50 mln. gavęs „Hippocratic“ pasižymi humanistinėmis savybėmis
Dirbtinis intelektas (DI), ypač generatyvinis DI, turi didžiulį potencialą pertvarkyti sveikatos priežiūros pramonę. Puikus to pavyzdys yra „Hippocratic“, kuri neseniai išėjo iš pogrindžio, gavusi įspūdingą 50 mln. dolerių pradinį finansavimą ir įvertinta triženkliu milijonų skaičiumi[1].
Įmonės, prisidėjusios prie šio finansavimo raundo, yra „Andreessen Horowitz“ „General Catalyst“, o tai rodo didelį pasitikėjimą „Hippocratic“ technologija ir dirbtinio intelekto modeliu, specialiai pritaikytu sveikatos priežiūrai. Įkurta gydytojų, ligoninių administratorių, medicinos specialistų ir dirbtinio intelekto tyrėjų, „Hippocratic“ siekia sukurti saugiausią dirbtinį sveikatos bendrąjį intelektą, kad gerokai pagerintų sveikatos priežiūros paslaugų prieinamumą ir rezultatus.
Istoriškai dirbtinio intelekto integravimas į sveikatos priežiūrą davė nevienareikšmiškų rezultatų. Tokios bendrovės kaip „Babylon Health“ ir „Watson Health“ susidūrė su kontrole ir iššūkiais. Tačiau „Hippocratic“ išsiskiria tuo, kad daugiausia dėmesio skiria konkretiems naudojimo atvejams, pavyzdžiui, išmokų ir sąskaitų išrašymo paaiškinimui, mitybos patarimams, priminimams apie vaistus, priešoperacinėms užklausoms, pacientų įdarbinimui ir neigiamų tyrimų rezultatų, kurie nerodo jokių sveikatos problemų, pateikimui[ref en-2].
Siekdama spręsti susirūpinimą keliančius saugumo ir empatijos klausimus, įmonė teikia pirmenybę tonuso nustatymui ir empatijos perteikimui geriau nei konkuruojančios technologijos. Bendrovė į savo dirbtinio intelekto modelį įtraukia gerą elgesį prie lovos ir pripažįsta teigiamo bendravimo su pacientais poveikį sveikatos rezultatams.
„Hippocratic“ sukūrė etaloną, pagal kurį vertinamos jo modelio humanistinės savybės, įskaitant empatiją ir asmeninį domėjimąsi paciento gyvenimu. Atlikus šiuos vertinimus, „Hippocratic“ modelis surinko daugiau balų nei kiti modeliai, įskaitant „GPT-4“, kuris užkariavo pasaulį ir juo remiamos kitos technologijos[2].
Dirbtinis intelektas gali padėti sveikatos priežiūros specialistams
Nors mintis, kad kalbos modelis pakeis sveikatos priežiūros darbuotojus, gali kelti skepticizmą, „Hippocratic“ teigia, kad jos modeliai yra labai pajėgūs. Jie mokomi prižiūrint medicinos specialistams ir išleidžiami tik tada, kai dabartiniai šias pareigas einantys specialistai sutinka, kad modelis yra paruoštas.
Didėjant darbo sąnaudoms ir sveikatos priežiūros sistemoms susiduriant su finansiniais sunkumais, kalbiniai modeliai gali padėti sumažinti išlaidas, nes ekonomiškiau užpildys laisvas darbo vietas. Tačiau reikia spręsti tokias problemas kaip galimas šališkumas ir rizika, susijusi su automatizavimo šališkumu, kai žmonės labiau pasitiki dirbtiniu intelektu nei kitais šaltiniais.
Šališkumas sveikatos priežiūros srityje gali paveikti modelius, apmokytus remiantis šališkais medicininiais įrašais, tyrimais ir moksliniais tyrimais. Labai svarbu, kad „Hippocratic“ pabrėžtų savo modelių klaidingumą. Būtina užtikrinti skaidrumą, susijusį su partneriais, klientais, mokymo duomenimis ir nuasmenintų duomenų naudojimu modeliams mokyti[3].
