Генеративный ИИ в здравоохранении: всеобъемлющее руководство для лиц, принимающих решения

• АИ/МЛ
• 24 февраля 2025 г.

Парт Пандья

Как и во многих других отраслях, генеративный ИИ в здравоохранении также играет жизненно важную роль. От медицинских исследований до открытия лекарств, диагностики заболеваний, медицинской визуализации и эффективного административного управления с полной автоматизацией, он революционизирует операции в области здравоохранения. Этот блог состоит из интенсивного анализа роли генеративного ИИ в здравоохранении, демистифицируя все, что должны знать лица, принимающие решения.

Генеративный ИИ (искусственный интеллект) использует ИИ для создания нового контента, такого как текст, изображения, видео, музыка, аудио и многое другое. Хотя он реализован в нескольких отраслях, генеративный ИИ в здравоохранении меняет традиционные операции в области здравоохранения. Babylon Health, Amazon Pharmacy и Pfizer являются одними из лучших имен, использующих ген ИИ в медицинских учреждениях.

В то время как Babylon Health использует Gen AI для проверки симптомов для точной диагностики и рекомендаций, Amazon Pharmacy интегрирует его для оптимизации рекомендаций по лекарствам. Аналогичным образом, Pfizer использует генеративный ИИ для обнаружения лекарств и клинических испытаний. От диагностики до специализированных лекарств и открытия лекарств, генеративный ИИ полностью меняет ландшафт здравоохранения.

Этот блог объясняет все о роли генеративного ИИ в индустрии здравоохранения, о том, как он трансформируется, и о том, как лица, принимающие решения в области здравоохранения, могут извлечь максимальную пользу из этой самой технологии.

Генеративный ИИ в здравоохранении: краткое введение

Генеративный ИИ, подмножество ИИ в здравоохранении, продвигает медицинское лечение и опыт пациентов, трансформируя экосистему здравоохранения. С помощью гена ИИ компании создают инновационные решения, которые улучшают исследования, диагностику и лечение. Эти интеллектуальные решения производят синтетические медицинские данные, такие как реалистичные изображения, для обучения диагностическим моделям; и разрабатывают новые лекарственные соединения, ускоряя процедуры обнаружения лекарств.

Генеративный ИИ в персонализированной медицине настраивает планы лечения, согласовывая данные пациентов, стремясь обеспечить лечение, адаптированное к самому пациенту. Он также помогает создавать медицинский контент, включая клиническую документацию и отчеты, смягчая административное бремя.

Кроме того, генеративный ИИ повышает способность медицинских работников, предоставляя новые идеи и оптимизируя клинические рабочие процессы, помогая им с большей эффективностью и точностью в решениях. Он прокладывает путь для полностью адаптированных, эффективных и эффективных решений в области здравоохранения.

Генеративный ИИ в размерах рынка здравоохранения и использовании статистики

• В отчетах говорится, что размер генеративного ИИ на рынке здравоохранения, как ожидается, достигнет 20,2 млрд долларов к 2032 году, демонстрируя рост на 33,2% с 2024 по 2032 год.
• Согласно другому исследованию, генеративный ИИ на рынке здравоохранения во всем мире, как ожидается, составит 2,67 миллиарда долларов в 2025 году и, как ожидается, достигнет 39,70 миллиарда долларов к 2034 году при CAGR 35,17% между прогнозируемым периодом (2024-2034).
• В США генеративный ИИ на рынке здравоохранения, по прогнозам, достигнет 10 495,69 млн долларов к 2034 году при CAGR 35,45% с 2024 по 2034 год.

Вот насколько велико настоящее и Будущее генеративного ИИ Это в здравоохранении!

Применение генеративного ИИ в здравоохранении с примерами из реальной жизни

Когда речь заходит о роли генеративного ИИ в здравоохранении, он имеет широкий спектр вариантов использования: от автоматизированных административных операций до медицинской визуализации и диагностики, медицинских исследований, обнаружения лекарств и специализированных лекарств. Компании по разработке программного обеспечения для здравоохранения Разработайте программные решения на базе ИИ, выводя здравоохранение на новый уровень.

Ниже приведены некоторые из лучших применений генеративного ИИ в здравоохранении, а также реальные примеры для ясного, но интенсивного обучения:

1.Автоматизированные административные операции

От умного планирования назначения до автоматической транскрипции и обновления EHR до автоматизации обработки заявок и оптимизации потока пациентов, генеративный ИИ в здравоохранении полностью автоматизирует административные операции.

Чат-боты с поддержкой ИИ обрабатывают запросы пациентов и направляют их в соответствующие отделы и должностные лица, а модели машинного обучения помогают в кодировании и выставлении счетов с оптимальной точностью. Это минимизирует обременительные административные задачи, уменьшает ошибки и повышает операционную эффективность, позволяя медицинским работникам сосредоточиться на уходе за пациентами. Вот как это делается:

• Расписание назначений: Системы, управляемые ИИ, предсказывают время назначения в соответствии с потребностями и предпочтениями пациента, доступностью врача и историческими моделями, обеспечивая разумное и автоматизированное планирование назначения с уменьшенными шансами отмены.
• Обновленная электронная медицинская карта (EHR): ИИ автоматически обновляет EHR, чтобы привести их в соответствие с медицинскими историями, разговорами и результатами лабораторных исследований, обеспечивая точность и обновление записей без необходимости вмешательства человека. 
• Автоматическая транскрипция: Генеративный ИИ транскрибирует взаимодействия между врачом и пациентом в отлично структурированные клинические заметки, сокращая время, затрачиваемое на документацию. 
• Автоматизированные напоминания: Генеративный ИИ в здравоохранении отправляет автоматические напоминания о назначении через SMS, электронную почту или звонки, уменьшая количество показов без показов, одновременно повышая клиническую эффективность.
• Автоматический биллинг: Генеративный ИИ эффективно считывает клиническую документацию, предоставляемые услуги, перекрестные ссылки и генерирует точные коды выставления счетов, обеспечивая точную подачу претензий и соблюдение требований страхования. 
• Автоматизация обработки претензий: Системы на базе ИИ автоматизируют весь цикл претензий, от создания форм претензий до выявления недостающих данных и даже отслеживания отклоненных претензий или недоплат.
• Автоматическое медицинское кодирование: Генеративный ИИ помогает медицинским работникам генерировать правильные коды CPT, ICD-10 и HCPCS из клинической документации, сводя к минимуму человеческие ошибки и максимизируя точность кодирования.
• Страховая проверка права: Генеративный ИИ автоматически проверяет право пациентов на получение страховки, сокращая время, затрачиваемое на обращение к страховщикам, и повышая эффективность регистрации пациентов.
• Чат-боты AI: Чат-боты с искусственным интеллектом, как правило, обрабатывают обычные запросы пациентов, такие как вопросы о расписании назначений, страховом покрытии, основных медицинских запросах и выставлении счетов, упрощая общение и поддержку пациентов.
• Прогнозная аналитика для потока пациентов: Генные системы на базе ИИ предсказывают уровень приема, нехватку ресурсов и потенциальные узкие места, помогая медицинским работникам принимать активные решения о требованиях.

Пример из реальной жизни: Dragon Medical One и система на базе ИИ от Olive

Nuance Communications' Dragon Medical One - это реальный пример автоматизированной административной операции в здравоохранении, основанной на искусственном интеллекте. Он использует обработку естественного языка (NLP) и генеративный ИИ и транскрибирует взаимодействия врача и пациента в режиме реального времени, превращая речь в структурированную клиническую документацию.

Кроме того, технология помогает с автоматизированным выставлением счетов и кодированием, извлекая соответствующую информацию из медицинских записок и записей пациентов, обеспечивая точность и соответствие. Автоматизация уменьшает время, усилия и ошибки, а также повышает эффективность и уход за пациентами, а также общий рабочий процесс в условиях здравоохранения.

Система Olive на базе ИИ является еще одним примером, который автоматизирует бэк-офисные задачи, такие как управление циклом доходов, планирование пациентов и обработка претензий. Кроме того, Olive эффективно обрабатывает сложные административные операции, такие как рассмотрение и авторизация претензий, генерация отчетов и операции записи пациентов, позволяя сотрудникам сосредоточиться на основной деловой деятельности.

2. Медицинская визуализация и диагностика

Медицинская визуализация — это процесс создания визуальных представлений человеческого тела, которые изображают внутреннюю структуру человеческого тела, используемую для клинического анализа, диагностики и планирования лечения. Они помогают распознавать, отслеживать и управлять различными медицинскими заболеваниями.

Генеративный ИИ революционизирует медицинскую визуализацию и диагностику, делая их доступными, точными и эффективными. Используя передовые модели машинного обучения и глубокого обучения, генеративную интерпретацию изображений ИИ и принятие диагностических решений, позволяя упростить и более точные результаты. Ниже приведены способы, с помощью которых генный ИИ облегчает медицинскую визуализацию и диагностику:

• Автоматическая интерпретация изображений: Генеративные алгоритмы ИИ автоматически анализируют медицинские изображения, такие как КТ, рентгеновские лучи, МРТ и ультразвук, чтобы идентифицировать аномалии, поражения, опухоли и многие другие состояния здоровья.
• Увеличение данных: Генеративные модели, такие как GAN (генеративные состязательные сети), VAE (вариационные автокодеры) или модели диффузии, генерируют синтетические медицинские изображения, выравнивая доступные наборы данных для обучения моделей машинного обучения.
• Синтез изображений и улучшение: Генеративные модели ИИ, такие как GAN (Generative Adversarial Networks) и модели диффузии, синтезируют высококачественные медицинские изображения на основе существующих данных, что снижает необходимость в дополнительных сканированиях, что имеет решающее значение как с точки зрения стоимости, так и с точки зрения безопасности пациентов.
• Снижение шума: Генеративная система искусственного интеллекта снижает уровень шума и артефактов на медицинских снимках. Это приводит к более прозрачной и точной визуализации.
• Прогнозный диагноз: Генные системы ИИ, обученные на больших наборах данных маммографии, могут обнаруживать и прогнозировать аномалии, указывая на заболевания на ранних стадиях.
• Расширенный диагноз и принятие решений: Генеративные системы с поддержкой ИИ обнаруживают и определяют приоритеты критических отклонений в медицинской визуализации, таких как кровотечение из мозга или переломы позвоночника, от КТ. Это позволяет радиологам ставить более точные диагнозы, помечая возможные проблемы для раннего лечения.

Пример из реальной жизни: Медицинское зрение Zebra

Zebra использует ИИ для анализа медицинской визуализации, такой как МРТ, рентгеновские лучи и КТ, что позволяет легко и эффективно диагностировать различные состояния, такие как сердечно-сосудистые заболевания и неврологические расстройства. Он автоматически считывает медицинские изображения, выявляет аномалии и создает диагностические отчеты для рентгенологов для обзора, повышая точность и эффективность диагностических процедур.

3 Медицинские исследования и анализ данных 

Генеративные медицинские исследования и анализ данных с поддержкой ИИ революционизируют экосистему здравоохранения, ускоряя открытия, оптимизируя способ использования данных здравоохранения и улучшая клинические результаты.Большое количество данных, генерируемых в здравоохранении, таких как клинические испытания, записи пациентов, визуализация и геномика, обрабатываются и эффективно оцениваются в машинном обучении и глубоком обучении, намереваясь оптимизировать благополучие пациентов.

• Обработка естественного языка (NLP): Генеративный ИИ, обладающий компетенциями НЛП, понимает и интерпретирует сложные медицинские законы, тексты и прецедентное право, повышая точность извлечения соответствующей информации из более широких и сложных документов здравоохранения. 
• Эффективная обработка данных: Генеративный ИИ анализирует более широкий объем медицинских данных и автоматизирует задачи по извлечению данных и обзору документов. Это приводит к сокращению времени для административных разбирательств, освобождая исследователей от необходимости больше фокусироваться на выполнении других задач. 
• Поиск и поиск: Расширенные алгоритмы поиска Generative AI позволяют медицинским работникам оперативно получать наиболее актуальную информацию, повышая эффективность поиска и анализа данных.
• Резюме медицинского документа: Генеративный ИИ обобщает более крупные медицинские документы и предоставляет краткий обзор для исследователей, позволяя упростить комплексное принятие решений, особенно когда речь идет о работе с обширной медицинской литературой. 
• Оптимизация ресурсов: Автоматизируя задачи и оптимизируя доступные ресурсы, генеративный ИИ эффективно решает проблемы нехватки ресурсов в медицинских исследованиях, особенно в интересах тех, у кого ограниченное финансирование. 
• Прогнозная аналитика: Генеративный ИИ обрабатывает исторические медицинские данные и предлагает понимание потенциальных результатов, позволяя исследователям принимать обоснованные решения. 

Пример из реальной жизни: Инсилико Медицина

Insilico Medicine, биотехнологическая компания, использует генеративный ИИ для медицинских исследований и анализа данных. Он объединяет передовые модели ИИ, такие как генеративные состязательные сети (GAN) и обучение с подкреплением, чтобы ускорить исследование новых лекарств, проанализировать медицинские данные и раскрыть потенциальные терапевтические пути.

4.Открытие и развитие наркотиков 

Открытие и разработка лекарств состоит из многоэтапного процесса, включающего научные исследования, эксперименты и испытания, чтобы вывести новые лекарства из сырой идеи на рынок.

Из-за длительного времени исследований сложность биологических систем, высокие показатели отказов, регуляторные препятствия и огромная сумма расходов, открытие и разработка лекарств становится сложной.Однако генеративные системы с поддержкой ИИ облегчают хлопоты, связанные с задачами по открытию и разработке лекарств.

• Интеграция и анализ данных: Генеративный ИИ позволяет интегрировать и анализировать различные источники данных, такие как электронные медицинские записи, данные омики и научная литература, предлагая широкое понимание сложных биологических систем.
• Идентификация и валидация целей: Ген ИИ может оценивать биологические наборы данных, определять потенциальные цели лекарств и проверять их актуальность при заболеваниях, ускоряя процесс обнаружения лекарств на ранних стадиях.
• Поколение соединений: Генеративные модели ИИ компетентны в предложении оригинальных химических соединений с желаемыми свойствами, что позволяет исследователям исследовать более широкое химическое пространство для потенциальных лекарств.
• Биомаркер Discovery: Это процесс определения биологических показателей (биомаркеров) для выявления заболеваний, прогнозирования прогрессирования заболевания, отслеживания реакции на лечение или выявления пациентов, которые извлекут выгоду из конкретной терапии. Генеративные модели ИИ, особенно генеративные состязательные сети (GAN) и вариационные автокодировщики (VAE), используются для анализа огромных объемов биологических данных для получения новых, релевантных данных. Эти модели обучаются на больших наборах данных, таких как метаболомные данные, геномные данные, протеомические данные и информация о клинических испытаниях.
• Клинический дизайн испытаний: Модели ИИ гена, такие как вариационные автокодеры (VAE) или генеративные состязательные сети (GAN), могут генерировать синтетические данные, анализируя исторические данные клинических испытаний, направленные на улучшение дизайна испытаний, адресацию целевых групп пациентов и прогнозирование препятствий. Это повышает общую эффективность разработки лекарств, обеспечивая оптимизированный уход за пациентами.
• Переосмысление существующих лекарств: Генеративный ИИ также прогнозирует эффективность существующих препаратов против заболеваний, тем самым выявляя новые способы использования этих препаратов. Он открывает двери для перепрофилирования лекарств, ускоряя процедуры разработки.

Пример из реальной жизни: Инсилико Медицина

Insilico Medicine использует генеративный ИИ для обнаружения лекарств. Она использует методы глубокого обучения для прогнозирования молекулярного поведения, определения потенциальных потребителей лекарств и оптимизации проектирования новых терапевтических соединений. Insilico Medicine обнаружила высокоэффективные препараты для кандидатов, страдающих фиброзом и раком.

5.Торжественное лечение

Когда дело доходит до индивидуальных лекарств, врачи сталкиваются с проблемами в точной интерпретации обширных генетических и молекулярных данных. Более того, интеграция генетической информации в традиционные протоколы также сложна и требует непрерывного обучения для устранения пробелов в общем обучении. Благодаря силе генеративного ИИ он облегчает индивидуальные лекарства. Вот как!

• Анализ и интерпретация данных: Генеративный ИИ анализирует сложные генетические и молекулярные данные, позволяя медицинским работникам интерпретировать соответствующую информацию для индивидуальных планов. Он помогает точно определить общие и конкретные требования к маркерам и понять их последствия для индивидуального лечения.
• Обучение и образование: Генеративный ИИ, как правило, способствует образовательным инициативам, предлагая частые обновления о достижениях в области геномики и персонализированной медицины. Это помогает медицинским работникам оставаться в соответствии с новейшими технологиями и стратегиями лечения.
• Клиническая поддержка принятия решений: Генеративный ИИ предоставляет организациям здравоохранения немедленные, очевидные предложения по индивидуальному лечению. Он значительно улучшает процедуры принятия решений, быстро и точно анализируя обширные данные.
• Этичное и юридическое соответствие: Система здравоохранения, созданная генеративным ИИ, обеспечивает плавную навигацию по этическим и юридическим соображениям для специализированных лекарств. Она гарантирует, что системы ИИ придерживаются правил конфиденциальности и этических стандартов для укрепления доверия пациентов и поддержания соблюдения законов о здравоохранении.
• Фармакогеномные идеи: Модели генного ИИ способны исследовать фармакогеномные данные, намереваясь предсказать, как люди реагируют на лекарства. Это помогает настроить рецепты лекарств в соответствии с общими факторами, включив фармакогеномную информацию для улучшения результатов лечения и смягчения неблагоприятных последствий.

