Generatívna AI, technológia umelej inteligencie známa tým, že produkuje obrazy a texty, získava stúpajúcu pozornosť v oblasti medicíny. Významné inštitúcie ako Deloitte Center for Health Solutions, časť renomovanej konzultačnej spoločnosti Deloitte Consulting, prejavujú záujem o jej schopnosti. Prieskum zastupujúcich na manažérskej úrovni vedúcich spoločností v oblasti zdravotnej starostlivosti odhalil, že približne tri štvrtiny z nich buď experimentujú s generatívnou umeľou inteligenciou alebo plánujú zvýšiť jej nasadenie v rámci svojich operácií.
Tieto zistenia dopĺňajú predpovede výskumnej firmy Market.us, ktoré naznačujú, že trh generatívnej umelej inteligencie v oblasti zdravotníctva dosiahol hodnotu 800 miliónov USD v roku 2022 a do roku 2032 sa očakáva jeho explozívny nárast na približne 172 miliárd USD, čo ukazuje dramatický nárast jeho aplikácií.
Pokroky v medicínskom výskume boli výrazne posilnené vytvorením syntetických dát, ako vysvetľuje profesor Ivo Dinov z Univerzity v Michigane. Takéto dáta, umelo vytvorené a bežiaci identifikačných osobných údajov, sa ukázali byť kľúčové pri zabezpečení potrebných výskumných dát a zlepšení výsledkov štúdií.
Pokúšky sa týkajúce vytvárania liečiv, odborníci na umelej inteligencii ako Ashkan Afkhani z BCG X v Bostonskej konzultačnej spoločnosti Boston Consulting Group uvádzajú hlavné využitie generatívnej umelej inteligencie, vrátane navrhovania nových zlúčenín a optimalizácie výberu účastníkov klinických skúšok.
Lekári využívajú umelej inteligencii na vytváranie šitého na mieru otázok pre pacientské rozhovory, čím zlepšujú diagnostiku a liečbu. Aj to spomenul Ashkan Afkhani v kontexte analýzy neštruktúrovaných dát. Okrem toho, výskum publikovaný Elsevier Health naznačuje, že aj keď súčasné použitie je na úrovni 11 %, takmer polovica by si želala zahrnúť umelej inteligencie do klinického spôsudku.
Zlepšenie starostlivosti o pacientov a odľahčenie administratívnej záťaže predstavuje ďalší príklad. Generatívna umejn inteligencia bola dôležitá pre zlepšenie analýz obrazov v medicíne, pomohla pri diagnostike chorôb a pri zostavovaní personalizovaných liečebných plánov. Podľa Shannon Turlington Farrah z Forrester Research je generatívna umejn inteligencia kľúčový hráč v porozumení intervenciám a liečebným zásahom sociálnych determinantov zdravia.
Taktiež sú pozoruhodné efektívnostné zisky v medicínskom manažmente, pričom generatívna umejn inteligencia znižuje časy úloh a zvyšuje operačnú produktivitu. Softvér vybavený generatívnou umeľou inteligenciou pomáha rôznym pracovníkom v zdravotníctve, zjednocuje klinické záznamy a históriu pacientov do komplexných prehľadov. Michael Lewis Barnes, asistent profesor anesteziológie na Univerzite v Michigane, spomenul, ako umejná inteligencia pomáha v orientácii v komplexnej sieti právnych a regulačných dokumentov v medicínskej praxi.
Napokon, komerčné snahy medzi poskytovateľmi zdravotnej starostlivosti a pacientami sa predefinujú službami umejnej inteligencie ako OpenAI’s ChatGPT. Afkhani poznamenáva, že generovaný obsah pomáha pri pochopení pacientom, marketingu a prevádzke, skracuje procesné časy z mesiacov na týždne. Generatívna umejn inteligencia tiež poskytuje možnosti pre personalizované vzdelávanie a školenie, ako zdôraznil Dinov, naznačujúc použitia od generovania stručných úloh na báze učebníc až po rozšírenie možností vzdelávania pre tých, ktorí majú obmedzený prístup k medicínskemu vzdelávaniu.
Dôsledky rýchleho pokroku generatívnej umej inteligencie v zdravotníctve budú pretrvávať a ponúkať nespočetné výhody, pričom zároveň predstavujú nové výzvy a riziká, ktoré treba zvážiť v priebehu neustáleho posunu k vysokej integrácii technologicky riadených prostredí v zdravotníctve.
Dôležité Otázky a Odpovede:
O1: Aké sú hlavné výzvy a kontroverzie spojené s generatívnou umej inteligenciou v zdravotníctve?
O1: Kľúčové výzvy pri implementácii generatívnej umej inteligencie v zdravotníctve zahŕňajú zabezpečenie ochrany údajov a bezpečnosti, riadenie potenciálnych predsudkov v algoritmoch umelej inteligencie, riešenie právnych a regulačných prekážok a premostenie medzery v pochopení umelej inteligencie medzi zdravotníckymi odborníkmi. Kontroverzie môžu vzniknúť v dôsledku potenciálneho zneužitia syntetických dát, závislosti na technológii a rizika nahradenia ľudských znalostí riešeniami umelej inteligencie.
O2: Aké sú výhody generatívnej umej inteligencie v zdravotníctve?
O2: Výhody generatívnej umej inteligencie v zdravotníctve zahŕňajú urýchľovanie objavovania liekov, zlepšovanie presnosti lékarských diagnóz, zvyšovanie personalizovanej starostlivosti o pacientov, znižovanie administratívnej záťaže na zdravotníckych pracovníkov a uľahčovanie lepšej komunikácie medzi poskytovateľmi a pacientmi. Generatívna umejn inteligencia môže tiež demokratizovať prístup k medicínskym znalostiam a vzdelávacím materiálom.
O3: Aké sú nevýhody generatívnej umej inteligencie v zdravotníctve?
O3: Nevýhody generatívnej umej inteligencie zahŕňajú riziká pre ochranu údajov pacientov, potenciálne nepresnosti dát v syntetických dátach, upevňovanie predsudkov v algoritmoch umelej inteligencie, potrebu významných investícií a zdrojov na nasadenie umelej inteligencie, a náročnosť integrácie týchto systémov do existujúcej zdravotníckej infraštruktúry.
Výhody a Nevýhody:
Hlavnou výhodou generatívnej umej inteligencie je jej schopnosť premeniť poskytovanie zdravotnej starostlivosti, čím ju robí efektívnejšou a prispôsobenú individuálnym potrebám pacientov. Zjednocuje procesy objavovania liekov, klinických skúšok, diagnostiky a liečby a zároveň odľahčuje administratívne zaťaženie.
Na druhej strane generatívna umejn inteligencia prináša riziká, ako je možná strata ochrany údajov pacientov, závislosť na presných a nepredpojatých dátach a hrozba zmenšenia úlohy ľudského posúdenia pri rozhodovaní v zdravotníctve. Ďalej existujú obavy ohľadne dostupnosti technológie, potenciálneho odstránenia pracovných miest a zložitého učiaceho sa procesu pre zdravotníckych poskytovateľov, aby sa prispôsobili týmto pokročilým nástrojom.
Doporučené Súvisiace odkazy:
– Deloitte
– Market.us
– Boston Consulting Group (BCG)
– Forrester Research
– Elsevier Health
– OpenAI
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl