בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI), טכנולוגיית בינה מלאכותית בולטת הידועה בייצור תמונות וטקסט, החלה לקבל בקר בתחום הרפואה. מוסדות מובילים כמו מרכז דלויט לפתרונות בתחום הבריאות – חלק מהייעוץ המוכר דלויט קונסאלטינג – מראים עניין גובר ביכולותיו. סקר של נציגי רמת הניהול מחברות בריאות מובילות חשף כי שלושה רבעים מחברות אלו הן בשלב של ניסיונות עם טכנולוגיית בינה מלאכותית יוצרת או בתהליכים להרחבה של האפשרויות המוצעות על ידיהם.
הממצאים הללו משלימים תחזיות מבית המחקר Market.us שמציינות כי השוק של בינה מלאכותית יוצרת בתחום הבריאות נושא ערך של 800 מיליון דולר בשנת 2022 וצפוי לצמוח לכ 172 מיליארד דולר עד 2032, הודגש בפועל צמיחה דרמטית ביישומיה.
התקדמויות במחקר רפואי הומצאו כי היוויות ניכרות בעזרת יצירת נתונים סינטטיים, כפי שהסביר פרופסור איבו דינוב מאוניברסיטת מישיגן. מדובר בנתונים אשר נוצרים בצורה מלאכותית וחסרי מידע אישי מזהה, ונמצאו כקריטיים לתהליכי מחקר ולשיפור התוצאות של ניסויים.
כאשר מדובר בפיתוח תרופות, מומחי בינה מלאכותית כמו אשקן אפכאני מ-BCG X בחברת בוסטון קונסאלטינג גרועים שימושים בסיסיים של בינה מלאכותית יוצרת, בראשם עיצוב תרכובות חדשניות ואופטימיזציה של בחירת משתתפים בניסויים קליניים.
מקצוענים ברפואה מושתתים על ידי בינה מלאכותית כדי לייצר שאלות באישור במראיינים עבור חולים, תוך שיפור דיאגנוזות וטיפולים. אשקן אפכאני דנה גם בקשר לניתוח נתונים בלתי מובנים. בנוסף, לפי המחקר שפורסם על ידי Elsevier Health על אף שהשימוש הנוכחי מתקיים רק במידה של 11%, כ – חצי כמעט מעוניינים לשבץ בינה מלאכתית לשיפוט קליני.
השזור בין טיפול בחולים והפחתת משאבים אדמיניסטרטיביים עומד כדוגמה נוספת. בינה מלאכותית יוצרת כרגע תרומה חשובה בהגברת ניתוחי תמונה רפואית, בסיוע באבחנת מחלות ובייצוב תוכניות טיפול אישיות. לפי שנון טרלינגטון פרה מאותר ריסרץ, בינה מלאכותית יוצרת היא שחקן מרכזי בהבנת גורמים חברתיים של טיפול בבריאות ועיקרונות.
הרווחים בניהול רפואי גם ניכרים, עם בינה מלאכותית יוצרת שמורידה את זמני המשימות ומשפרת את פרודוקטיביות התהליכים התפעוליים. תוכנה מעוצבת עם בינה מלאכותית מסייעת לשונאים ברפואה שונים, על ידי הפיכה של רשומות קליניות והיסטוריית מטופלים לשיקפונים מקיפים. מייקל לואיס ברנס, פרופסור סיוע בנתונים במחלקת האנסתזיה באוניברסיטת מישיגן, ציין איך בינה מלאכותית מסייעת בניווט בין סיניים מורכבים של תיעוד ומסמכי רישום בתחום הרפואה.
לבסוף, המאמצים בין ספקי רפואה והמטופלים מוגדרים מחדש על ידי שרותי בינה מלאכותית כמו ChatGPT של OpenAI. אפכאני מדבר על עזרת התעשית שנוצרת בהבנת המטופל, שיווק ותהליכי מכירה, וכך קוצרים זמני תהליכים מחודשים לשבועות. בינה מלאכותית גם מציעה הזדמנויות ללמידה אישית ולהכשרה, כפי שציין דינוב, ומציעה שימושים החל מיצירת אתגרי קורס קצרי טקסט להרחבת ההזדמנויות ללמידה עבור אלה שאין להם גישה מוגבלת לחינוך רפואי.
ההשלכות של התקדמותה המהירה של הבינה המלאכותית בתחום הבריאות ימשיכו להתגלות, ויציעו רבות רבות יתרונות תוך שווים למתן פתרונות ופניות חדשות לשקול בהתפתחות המתמדת לסביבות רפואיות משולבות בטכנולוגיה.
שאלות חשובות ותשובות:
שאלה 1: מהן האתגרים והפולמוסים העיקריים המובילים לאומת הבינה המלאכותית בתחום הבריאות?
תשובה 1: האתגרים המרכזיים ביישום הבינה המלאכותית בתחום הבריאות כוללים הבטיחות והפרטיות של הנתונים, ניהול התכונות הפוטנציאליות בפלטפורמות הבינה המלאכותית, התמודדות עם מיכלים משפטיים ורגולטוריים, וסיוע במעבר להבנה על מהות הבינה המלאכותית בקרב מקצוענים בתחום הבריאות. פולמוסים עשויים להתעורר בעקבות סיכוני שימוש לא נכון בנתונים סינטטיים, התלות בטכנולוגיה, והסיכון בהחלפת בינה מבוססת אנושות בפתרונות של בינה מלאכותית.
שאלה 2: מהן היתרונות של בינה מלאכותית בתחום הבריאות?
תשובה 2: יתרונות בינה מלאכותית בתחום הבריאות כוללים האצת גילוי תרופות, שיפור דיוק האבחנות הרפואיות, שיפור טיפול אישי, הפחתת משאבים אדמיניסטרטיביים מעל כתפי העובדים בתחום הבריאות, ויצירת תקשורת טובה עם המטופלים והספקים. בינה מלאכותית יכולה גם לדמוקרטיזציה של גישה לידע רפואי וחומרי הכשרה.
שאלה 3: מהם החסרונות של בינה מלאכותית בתחום הבריאות?
תשובה 3: החסרונות של בינה מלאכותית כוללים סיכונים לפרטיות המטופל, אי דיוקים נתוניים אפשריים במערכות נתונים סינתטיות, המשכת התיקים באלגוריתמים שופעי גורמים, הצורך בהשקעה רבה ובמשאבי טכנולוגיה כדי להציב מערכות על בסיס בינה מלאכותית, והאתגר לשלב את המערכות הללו לנפרדות התשתיות הרפואיות הקיימות.
The source of the article is from the blog karacasanime.com.ve