Пример из реальной жизни: PathAI

PathAI использует Gen AI для создания персонализированных планов, в частности в области патологии. Генеративные модели ИИ помогают PathAI анализировать образцы тканей и слайды патологии, предлагая онкологам интенсивное понимание диагнозов рака и стратегий лечения. Он помогает генерировать высококачественные синтетические изображения слайдов патологии, используемые для увеличения данных обучения для моделей ИИ, которые обнаруживают раковые клетки, идентифицируют агрессивность опухолей и находят тонкие паттерны тканей, которые могут указывать на рак на ранней стадии или другие заболевания.

6.Клиническая документация и медицинские записи

Генеративный ИИ обладает компетенцией по преобразованию клинической документации и ведения медицинской документации в организациях здравоохранения. Используя передовые модели машинного обучения, такие как глубокое обучение и обработка естественного языка (NLP), организации здравоохранения могут удобно ускорить процедуры документации и повысить точность при одновременном повышении общей эффективности медицинских рабочих процессов.

• Автоматическая клиническая документация: Генеративный ИИ автоматически создает клинические заметки, диктовки и истории пациентов, устраняя бремя ручных задач для врачей. Он делает это с большей скоростью и превосходством, позволяя врачам больше сосредоточиться на уходе за пациентами, поскольку они свободны от административных задач.
• Структурированный ввод данных с улучшенной точностью: Генеративные системы на базе ИИ помогают организовать клинические данные в структурированные форматы, которые легко анализировать. Это включает в себя превращение текстовых заметок в стандартизированные коды и форматы, включая коды SNOMED CT и ICD. Эти системы не только минимизируют человеческие ошибки, но и обеспечивают, чтобы важные детали не пропущены или не искажены в медицинских записях.
• Реализация решений в реальном времени: Генеративный ИИ анализирует данные пациентов и клинические записи и помогает принимать решения в режиме реального времени. Он включает в себя выявление потенциальных рисков, предоставление рекомендаций на основе фактических данных и предложение соответствующих методов лечения на основе последних медицинских исследований.
• Улучшенная вовлеченность пациентов: Gen AI создает сводки клинических записей, которые легко понять, что облегчает пациентам взаимодействие с их данными о здоровье. Эти системы запланируют встречи, отправляют напоминания и предоставляют учебный контент, подходящий для записей пациентов, что позволяет им легко управлять своим здоровьем.

Пример из реальной жизни: 1upHealth

1upHealth использует Generative AI для ускорения процесса клинической документации и управления медицинской документацией. Система интегрируется с системами Electronic Health Record (EHR) и применяет Generative AI, намереваясь автоматизировать генерацию, интерпретацию и обновление клинической документации.

Используя генеративный ИИ, платформа 1upHealth генерирует структурированные клинические документы на основе неструктурированных данных пациентов. Например, после консультации врача с пациентом ИИ берет транскрибированную речь или письменные заметки и превращает их в стандартизированную и структурированную документацию, такую как диагнозы, процедуры и рецепты на лекарства.

7. Телемедицина и дистанционный мониторинг пациентов

Генеративные системы искусственного интеллекта улучшают телемедицину и удаленный мониторинг пациентов (RPM) за счет улучшения способа доставки медицинских услуг удаленно. Эти системы формируют способ взаимодействия поставщиков медицинских услуг с пациентами, особенно по мере интеграции телемедицины и RPM в основную систему здравоохранения.

• Улучшенная виртуальная консультация:  Поставщики медицинских услуг могут использовать чат-боты с искусственным интеллектом в качестве инструментов для сортировки, чтобы направлять пациентов на протяжении первоначальных проверок симптомов, предлагать информацию о здоровье и даже эффективно планировать виртуальные визиты к врачам. Эти системы обладают компетенциями для моделирования консультаций по основным медицинским вопросам и предлагают индивидуальные рекомендации по здравоохранению, обеспечивая рациональную работу лекарств.
• Персонализированный мониторинг состояния здоровья с помощью дистанционного мониторинга пациентов (RPM): С ростом использования носимых устройств, например, умных часов, глюкометров и мониторов ЭКГ, генеративный ИИ анализирует большие объемы данных, связанных со здоровьем в реальном времени, собранных удаленно. Они обрабатывают и интерпретируют данные из различных источников, например, жизненно важные показатели, модели сна и физическую активность, чтобы обеспечить всеобъемлющее и индивидуальное понимание здоровья пациента.
• Хроническое лечение заболеваний: Хронические состояния, такие как гипертония, диабет и астма, нуждаются в частом мониторинге. Генеративный ИИ синтезирует данные с устройств RPM и записей пациентов, намеревающихся отслеживать прогрессирование заболевания, и предлагает индивидуальные рекомендации для подходящей корректировки лекарств, изменения образа жизни и дополнительные тесты.
• Автоматическая документация и отчетность: Генеративный ИИ автоматически генерирует клинические записи из виртуальных консультаций и данных RPM, помогая клиницистам сэкономить значительное количество времени. Он также помогает им документировать ключевые элементы консультации, такие как диагнозы, планы лечения и инструкции по последующему наблюдению, следя за тем, чтобы вести высококачественную запись, не добавляя к рабочей нагрузке клиницистов.

