Развитие здравоохранения с помощью генеративного ИИ: инновации и проблемы
Генеративный ИИ быстро меняет сектор здравоохранения, предлагая значительные достижения и одновременно создавая уникальные проблемы. С момента появления ChatGPT в 2022 году эти системы ИИ продемонстрировали исключительную способность имитировать человеческое общение, генерировать оригинальный контент и помогать в клинических рабочих процессах. По мере ускорения внедрения фокус сместился в сторону улучшения точности, надежности и безопасности, особенно в таких важных приложениях, как диагностика и планирование лечения.
Быстрый рост и прорывы генеративного ИИ
Внедрение ChatGPT в ноябре 2022 года стало поворотным моментом для генеративного ИИ. Всего за пять дней число пользователей достигло миллиона, что стало прецедентом для будущих разработок ИИ. Новаторские возможности ChatGPT вызвали волну инноваций среди технологических компаний, а достижения были основаны на преобразующих технологиях, таких как трансформаторы и механизмы внимания. Несмотря на это, ранние ограничения — особенно в контексте здравоохранения — подчеркнули необходимость дальнейшего совершенствования.
С тех пор исследователи изучили инновационные подходы к преодолению этих ограничений. Заметное развитие включает объединение результатов нескольких больших языковых моделей (LLM) для повышения точности диагностики. Исследование Кельнского университета продемонстрировало потенциал этого подхода, показав, что агрегированные диагностические предложения из таких моделей, как OpenAI GPT-4, Google PaLM 2 и Meta Llama 2, значительно превзошли отдельные LLM. Агрегированные модели достигли диагностической точности более 75%, превзойдя точность в 62,5%, достигнутую объединенными человеческими оценками в моделируемых сценариях. Хотя эти результаты являются многообещающими, они по-прежнему ограничены контролируемыми средами и требуют дальнейшей проверки в реальных клинических условиях.
Повышение надежности за счет эволюции модели
Эволюция генеративных моделей ИИ имеет решающее значение для решения проблем надежности и безопасности. Последняя модель o1 от OpenAI является примером этого прогресса, предлагая улучшенные возможности решения проблем путем эмуляции человеческих процессов рассуждения. Эта модель подходит к проблемам методично, сосредотачиваясь на промежуточных шагах перед тем, как прийти к выводам. Такие улучшения снижают риск генерации неточных или вводящих в заблуждение результатов.
Также были усилены меры безопасности. Модель o1 проходит строгую подготовку для противодействия злоупотреблениям, таким как попытки взлома. Взлом относится к манипулированию системой ИИ с целью обхода ее протоколов безопасности или этических норм (например, пользователь может заставить систему генерировать вредоносный или неприемлемый контент). OpenAI сообщает о значительном прогрессе в снижении этих рисков, причем o1 превзошла более ранние версии в противодействии таким попыткам, набрав 84 из 100 баллов на сложных тестах безопасности по сравнению с 22 баллами у ее предшественника.
Более того, научный потенциал генеративного ИИ становится все более очевидным. Модель o1 продемонстрировала превосходную производительность в таких задачах, как генетические исследования и анализ литературы. Например, она эффективно связала генетические маркеры с редкими заболеваниями и предложила новые направления исследований. Такие возможности подчеркивают растущую сложность генеративного ИИ и его потенциал для решения сложных проблем здравоохранения.
Установление стандартов и передовой практики
Установление надежных стандартов для ИИ имеет важное значение для укрепления доверия и принятия в здравоохранении. Коалиция за ИИ в здравоохранении (CHAI) взяла на себя ведущую роль в этом отношении, предоставляя руководство посредством своего Руководства по передовой практике генеративного ИИ (BPFG). Эта структура предлагает действенные рекомендации для обеспечения этичного и эффективного использования технологий ИИ, уделяя особое внимание безопасности пациентов, клиническим результатам и совместимости.
BPFG основывается на Руководстве по стандартам обеспечения CHAI, охватывающем весь жизненный цикл внедрения ИИ. Оно предоставляет заинтересованным сторонам, включая поставщиков медицинских услуг, администраторов и исследователей, инструменты для ответственной оценки и внедрения ИИ. Основывая свои рекомендации на реальных примерах использования, BPFG гарантирует, что передовые практики являются как практичными, так и применимыми. Например, оно подчеркивает важность постоянного мониторинга и оценки для поддержания безопасности и эффективности. Эти усилия направлены на создание сбалансированного подхода к внедрению ИИ, гарантируя, что технологические инновации не будут осуществляться в ущерб этическим стандартам.
Генеративный ИИ производит революцию в здравоохранении, повышая эффективность, точность и инновации. Текущие приложения сосредоточены на задачах с низким уровнем риска, таких как документирование и суммирование диаграмм, но достижения в производительности и безопасности моделей прокладывают путь для более широкого клинического использования. Агрегация нескольких моделей ИИ и улучшения в возможностях рассуждения показывают перспективы для решения сложных медицинских задач.
Тем не менее, интеграция генеративного ИИ в здравоохранение требует осторожности и надежного надзора. Такие структуры, как BPFG CHAI, предоставляют необходимые рекомендации для обеспечения безопасного и этичного внедрения этих технологий. Поскольку сектор продолжает внедрять ИИ, конечная цель должна оставаться ясной: использование его преобразующего потенциала при соблюдении принципа «не навреди цифровым технологиям». При постоянных инновациях и ответственных практиках генеративный ИИ может значительно улучшить предоставление медицинских услуг и результаты.
Источник: Mayo Clinic Platform
