AI גנרטיבי בתחום הבריאות: יישומים, יתרונות, אתגרים ומגמות עתידיות

שירותי בריאות תמיד היו תחום שבו חדשנות מוערכת וחיונית להצלת חיים. למרות ההתקדמות הטכנולוגית, תעשיית הבריאות עדיין מתמודדת עם אתגרים מתמשכים.

PwC אומרת שעלויות שירותי הבריאות יעלו 7% ב2024. הסיבה לכך היא שחיקת עובדים, מחסור בעובדים, בעיות תשלום ועליית מחירים. התעשייה בוחנת טכנולוגיה חדשה כדי לספק טיפול טוב ללא עלויות גבוהות. תחום מפתח אחד הוא בינה מלאכותית גנרטיבית בתחום הבריאות.

AI Generative מוסיף מהירות, משפר את הדיוק ופותח דלתות לחידושים שעדיין לא דמיינו.

במאמר זה, נדון בכוחו של AI Generative בתחום הבריאות, היישומים שלו וכמה שיקולים אתיים.

יישומים של בינה מלאכותית גנרטיבית בתחום הבריאות

AI Generative מציע פתרונות להדרכה, אבחון, פיתוח תרופות ועוד בתחום הבריאות. בואו נסתכל על תחומי מפתח שבהם יש חשיבות רבה יותר לטכנולוגיה הזו.

1. הכשרה וסימולציות רפואיות

   AI גנרטיבי יוצר תרחישי בריאות מציאותיים לאימון. בניגוד לשיטות מסורתיות עם תרחישים קבועים, AI מסתגל בזמן אמת. זה מעשיר את חווית הלמידה. לדוגמה, אוניברסיטת מישיגן משתמשת בבינה מלאכותית כדי לדמות טיפול באלח דם, בעוד אוניברסיטת פנסילבניה חוקרת את התפשטות COVID-19.

2. אבחון קליני

   AI גנרטיבי עוזר בשתי דרכים עיקריות: שיפור תמונות רפואיות ואבחון מחלות. AI יכול להפוך סריקות באיכות נמוכה לתמונות ברזולוציה גבוהה. הוא גם משתמש בנתוני מטופלים כדי לזהות סימנים מוקדמים של מצבים כמו סרטן עור או אלצהיימר. Med-Palm 2 של גוגל, שהוכשר על נתונים רפואיים, השיג שיעור דיוק של 85% במענה על שאלות רפואיות.

3. פיתוח תרופות

   פיתוח תרופות חדשות הוא עניין יקר, לעתים קרובות מגיע מיליארדי דולרים. AI גנרטיבי יכול להוזיל עלויות באופן משמעותי. הוא יכול לעצב מולקולות חדשות ולחזות את התכונות של תרופות חדשות. לאחרונה, Recursion Pharmaceuticals רכשה את Valence, סטארט-אפ בינה מלאכותית, לעיצוב מועמדים לתרופות באמצעות AI.

4. משימות אדמיניסטרטיביות

   רופאים מתמודדים עם שיעור שחיקה גבוה, בין היתר בשל עבודה אדמיניסטרטיבית. בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה לסייע באוטומציה של משימות כמו מילוי רשומות בריאות אלקטרוניות (EHRs) ותזמון פגישות. נאוינה, סטארט-אפ בינה מלאכותית, בנה כלי לסייע לרופאים במשימות אלו וכבר השיג מימון של 44 מיליון דולר.

5. נתונים רפואיים סינתטיים

   קשה להשיג נתונים למחקר רפואי, במיוחד עבור מחלות נדירות. בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה לייצר דגימות נתונים סינתטיים, תוך עקיפת חששות פרטיות. חוקרים גרמנים פיתחו GANerAid, מודל בינה מלאכותית שיוצר נתוני חולים סינתטיים לניסויים קליניים.

היתרונות והאתגרים של בינה מלאכותית גנרטיבית בתחום הבריאות

יתרונות

• מהירות: אחד היתרונות המשכנעים ביותר הוא המהירות שבה משימות מתבצעות. לדוגמה, AI יכול לנפות רשומות רפואיות נרחבות תוך שניות, מה שייקח לאדם הרבה יותר זמן.
• דיוק: AI גנרטיבי מצטיין בשיפור איכות האבחון. זה יכול לזהות מחלות בשלב מוקדם עם דיוק גבוה יותר בהשוואה לשיטות מסורתיות. לדוגמה, אלגוריתמי AI הראו הבטחה בגילוי מוקדם של סרטן.
• נגישות: AI גנרטיבי יכול להפוך את שירותי הבריאות לזמינים יותר. חשבו על אזורים כפריים שבהם הטיפול המיוחד מוגבל. פלטפורמות טלרפואה המופעלות על ידי בינה מלאכותית יכולות להציע שירותי ייעוץ ואבחון מרחוק.