Пример из реальной жизни: Вавилон 

Одним из отличных примеров генеративного ИИ в здравоохранении является Babylon. Платформа телемедицины Babylon Health с искусственным интеллектом использует генеративный ИИ для анализа симптомов пациентов с помощью обработки естественного языка и предлагает виртуальные консультации с врачами. Она интегрируется с носимыми устройствами, предназначенными для удаленного мониторинга жизненно важных показателей пациентов. Система отражает проблемы со здоровьем, обеспечивает своевременные вмешательства и обеспечивает бесперебойную помощь при хронических состояниях.

Почему руководители должны инвестировать в генеративные решения для здравоохранения

Преимущества генеративного ИИ в здравоохранении включают скорость и точность в диагностике, улучшенное принятие решений, снижение ошибок, менее дорогостоящие разработки лекарств и клинические испытания, специализированные лекарства и многое другое. Вот почему руководители должны инвестировать в решения для генеративного ИИ в здравоохранении:

1.Скорость и точность в диагностике 

Генеративный ИИ в здравоохранении быстро анализирует большие наборы данных, такие как медицинские изображения, истории пациентов и результаты лабораторных исследований, ускоряя полный диагностический процесс. Он определяет модели, которые в противном случае могли бы быть упущены людьми, обеспечивая своевременную идентификацию состояний здоровья и приводя к более эффективным и целенаправленным предложениям в области здравоохранения.

2. принятие решений на основе данных с уменьшенной ошибкой человека

Генеративный ИИ обрабатывает огромные объемы медицинских данных и предоставляет основанные на фактических данных рекомендации для здравоохранения. Он позволяет клиницистам принимать обоснованные решения, что приводит к ограничению ошибок, таких как ошибочный диагноз и ненадлежащее лечение. Ограничивая человеческие предубеждения и надзор, генеративный ИИ делает последовательный и надежный медицинский выбор для лучшего ухода за пациентами.

3. Снижение затрат на разработку лекарств и клинические испытания

Генеративный ИИ в здравоохранении ускоряет открытие лекарств, быстрее прогнозируя молекулярное поведение и выявляя потенциальных кандидатов в лекарства. Более того, модели ИИ также имитируют результаты клинических испытаний, ограничивая необходимость длительных и дорогостоящих фаз испытаний. Он ускоряет разработку новых методов лечения, одновременно снижая затраты на исследования и тестирование. 

4.Усиленные результаты пациентов с индивидуальными планами лечения

ИИ в здравоохранении оценивает генетические, медицинские и экологические данные для создания индивидуальных планов лечения пациентов. Предвидя, как люди реагируют на различные методы лечения, он обеспечивает более эффективное и целенаправленное лечение. Этот уровень точной медицины повышает результаты пациентов при минимизации неблагоприятных эффектов и максимизации терапевтических преимуществ. Для более глубокого понимания того, как это работает на практике, исследуйте некоторые убедительные методы лечения. ИИ в случаях использования в здравоохранении и примеры из реальной жизни.

5.Отличная медицинская операция с экономической эффективностью

Генерирующий ИИ в здравоохранении автоматизирует различные операции в области здравоохранения, такие как клиническая документация, медицинская визуализация, диагностика, открытие лекарств и многое другое. Решения с поддержкой ИИ автоматизируют повторяющиеся задачи, оптимизируя распределение ресурсов без вмешательства человека, что способствует снижению стоимости медицинских операций с повышенной эффективностью и производительностью.

