Как ИИ изменит работу здравоохранения? (5 тезисов)

Роли профессионалов в обществе меняются благодаря развитию генеративного искусственного интеллекта. Это затронет каждую отрасль особенно здравоохранение с его интенсивным использованием данных и технологий.

Искусственный интеллект способен произвести революцию в том, как мы лечим болезни, разрабатываем новые лекарства и персонализируем лечение с учетом индивидуальных потребностей пациентов. Коренным образом изменится повседневная трудовая жизнь врачей, медсестер и других специалистов здравоохранения, так же изменится отношения общества к медицинским работникам. Технологии позволят врачам больше времени уделять пациентам раскрывая такие человеческие качества, как сострадание, коммуникабельность более чутко подходить к проблемам людей.

Итак, вот наш обзор пяти тезисов о наиболее драматичных и значимых преобразований, которые мы можем увидеть в ближайшем будущем в здравоохранении, а также некоторых практических и этических проблем, которые придется преодолеть.

Генеративный искусственный интеллект (ИИ) помогает в диагностике состояний, интерпретируя данные и предоставляя четкое и глубокое представление о том, что известно о пациенте. С его помощью можно исследовать сотни рентгеновских снимков, МРТ и компьютерной томографии и быстро представить статистическую сводку результатов. Это приведет к более точной диагностике многих распространенных или не очень заболеваний на основе данных.

Всемирный экономический форум утверждает, что ИИ приведет к улучшению результатов диагностики, поскольку он сможет эффективно извлекать данные из множества разрозненных и изолированных источников, которые традиционно существовали в сфере здравоохранения.

ИИ также будет все чаще использоваться для создания синтетических данных, которые формируются искусственно, чтобы моделировать информацию из реального мира. Это особенно полезно в ситуациях с ограниченными данными для обучения систем при редких состояниях и болезнях.

Синтетические данные также можно использовать для моделирования сценариев в области здравоохранения, таких как пандемии или появление устойчивых к антибиотикам организмов, которые могут вызвать глобальный кризис здравоохранения.

Остаются открытый вопрос о том, у кого будет собираться информация о пациентах: у самих граждан или каких-либо организациях. В первом случае должна появиться какая-либо технология (например, блокчейн) или решение, которое бы защищала персональную информацию и позволяла человеку распоряжаться ей самостоятельно (решение должно быть урегулировано государственными органами власти). Во втором случае, администратором общей базы данных может выступать государство, которое, теоретически, заинтересовано в улучшении качества жизни и повышении человеческого капитала.

Для медицинских работников будет становиться все более распространенным использование генеративного искусственного интеллекта для автоматизации многих повторяющихся и рутинных административных задач, которые они выполняют каждый день. Это освободит их время, чтобы сосредоточиться на непосредственном оказании медицинской помощи, а также на продолжении обучения.

От приема и записи результатов встреч пациентов до планирования последующих сеансов медицинские работники выполняют множество трудоемких задач, которые могут быть упрощены или даже полностью переданы искусственному интеллекту (автоматизации). Согласно одному исследованию, врачи тратят половину своего рабочего дня на задачи, связанные с ведением электронных медицинских записей.

Генеративный ИИ может повысить эффективность управления (заполнения) электронной медицинской карты пациентов за счет разумной организации записей врачей, результатов анализов и медицинской визуализации. ИИ может предоставлять краткие сведения об отдельных пациентах, выделяя аспекты их здоровья, которые вызывают беспокойство, и формировать отчеты для других специалистов. Автоматизация многих из этих задач, вероятно, также приведет к сокращению количества ошибок, которые могут повлиять на качество медицинской помощи и результаты лечения пациентов.

Наблюдается сформированный тренд на телемедицину, который трансформируется в персональных цифровых ассистентов врачей (клиентов). Цифровые ассистенты врачей смогут регулярно «общаться» с пациентом чтобы фиксировать данные метрических устройств, состояние описанное пациентом – это позволит лечащему врачу задавать точечные и целевые вопросы своим клиентам.