אתגרים

• הטיה: מודלים של AI יכולים לרשת הטיות הקיימות בנתוני האימון שלהם. זהו דאגה בתחום הבריאות, שם אלגוריתמים מוטים עלולים להוביל לטיפול לא שוויוני לקבוצות דמוגרפיות שונות. לדוגמה, מחקר הראה כי א AI בשימוש בתחום הבריאות היה פחות מדויק באבחון מצבי עור לאנשים עם גווני עור כהים יותר.
• פרטיות מידע: אחת הדאגות הגדולות ביותר בתחום הבריאות היא האבטחה של נתונים רגישים. מכיוון שבינה מלאכותית מסתמכת על מערכי נתונים גדולים, תמיד קיים סיכון לפרצות נתונים. עם זאת, סקר משנת 2023 מראה שגם בינה מלאכותית יכולה להיות חלק מהפתרון. זה יכול לחסוך לארגונים כמעט 1.8 מיליון דולר בעלויות של פריצת מידע ולהאיץ את זיהוי ההפרות ביותר מ-100 ימים.
• עלויות יישום: הגדרת כלי בינה מלאכותית יכולה להיות יקרה. העלויות הראשוניות כוללות פיתוח תוכנה, הגדרת חומרה והכשרת צוות להשתמש במערכות החדשות.
• תקנה: היישומים הרפואיים של AI הם עדיין תחום אפור רגולטורי. יש שאלות לגבי אחריות במקרה של אבחון שגוי או טיפול שגוי בנתונים. ה ארה"ב והאיחוד האירופי מתכננים תוכניות להביא תקנות חדשות, אבל זה לא יקרה בקרוב.

השקפות עתידיות ומגמות חדשות ב- GenAI בתחום הבריאות

ככל שה-AI הגנרטיבי ממשיך לתפוס אחיזה, אנו רואים מגמות חדשות שיעצבו את השנים הקרובות של תעשיית הבריאות. להלן סקירה כללית של מגמות אלה:

1. אבחון טוב יותר ורפואה מותאמת אישית

   GenAI תשפר את אבחון המחלה ותאפשר טיפולים רפואיים מותאמים. מודלים עתידיים יפיקו תמונות רפואיות מפורטות ויזהו מחלות בדיוק גבוה.

2. בינה מלאכותית ועבודת צוות אנושית

   GenAI יקדם הגדרות שבהן בני אדם ובינה מלאכותית משתפים פעולה. אינטראקציה אפקטיבית בין עובדי שירותי בריאות ובינה מלאכותית נחוצה כדי למקסם את התועלת.

3. Big Data ו-EHRs

   מיזוג GenAI עם נתונים גדולים ורשומות בריאות אלקטרוניות מבטיח. מודלים אלה של AI יכולים לנתח נתוני מטופלים מגוונים כדי לתת תובנות מועילות. הם יכולים להשתמש ב-EHRs כדי למצוא מגמות, לבצע תחזיות וכוונון טיפולים.

4. למידה מתמשכת

   GenAI צריך להמשיך ללמוד כדי להישאר שימושי. עליו להסתגל לנתונים חדשים, למחלות ולשינויים בתחום הבריאות. מודלים עתידיים כנראה יוכלו ללמוד ללא הרף, מה שיהפוך אותם למדוייקים ושימושיים יותר.

תפקידם של נתוני AI גנרטיביים בתחום הבריאות

נתונים ממלאים תפקיד חשוב בהפעלת AI מחולל עבור תעשיית הבריאות. כך:

1. דגמי הדרכה

   נתונים באיכות גבוהה חיוניים לאימון אלגוריתמי AI. מודלים אלה לומדים מהיסטוריה של חולים בעבר, תמונות רפואיות ואפילו מידע גנטי כדי להפוך לחכמים יותר.

2. שיפור הדיוק

   ככל שמערך הנתונים מגוון ורחב יותר, כך מודל הבינה המלאכותית יכול לחזות ולאבחן טוב יותר. לדוגמה, AI מאומן על מגוון רחב של קרני רנטגן יכול לזהות בצורה מדויקת יותר בעיות ריאות.

3. רפואה מותאמת אישית

   הנתונים מאפשרים לבינה מלאכותית להתאים טיפולים לצרכים האישיים. לדוגמה, AI יכול לנתח נתונים ממקורות רבים כדי להמליץ ​​על התרופה היעילה ביותר עבור מטופל.

4. אנליטי חזוי

   עם מספיק נתונים, AI יכול לחזות את צרכי המטופלים ומגמות בתחום הבריאות. זה יכול לחזות התפרצויות מחלות או לצפות את המשאבים שבית חולים יזדקק להם.

5. ציות אתי ומשפטי

   נתונים עוזרים להבטיח שמודלים של AI תואמים לתקנות הבריאות. נתונים מתאימים יכולים לסייע בזיהוי הטיות או אי דיוקים שעלולים להוביל לטיפול לא שוויוני.