6.Эффективное управление рисками

Использование генеративного ИИ в здравоохранении позволяет заранее прогнозировать потенциальные осложнения в области здравоохранения. Таким образом, GenAI помогает разрабатывать профилактические меры для преодоления этих проблем. Поскольку генеративный ИИ преуспевает в управлении рисками, организациям здравоохранения не нужно беспокоиться об управлении рисками, позволяя им больше сосредоточиться на других важных мероприятиях. 

7.Улучшение доступности медицинских услуг с помощью виртуальных помощников

Виртуальные помощники на базе ИИ обеспечивают доступ к решениям в области здравоохранения в режиме 24/7, обеспечивая руководство, проверку симптомов и планирование назначений. Это обеспечивает повышенную доступность, особенно для малообеспеченных или сельских жителей. Кроме того, виртуальные помощники помогают с консультациями по профилактической помощи, напоминаниями о лекарствах и последующими консультациями, ускоряя общую эффективность и точность здравоохранения. 

Будущее генеративного ИИ в экосистеме здравоохранения

От лекарств на основе ИИ до революционных открытий и разработок лекарств, а также улучшенного управления больницами и оптимизации рабочих процессов, генеративный ИИ в здравоохранении будет революционизировать будущее.

AI-Powered Advanced Medication

Анализируя генетические, экологические и жизненные данные, генеративный ИИ разработает индивидуальные планы лечения для точного лечения. Алгоритмы на основе ИИ будут обнаруживать такие заболевания, как болезнь Альцгеймера, рак и заболевания сердца на ранних стадиях, обеспечивая раннее выявление заболеваний. Кроме того, модели машинного обучения будут прогнозировать ухудшение здоровья пациентов и обходить трудности с помощью проактивного вмешательства. 

Революционное открытие и развитие наркотиков 

ИИ ускорит открытие лекарств, выявив перспективные соединения за меньший промежуток времени и затрат. Глубокое обучение поможет предвидеть, как взаимодействуют молекулы, тем самым улучшая рецептуру лекарств с уменьшенными сбоями. Ген ИИ будет способствовать перепрофилированию существующих лекарств путем выявления новых применений для них, следовательно, ускоряя лечение основных заболеваний. 

Улучшенная медицинская визуализация и робототехника

В будущем будет царить радиология с помощью ИИ. Генный ИИ в здравоохранении повысит точность МРТ, КТ и рентгеновских лучей, помогая радиологам выявлять аномалии. Он также обеспечит автоматизированный анализ изображений путем быстрой обработки медицинских изображений, смягчая время прохождения диагностики. Кроме того, роботы с поддержкой ИИ будут помогать в минимально инвазивных операциях, максимизируя точность и минимизируя время восстановления. 

Управление больницами и оптимизация рабочего процесса

Ген ИИ будет автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как планирование назначений, медицинская транскрипция, выставление счетов и страховые претензии в медицинских учреждениях. Оптимизация распределения ресурсов и улучшение рабочего процесса в больнице и пропускной способности пациентов, решения с поддержкой гена ИИ повышают эффективность при одновременном снижении затрат. Кроме того, чат-боты и голосовые помощники будут отвечать на запросы и назначать посещения, тем самым повышая вовлеченность пациентов.

Генеративный ИИ в здравоохранении: вызовы и решения 

Хотя есть преимущества, внедрение генеративного ИИ для здравоохранения сопряжено с несколькими проблемами. Ниже приведены способы, с помощью которых организации могут обойти эти проблемы, когда ИИ внедряется в медицинских учреждениях:

Сотрудничество с медицинскими работниками

Содействие сотрудничеству между аналитиками данных, специалистами по искусственному интеллекту и медицинскими работниками является сложной задачей из-за различий в экспертизе и приоритетах. Например, врачи сосредоточены на уходе за пациентами, в то время как специалисты по искусственному интеллекту могут не иметь клинической информации, а аналитики данных могут неправильно понимать медицинские рабочие процессы. Это отключение, вероятно, приведет к решениям ИИ, которые трудно интегрировать или не отвечают реальным потребностям.

Вовлечение клиницистов в процесс внедрения ИИ в здравоохранении является обязательным, что позволяет разрабатывать решение, которое согласуется с клиническим рабочим процессом и решает реальные проблемы в здравоохранении.

Этические принципы с ограничением предвзятости

Неправильные этические принципы и предубеждения могут привести к тому, что модели ИИ в здравоохранении усилят существующие диспропорции и приведут к неточной диагностике или рекомендациям по неравному лечению. Это может усугубить неравенство в здравоохранении, угрожать результатам лечения пациентов и подорвать доверие к системам ИИ, в конечном итоге подрывая качество медицинской помощи.