Процесс автоматизации работы медицинских работников можно внедрять уже сегодня, главное заинтересовать сотрудников здравоохранения обучаться и повышать свою эффективность. Как это сделать? Наверное, через мотивацию увеличения заработка за счет уменьшения времени на обслуживания пациентов (за счет уменьшения времени внесения данных в системы и увеличения человеческого общения).

Уже сегодня те же возможности, которые позволяют генеративному ИИ создавать тексты и письменную речь, могут быть использованы для разработки новых лекарственных средств и вакцин-кандидатов для клинических испытаний. Это означает, что исследователи могут ускорить длительный процесс отбора потенциальных вакцин-кандидатов.

В прошлом году базирующаяся в Оксфорде биотехнологическая фирма Etcembly выпустила первый препарат для иммунотерапии, созданный с помощью генеративного ИИ. Этот процесс обещает ускорить передачу потенциально спасающих жизнь новых методов лечения из лаборатории пациенту.

Однако очевидно, что интеграция генеративного ИИ в здравоохранение сталкивается с этическими проблемами, которые нельзя игнорировать. Это связано с тем, что большинство вариантов использования ИИ связаны с использованием персональных данных пациентов. Защита от утечек, потерь и взломов данных имеет первостепенное значение, так же как и грамотное обогащение общих баз данных «обезличенными» материалами. Когда за строчкой данных скрывается не конкретная фамилия, имя, отчество и дата рождения пациента, а его идентификационный номер.

Также важно, чтобы алгоритмы искусственного интеллекта принимали прозрачные и объяснимые решения (мы должны иметь возможность проверить ИИ и быть уверенными, что система не «галлюцинирует») – это будет иметь решающее значение для укрепления общественного доверия, необходимого для реализации потенциала систем ИИ.

Как и многим другим высокооплачиваемым специалистам будущего, работникам здравоохранения потребуется освоить навыки программирования для обогащения данными систем ИИ, а также их проверки на правдивость.

Врачи, медсестры и другие специалисты здравоохранения, вероятно, более других защищены от рисков, связанных с заменой их искусственным интеллектом. Их работа требует выполнения на продвинутом уровне многих человеческих навыков, которые машины не смогут воспроизвести в ближайшее время. Интуиция и опыт – все это играет определенную роль, и это не изменится.

Однако искусственный интеллект дает этим специалистам возможность пересмотреть методы своей работы и даже свою роль в обществе в целом. Переход к моделям работы, которые позволяют им проводить больше времени с пациентами, также будет означать больше времени для продолжения их текущего образования и развития собственного медицинского опыта.

Это, вероятно, приведет к появлению новых специализаций по мере роста потребности в клиническом персонале, специализирующемся на диагностике с использованием искусственного интеллекта, медицине, основанной на данных, а также помогающем пациентам ориентироваться в спектре новых вариантов лечения с использованием искусственного интеллекта, которые станут доступны.

Благодаря искусственному интеллекту, который занимается рутинным анализом, ведением записей и интерпретацией результатов сканирования, визуализации и других данных, врачи и медсестры будут тратить больше времени на то, чтобы разобраться в более сложных и тонких проблемах пациентов.

В конечном счете суть оказания медицинской помощи по-прежнему будет вращаться вокруг сочувствия, сострадания и человеческого прикосновения. Генеративный ИИ создает возможность усилить эти качества таким образом, чтобы сделать профессионалов в области здравоохранения еще более важными для общества. Те, кто способен принять этот сдвиг парадигмы, обнаружат, что они могут использовать свои навыки и подготовку для лечения болезней и улучшения жизни пациентов еще более полезными способами.

Книга - 44 разбора бизнес-моделей ИТ-компаний;

Наш телеграмм-канал в котором более 45 шаблонов бизнес-моделей;

Подборка бизнес-моделей производственных компаний;

Подборка бизнес-моделей ИТ-компаний.