Nors konkurentai gali kelti iššūkį, „General Catalyst“ vykdomasis direktorius Hemantas Taneja tiki „Hippocratic“ požiūriu. Bendrovė siekia sukurti specialiai sveikatos priežiūrai skirtą dirbtinio intelekto programą, kuri būtų sąžininga, nešališka, saugi ir naudinga visuomenei. Jie teikia pirmenybę sąžiningumui, į kiekvieną specializuotą užduotį įtraukdami išsamius medicinos ekspertų atsiliepimus.
Didžiąją dalį iš 50 mln. dolerių pradinio finansavimo „Hippocratic“ planuoja skirti talentų įsigijimui, kompiuteriniams ištekliams, duomenims ir partnerystei. Bendrovė pripažįsta, kad svarbu investuoti į šias sritis siekiant toliau plėtoti ir tobulinti savo dirbtinio intelekto modelį, taip užtikrinant jo potencialą daryti didelį poveikį sveikatos priežiūros pramonei.
Dirbtinio intelekto projektai ir jų naudojimas taps pasaulio norma
„Hippocratic“ vizija atitinka didėjantį novatoriškų sveikatos priežiūros sprendimų poreikį. Tobulėjant technologijoms, didėja dirbtinio intelekto įrankių ir sistemų, galinčių padidinti sveikatos priežiūros specialistų gebėjimus ir pagerinti pacientų priežiūrą, poreikis. Pasitelkdama dirbtinio intelekto galią, įmonė siekia spręsti svarbiausius sveikatos priežiūros pramonės iššūkius, įskaitant išlaidų mažinimą, didesnį efektyvumą ir geresnius pacientų gydymo rezultatus.
Sveikatos priežiūros sektorius susiduria su didėjančiomis išlaidomis ir ribotais ištekliais, todėl vis sunkiau patenkinti augančius pacientų poreikius. Dirbtinio intelekto valdomi kalbos modeliai, tokie kaip „Hippocratic“ sukurtasis, siūlo galimą sprendimą automatizuojant įvairias užduotis ir procesus.
Tokias funkcijas, kaip išmokų ir sąskaitų paaiškinimas, patarimai dėl mitybos ir atsakymai į dažniausiai pasitaikančius pacientų klausimus, dirbtinio intelekto sistemos gali atlikti efektyviai ir tiksliai. Tai ne tik sumažina sveikatos priežiūros specialistų darbo krūvį, bet ir leidžia ekonomiškai efektyviai teikti svarbiausias paslaugas[4].
Be to, dirbtinio intelekto modelių gebėjimas generuoti asmenines rekomendacijas ir priminimus gali turėti didelės įtakos pacientų sveikatos priežiūros paslaugų laikymuisi ir įsitraukimui. Pasinaudodama pacientų duomenimis ir medicinos žiniomis, dirbtinio intelekto sistema gali pateikti specialiai pritaikytus priminimus apie vaistus, mitybos pasiūlymus ir priešoperacinius nurodymus. Toks suasmenintas požiūris gali pagerinti pacientų reikalavimų laikymąsi, gydymo rezultatus ir bendrą pacientų pasitenkinimą.
Medicinos ateitis dirbtinio intelekto ir technologijų naujovių rankose
Kitas svarbus aspektas, kuriame dirbtinis intelektas gali turėti įtakos, yra diagnostika ir sprendimų priėmimas. Nors „Hippocratic“ nėra orientuotas į ligų diagnozavimą, negalima nepastebėti, kad DI gali padėti šioje srityje. Dirbtinio intelekto algoritmai pademonstravo nepaprastą tikslumą analizuojant medicininius vaizdus, pavyzdžiui, rentgeno, kompiuterinės tomografijos ir magnetinio rezonanso tyrimus, padėdami radiologams ir gydytojams aptikti pakitimus ir atlikti tikslesnes interpretacijas.
Integravus dirbtinio intelekto valdomas diagnostikos priemones į sveikatos priežiūros darbo eigą, galima padidinti diagnostikos tikslumą, pagreitinti procesą ir galbūt išgelbėti gyvybę anksti nustačius ligas. Vienas iš svarbių iššūkių sveikatos priežiūros srityje yra nepageidaujamų reiškinių ar komplikacijų numatymas ir prevencija.
