מודלים שפה גדולים בתחום הבריאות: פריצות דרך ואתגרים

מדוע אנו - כציוויליזציה אנושית - צריכים לטפח כישורים מדעיים ולטפח חדשנות מונעת מו"פ? האם לא ניתן לעקוב אחר טכניקות וגישות קונבנציונליות לנצח?

ובכן, עצם המטרה של המדע והטכנולוגיה היא לרומם את בני האדם, לרומם את אורח החיים, ובסופו של דבר להפוך את העולם למקום טוב יותר. באופן ספציפי, בתחום הבריאות, ההתקדמות המדעית היא שעוזרת לנו להתפתח למינים חכמים ובריאים יותר בחזונותיו של דרווין.

וכרגע, אנחנו נמצאים בקצהו של עידן טרנספורמטיבי שכזה. זהו עידן הבינה המלאכותית (AI) ושלל היישומים והמקרי שימוש שלו כגון מודלים שפה גדולים בתחום הבריאות. עם השימוש בטכנולוגיה כזו, אנו קרובים יותר לפתרון תעלומות עתיקות יומין הנוגעות לגוף האדם, לגלות תרופות לטיפול במחלות סופניות, ואפילו להתמודד עם ההזדקנות.

אז, הצטרפו למאמר מעניין היום כשאנחנו חוקרים את תפקידו של לימודי תואר שני ביישומים קליניים, וכיצד היא מאפשרת אבולוציה מדעית.

נתונים סטטיסטיים מעניינים על AI בתחום הבריאות

אימוץ הבינה המלאכותית בתחום הבריאות מואץ במהירות, עם תוצאות מוחשיות המדגישות את השפעתה הטרנספורמטיבית:

• 20% הפחתה בזמן שהושקעו במשימות אדמיניסטרטיביות מיותרות באמצעות אוטומציה המונעת על ידי בינה מלאכותית.
• מעל 90% מבתי החולים צפויים לפרוס יישומים מונעי בינה מלאכותית לניטור מטופלים מרחוק עד 2025.
• חיסכון בעלויות של 70% בגילוי תרופות בשל יכולות החיזוי של תואר שני במשפטים (LLMs).
  מספרים אלה מדגישים את ההסתמכות הגוברת על בינה מלאכותית כדי להתמודד עם כמה מהאתגרים הדוחקים ביותר בתחום הבריאות כיום.

מקרי שימוש עיקריים של תואר ראשון במשפטים (LLM) בתחום הבריאות

כדי להבין טוב יותר תכניות לימודים רפואיות בתחום הבריאות, הבה נזכור במהירות מה הן תכניות לימודים רפואיות. שפותחו באמצעות טכניקות למידה עמוקה, תוכניות LLM נועדו לתמרן בני אדם ושפה אנושית. הם נקראים Large בגלל הכמויות המדהימות של נתונים שהם אומנו עליהם.

כדי לפשט את ההבנה, דמיינו לעצמכם את GPT-4.o או Gemini עבור שירותי בריאות. כאשר דגמים מותאמים כאלה נפרסים לדרישות סופר-ספציפיות, נישה, אפשרויות האפשרויות הן בשפע. בואו נסתכל על כמה ממקרי השימוש הבולטים ביותר.

תמיכה בקבלת החלטות קליניות

אחד היישומים המבטיחים ביותר של תואר שני במשפטים (LLM) הוא יכולתם לנתח נתוני מטופלים ולסייע בקבלת החלטות קליניות. על ידי זיהוי דפוסים בדוחות רדיולוגיה, פתולוגיה ודוחות הדמיה רפואית אחרים, תואר שני במשפטים (LLM) יכול להציע אבחנות מדויקות שאחרת היו עלולות להיעלם.

לדוגמה, Radiology-Llama2, מודל ייעודי של Meta, מכוון היטב ליצירת דוחות רדיולוגיים מפורטים ומדויקים. באופן דומה, Med-PaLM 2 של גוגל השיג דיוק יוצא דופן (85%) במדדים לבדיקות רפואיות, ומוכיח את הפוטנציאל שלו ככלי אבחון אמין.

זה במיוחד סופר מדויק ביחס לרדיולוגיה, פתולוגיה ודיווחי הדמיה רפואיים אחרים.

עוזרים רפואיים המופעלים על ידי בינה מלאכותית

במהלך השנים האחרונות, המודעות וההבנה של גופים בודדים עלו. זה נובע בעיקר מהעלייה של מכשירים לבישים הממחישים נתונים מופשטים אחרת שנוצרו על ידי הגוף, ומונעים עוד יותר על ידי בריאות או רפואה טלפונית.

באמצעות יישומים רפואיים ושווקי שירותי בריאות, אנשים פונים יותר ויותר למתקני טלרפואה. כדי לעסוק בחולים כאלה ולספק טיפול רפואי מדויק, יש צורך במערכות חזקות. לימודי תואר שני יכולים לעזור לארגוני בריאות להשיג זאת. באמצעות שימוש בצ'אט בוטים או עוזרים רפואיים ספציפיים, מומחי בריאות יכולים ליישם ולבצע אופטימיזציה אוטומציה של זרימת עבודה קלינית.

זה יכול לעזור ב:

• הבנת פרטים בסיסיים על מטופל
• שמירה וזכירה של ההיסטוריה הרפואית של החולים
• קביעת פגישות ושליחת דחיפות ותזכורות
• שליפת מידע מדויק על מצבי המטופל וסיוע להם בהחלמה ובתחזית
• מענה על שאלות נפוצות על התנאים שלהם ועוד

AI לגילוי סמים

גילוי תרופות למחלות מורכב יותר ממה שאנו יכולים להבין. הוא נוקשה ושיטתי, וכולל כמויות עצומות של פרוטוקולים, תהליכים ונהלים. זה גם רגיש ביותר ומונחה מחקר ומחקר.

