecaje koje AI već ima na zdravstvenu industriju.
Naglašavajući da se sektor tek nalazi na početku svog putovanja s AI-em, Powell je sugerirala da zdravstvo bi moglo biti najviše pogođeno korisnošću generativne AI tehnologije. Istaknula je izcrpljujuću prirodu otkrivanja lijekova, smatrajući to “essencijalno beskonačnim problemom” zbog ogromnog kemijskog prostora i potencijalnih spojeva koji se razmatraju. Umjetna inteligencija postaje neophodno sredstvo za inteligentno pretraživanje ovog prostora pomoću generativnih podataka.
Nvidijine uloge u AI za zdravstvo su izuzetno visoke, budući da se treća najveća svjetska tvrtka prema tržišnoj vrijednosti uglavnom usredotočuje na korištenje AI za različite aplikacije u zdravstvu. Ova tehnološka tvrtka je aktivno razvijala mnoštvo medicinskih uređaja i softverskih platformi koje pomažu u digitalnom snimanju, dijagnostičkim pregledima te robotski potpomognutim operacijama.
Tvrtka je nedavno najavila suradnje s divovima iz zdravstva poput Johnson & Johnson i GE Healthcare kako bi integrirali AI u kirurške postupke i medicinsko snimanje. Powell je usporedila tehnologiju korištenu u autonomnim vozilima, koja prevođi sirove senzorske podatke u odluke u stvarnom vremenu, s sličnim napretcima u medicinskim postupcima poput ultrazvuka i robotski potpomognute kirurgije.
Generativna AI nije samo od ključne važnosti u kirurškim i dijagnostičkim aplikacijama, već se također ističe na postoperativnoj i fazi praćenja liječenja. Na primjer, igra ulogu u kompiliranju podataka pacijenata za posttratmane izvješća ili pregled prošlih operacija radi procjene njihovog uspjeha. Powell predviđa budućnost u kojoj bi svaka faza operacije značajno mogla imati koristi od sposobnosti generativne AI.
Nvidijina inovacija u AI potaknula je značajan priljev investicija, brzo transformirajući nekad skromnu startup tvrtku u diva vrijednog 3 bilijuna dolara. Porast popularnosti generativne AI se može pripisati djelomično pojavljivanju revolucionarnih platformi poput OpenAI ChatGPT, koji je izazvao uzbuđenje i zabrinutost glede potencijalnih primjena tehnologije u različitim područjima.
Najvažnija pitanja o AI u zdravstvu
Koje su ključne primjene AI-a u zdravstvu?
AI se koristi u različitim aspektima zdravstva, poput dijagnosticiranja bolesti, predviđanja ishoda pacijenata, personalizacije liječenja, automatizacije procesa u bolnicama, poboljšanja otkrivanja lijekova te pomoći u kirurškim postupcima putem robotski potpomognute kirurgije i medicinskog snimanja.
S kojim se izazovima suočava AI u zdravstvu?
Ključni izazovi uključuju zabrinutosti o privatnosti, sigurnosti podataka, mogućih pristranosti u AI algoritmima, potrebu za značajnim ulaganjem, integraciju s postojećim zdravstvenim sustavima te osvajanje povjerenja i zdravstvenih profesionalaca i pacijenata.
Koje kontroverze su povezane s AI-em u zdravstvu?
Kontroverze često se odnose na etičke dimenzije poput mogućnosti da AI zamijeni radna mjesta u zdravstvu, pouzdanost odluka AI-a, osiguranje transparentnih i objašnjivih algoritama te izbjegavanje nejednakosti u pristupu AI-om potpomognutom zdravstvenom skrbi.
Prednosti AI-a u zdravstvu
– Povećana učinkovitost: AI može brzo analizirati velike količine podataka, nadmašujući ljudske mogućnosti i optimizirajući kako dijagnoze tako i planove liječenja.
– Personalizirana medicina: AI omogućuje prilagodbu tretmana pojedinačnim genetskim profilima pacijenata, potencijalno poboljšavajući ishode.
– Poboljšana otkrivanja lijekova: AI ubrzava proces razvoja lijekova, štedeći vrijeme i resurse.
– Preciznost dijagnostike: Poboljšana točnost u slikovnom i dijagnostičkom pregledu, što dovodi do rane detekcije bolesti.
Mane AI-a u zdravstvu
– Visoki troškovi: Početni troškovi za implementaciju AI sustava mogu biti značajni, što potencijalno može ograničiti pristup bogatijim ustanovama.
– Problemi s privatnošću podataka: Pohrana i obrada pacijentovih podataka AI-om izaziva brige o povjerljivosti i sigurnosti.
– Rizici ovisnosti: Preveliko oslanjanje na AI može umanjiti vještine zdravstvenih djelatnika ili dovesti do zadovoljstva u dijagnozama.
– Etički i pravni problemi: Procesi donošenja odluka AI-a moraju biti regulirani kako bi se osiguralo da su etični, pravedni te u skladu s zdravstvenim standardima.
Ako želite istražiti glavnu domenu tvrtke Nvidia i saznati više o njihovom radu u AI tehnologiji za zdravstvo, možete posjetiti njihovu web stranicu na sljedećem linku: NVIDIA. Dodatno, kako biste bolje razumjeli OpenAI i generativne AI tehnologije, ovaj link bit će koristan: OpenAI. Posjetite ove linkove samo ako ste sigurni da su prikladni i sigurni.
The source of the article is from the blog japan-pc.jp