Analizuodami didžiulius pacientų duomenų kiekius, DI algoritmai gali nustatyti dėsningumus ir rizikos veiksnius, kurie gali prisidėti prie nepageidaujamų pasekmių. Tai leidžia sveikatos priežiūros paslaugų teikėjams aktyviai įsikišti ir įgyvendinti prevencines priemones rizikai sumažinti. Pavyzdžiui, dirbtinis intelektas gali padėti numatyti pakartotinio hospitalizavimo tikimybę arba nustatyti pacientus, kuriems yra didelė tam tikrų ligų rizika, todėl sveikatos priežiūros specialistai gali parengti individualius priežiūros planus ir intervencines priemones, pritaikytas individualiems poreikiams.
Galimas dirbtinio intelekto poveikis sveikatos priežiūros pramonei neapsiriboja vien tik atskirų pacientų priežiūra. Dirbtinio intelekto valdomos sistemos gali kaupti ir analizuoti didelės apimties duomenų rinkinius, suteikdamos vertingų įžvalgų visuomenės sveikatos planavimui, ligų priežiūrai ir epidemiologiniams tyrimams. Nustatydamas dėsningumus ir tendencijas gyventojų sveikatos duomenyse, dirbtinis intelektas gali padėti anksti aptikti ligos protrūkius, stebėti ligos progresavimą ir optimizuoti visuomenės sveikatos intervencijas.
Kadangi dirbtinis intelektas vis labiau integruojamas į sveikatos priežiūrą, labai svarbu spręsti tokias problemas kaip privatumas, saugumas ir etinės pasekmės. Svarbiausia apsaugoti pacientų duomenis, užtikrinti dirbtinio intelekto algoritmų skaidrumą ir spręsti šališkumo bei skirtumų sveikatos priežiūros srityje problemas. „Hippocratic“ dėmesys saugumui, privatumui ir sveikatos priežiūros specialistų sertifikavimui yra žingsnis teisinga linkme, skatinantis pasitikėjimą ir atsakomybę naudojant dirbtinio intelekto technologijas.
Dirbtinio intelekto naudojimas gali iš esmės pakeisti pacientų priežiūrą, diagnostiką, gydymo planus
„Hippocratic“ dirbtinio intelekto projektas kol kas yra pirmas tokio pažangumo žingsnis link medicinos ateities. Tačiau technologijos ir būtent didysis kalbos modelis specialiai sukonfigūruotas sveikatos priežiūros sistemai, gali turėti daugiau reikšmės ir panaudojimo nei atrodo iš pradžių.
Patobulinta diagnostika ir ankstyva diagnostika
Dirbtinio intelekto algoritmai gali nepaprastai greitai ir tiksliai analizuoti didelius medicininių duomenų kiekius, įskaitant elektroninius sveikatos įrašus, laboratorinių tyrimų rezultatus, medicininius vaizdus ir genetinę informaciją. Mašininio mokymosi algoritmai gali mokytis iš dėsningumų ir nustatyti subtilius rodiklius, kurių gydytojai žmonės gali nepastebėti.
Dirbtinio intelekto valdomos diagnostikos priemonės gali padėti anksti aptikti ligas, todėl galima laiku imtis intervencijos ir galbūt išgelbėti gyvybę. Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto algoritmai pademonstravo įspūdingus gebėjimus nustatant įvairias vėžio rūšis, įskaitant plaučių, krūties ir odos vėžį, dažnai tikslumu ir greičiu pranokdami žmonių ekspertus.
Individualizuoti gydymo planai
Kiekvienas pacientas yra unikalus, todėl dirbtinis intelektas gali atlikti esminį vaidmenį pritaikant gydymo planus pagal individualius poreikius. Pasitelkdamas mašininio mokymosi algoritmus, dirbtinis intelektas gali analizuoti paciento duomenis, įskaitant ligos istoriją, genetinius profilius ir gydymo rezultatus, kad sukurtų asmenines gydymo rekomendacijas. Šis metodas gali pagerinti gydymo veiksmingumą ir sumažinti nepageidaujamą poveikį, atsižvelgiant į pacientui būdingus veiksnius, kurie gali turėti įtakos gydymo atsakui.