עם זאת, עם השימוש ב-LLMs, מומחי בריאות יכולים לשפר את תהליך גילוי התרופות בדרכים הבאות:

• זיהוי והבנת מטרות ביולוגיות באמצעות טכניקות למידה עמוקה. זה יאפשר ניתוח מדויק של חשיפה, תגובות ותחזיות הכרוכות בתפקוד התרופה החדשה בטיפול במחלות המיועדות.
• LLMs ומודלים AI יכולים ליצור מבנים מולקולריים מאפס. המשמעות היא שניתן לתמרן מבנים כאלה עבור הזמינות הביולוגית שלהם, עוצמתם ועוד. חוץ מזה, סימולציות של תרופות יכולות גם לעזור לחוקרים להבין תגובות וייבים ואפילו לגלות תרופות למחלות אחרות מלבד זו שעובדים עליה כרגע.
• LLMs יכולים גם לעקוב אחר תהליכי גילוי תרופות על ידי סיוע לחוקרים להבין אם ניתן להשתמש בתרופות קיימות לטיפול במחלות אחרות. אחת הדוגמאות האחרונות בזמן אמת לכך הייתה פריסת AI כדי לאמת את היעילות של Remdisivir בטיפול ב-COVID-19.
• טיפול תרופתי מותאם אישית עשוי להעיד על פריצות דרך עם AI מכיוון שתרופות מותאמות לעבודה יעילה על סמך הנתונים הגנטיים, אורח החיים והסביבה של האדם.

תמיכה לבריאות הנפש

משבר בריאות הנפש, שהוחמר על ידי אתגרים עולמיים כמו המגפה, דורש פתרונות חדשניים. תואר ראשון במשפטים יכול לספק:

• מפגשי טיפול וירטואליים באמצעות בינה מלאכותית שיחתית.
• טיפול ב-PTSD עבור יוצאי צבא וניצולי אסון.
• מודעות וחינוך לבריאות הנפש באמצעות כלים אינטראקטיביים.

על ידי הצעת תמיכה 24/7, תואר שני במשפטים מבטיחים שמשאבי בריאות הנפש יהיו נגישים לכולם.

אתגרים בפריסת תואר שני במשפטים (LLM) בתחום הבריאות

בעוד שהיתרונות של לימודי משפטים אינם ניתנים להכחשה, יישומם כרוך באתגרים משמעותיים:

1. פרטיות נתונים ואבטחה

נתוני שירותי בריאות הם רגישים ביותר וכפופים לתקנות מחמירות כמו HIPAA ו-GDPR. הבטחת פרוטוקולי הגנת נתונים חזקים היא קריטית למניעת פרצות ולשמירה על אמון המטופלים.

2. אינטגרציה עם מערכות קיימות

ארגוני בריאות רבים מתקשים לשלב תוכניות לימודים לתואר ראשון (LLM) עם מערכות מדור קודם. סטנדרטיזציה של נתונים לא מובנים והבטחת יכולת פעולה הדדית חלקה נותרו מכשולים מרכזיים.

3. הטיה וחששות אתיים

מודלים של בינה מלאכותית יכולים להנציח הטיות הקיימות בנתוני האימון שלהם, מה שמוביל להמלצות טיפול לא שוויוניות. פיקוח אתי וטכניקות בינה מלאכותית מוסברות חיוניות כדי להפחית סיכונים אלה.

4. אמינות ודיוק

החלטות רפואיות משנות חיים, ומשאירות מעט מקום לטעויות. תואר שני במשפטים חייב לעבור אימות קפדני כדי להבטיח שהתוצרים שלהם מדויקים ומתאימים להקשר.

עתידם של תואר שני במשפטים (LLM) בתחום הבריאות

החזית הבאה עבור תואר שני במשפטים בתחום הבריאות טמונה בשילוב של בינה מלאכותית שיחתית, יכולות רב-מודאליות ואנליטיקה ניבויית כדי ליצור פתרונות הוליסטיים. התקדמויות עתידיות כוללות:

• תוצאות בריאותיות חזויותזיהוי חולים בסיכון גבוה והמלצה על אמצעי מניעה.
• אבחון שיחותשילוב מערכות LLM עם זיהוי קולי לניתוח תסמינים ומינון בזמן אמת.
• חינוך רפואי מונחה בינה מלאכותיתסימולציות סוחפות המופעלות על ידי תואר שני במשפטים (LLMs) להכשרת אנשי מקצוע בתחום הבריאות בתרחישים אמיתיים.

שיתוף פעולה בין המגזר הציבורי והפרטי יהיה חיוני בהרחבת החידושים הללו ובהבטחת גישה שוויונית לטיפול רפואי המונע על ידי בינה מלאכותית.

למה לבחור ב-Shaip עבור פתרונות בינה מלאכותית בתחום הבריאות?

פיתוח תואר ראשון במשפטים (LLM) ספציפי לתחום הבריאות דורש דיוק, עמידה בתקנות אתיות ונתונים באיכות גבוהה. ב-Shaip, אנו מתמחים במתן:

• מערכי נתונים רפואיים ללא זיהוי, סטנדרטיים לאימון בינה מלאכותית.
• מומחיות ב-fתואר ראשון במשפטים (LLMs) עבור יישומי נישה בתחום הבריאות.
• פתרונות ניתנים להרחבה העומדים בתקנות פרטיות גלובליות.

המחויבות שלנו לפיתוח בינה מלאכותית אחראי מבטיחה שהפתרונות שלנו לא רק חדשניים אלא גם אמינים.