Поэтому создание этических принципов использования ИИ в здравоохранении и ограничение предубеждений в данных и алгоритмах обучения обеспечивает справедливые и беспристрастные результаты, особенно в таких важных областях, как диагностика и рекомендации по лечению.

Вопросы конфиденциальности данных и безопасности

Генеративный ИИ требует огромного количества данных о пациентах, включая генетические данные, клинические данные, медицинские изображения и т. Д. Для обучения точным моделям. Модели ИИ, если они не защищены должным образом, могут быть уязвимы для кибератак, что приводит к несанкционированному доступу к конфиденциальной информации о здравоохранении.

Компании должны использовать шифрование данных и децентрализацию; анонимизацию и деидентификацию для определения приоритетов надежной конфиденциальности данных для обеспечения соблюдения правил конфиденциальности в здравоохранении.

Непрерывное обучение и образование

Неправильное обучение и образование для медицинских работников по инструментам ИИ ставит под угрозу неправильное использование или неправильное толкование результатов ИИ. Клиницисты могут изо всех сил пытаться понять рекомендации ИИ, что приводит к плохому принятию решений, непоследовательному уходу за пациентами и сопротивлению принятию, что, наконец, препятствует интеграции и эффективности ИИ в здравоохранении.

Следовательно, организации здравоохранения должны убедиться, что медицинские работники получают частое обучение и образование для эффективного понимания и использования инструментов ИИ, приводя их в соответствие с последними достижениями, этическими соображениями и отличными подходами в приложениях ИИ.

Клиническая валидация и нормативное соблюдение

В отсутствие надлежащей клинической проверки и соблюдения нормативных требований инструменты ИИ вряд ли будут тщательно проверены на безопасность или эффективность. Это может привести к неправильным диагнозам, ненадлежащему лечению или нормативным штрафам.

Следовательно, важно обеспечить, чтобы генеративные модели ИИ проходили тщательное клиническое тестирование и валидацию, обеспечивая оптимальную точность и надежность, соблюдая нормативное соответствие и получая необходимые разрешения до внедрения ИИ в медицинских учреждениях.

Интеграция и масштабируемость

При неправильной интеграции и масштабируемости инструменты ИИ могут испытывать трудности с бесперебойной работой с существующими системами здравоохранения. Это может привести к сбоям в рабочем процессе и привести к неэффективному использованию ресурсов, несоответствиям данных и вялому принятию. В случае отсутствия масштабируемости решения ИИ могут не соответствовать требованиям более крупных или растущих медицинских установок.

Поэтому при разработке важно обеспечить точную интеграцию с существующими системами здравоохранения.Система должна быть совместима с различными больничными ИТ-системами и электронными медицинскими записями (EHR).

Использование мощи генерирующего ИИ для более умного здравоохранения с помощью инвентаризации ума

MindInventory является ведущим Компания по разработке генеративного ИИНаши генеративные разработчики ИИ используют возможности GAN, трансформаторов, таких как ChatGPT; LLM с открытым исходным кодом, таких как Llama 2 и DALL-E, инструменты создания текстовых аватаров, стабильная диффузия и многое другое, чтобы предоставить отличные решения для организаций здравоохранения по всему миру. 

Sully.ai и Bipedai являются одними из немногих программных решений на базе ИИ, созданных нашими опытными инженерами ИИ. Они позволяют пользователям использовать мощь ИИ и вывести свой бизнес на новый уровень. 

Салли.ай Это решение с поддержкой ИИ, которое решает проблемы, устанавливая новые стандарты для автоматизации здравоохранения, основанной на ИИ. Это привело к повышению общей эффективности на 56%, увеличению на 33% генерации рецептурных банкнот и оптимизации на 27% производительности модели ИИ. 

БипедайМобильное приложение разработано специально для дополнения интеллектуальных навигационных систем с поддержкой ИИ. Клиент, реализующий Bipedai, испытал исключительный результат, который заключается в 75%-м увеличении эффективности предотвращения препятствий, 60%-м уменьшении стресса, связанного с навигацией, и 50%-м ускорении удовлетворенности пользователей, когда дело доходит до инструкций GPS. 

Если да, то это переход на систему здравоохранения с искусственным интеллектом, чтобы охватить повышенный опыт в области здравоохранения как для пациентов, так и для организаций здравоохранения. Свяжитесь с нашим экспертом, чтобы воплотить ваши идеи в реальность и революционизировать способ работы здравоохранения.

FAQs о генеративном ИИ в здравоохранении