Prognostinė analitika ir prevencinė priežiūra
Dirbtinis intelektas gali analizuoti didžiulius pacientų duomenų kiekius, kad būtų galima nustatyti dėsningumus ir prognozuoti ligos eigą bei galimą riziką sveikatai. Naudodami prognozavimo analizę, sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai gali nustatyti pacientus, kuriems yra didesnė rizika susirgti tam tikromis ligomis, todėl galima imtis aktyvių intervencijų ir vykdyti prevencinę priežiūrą.
Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto algoritmai gali numatyti pakartotinio hospitalizavimo tikimybę, todėl sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai gali atitinkamai paskirstyti išteklius ir parengti intervencines priemones. Šis metodas yra labai perspektyvus mažinant sveikatos priežiūros išlaidas ir gerinant pacientų gydymo rezultatus.
Efektyvi sveikatos priežiūros veikla
Dirbtinis intelektas gali racionalizuoti sveikatos priežiūros operacijas, padaryti jas veiksmingesnes ir ekonomiškesnes. Administracinės užduotys, pavyzdžiui, vizitų planavimas, medicininis kodavimas ir sąskaitų išrašymas, gali būti automatizuotos naudojant dirbtinio intelekto sistemas, taip sumažinant sveikatos priežiūros darbuotojams tenkančią naštą ir sumažinant klaidų skaičių.
Be to, dirbtinio intelekto valdomi pokalbių robotai ir virtualūs asistentai gali tvarkyti įprastas pacientų užklausas, taip atlaisvindami sveikatos priežiūros specialistams brangaus laiko, kad jie galėtų sutelkti dėmesį į sudėtingesnius atvejus.
Vaistų atradimas ir kūrimas
Naujų vaistų kūrimas yra sudėtingas ir daug laiko reikalaujantis procesas. Tačiau dirbtinis intelektas gali pagreitinti ir optimizuoti įvairius vaistų atradimo ir kūrimo etapus. Mašininio mokymosi algoritmai gali analizuoti didžiulius duomenų kiekius, įskaitant mokslinę literatūrą, klinikinių tyrimų rezultatus ir molekulines struktūras, kad būtų galima nustatyti galimus vaistų taikinius ir numatyti vaistų veiksmingumą. Dirbtinio intelekto algoritmai taip pat gali padėti optimizuoti vaistų formules ir dozavimo schemas, todėl gydymas gali būti veiksmingesnis ir labiau individualizuotas.
Nuotolinė pacientų stebėsena
Dirbtinio intelekto valdomi dėvimi prietaisai ir nuotolinio stebėjimo sistemos leidžia nuolat stebėti paciento sveikatos parametrus, tokius kaip širdies ritmas, kraujospūdis ir gliukozės kiekis. Šie prietaisai gali realiuoju laiku įspėti sveikatos priežiūros paslaugų teikėjus apie bet kokius susirūpinimą keliančius pokyčius, todėl galima imtis ankstyvų intervencijų ir užkirsti kelią komplikacijoms. Nuotolinė pacientų stebėsena, paremta dirbtiniu intelektu, taip pat leidžia valdyti lėtines ligas pacientams patogiai būnant namuose, todėl sumažėja poreikis dažnai lankytis ligoninėje.
Medicininis vaizdavimas ir radiologija
Dirbtinis intelektas parodė, kad jis turi didelį potencialą tobulinant medicininį vaizdavimą ir radiologiją. Gilaus mokymosi algoritmai gali analizuoti medicininius vaizdus, pavyzdžiui, rentgeno, kompiuterinės tomografijos ir magnetinio rezonanso tyrimus, aptikti pakitimus, padėti nustatyti diagnozę ir padėti radiologams atlikti tikslesnes interpretacijas. Dirbtiniu intelektu paremta vaizdų analizė gali sumažinti žmogiškųjų klaidų tikimybę, padidinti efektyvumą ir pagreitinti interpretavimo procesą, o tai padeda greičiau nustatyti diagnozę ir gydyti.
