La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando el mundo de la medicina, ofreciendo soluciones innovadoras para optimizar procesos, mejorar la precisión de los tratamientos y apoyar la salud mental. Sin embargo, también enfrenta retos significativos que requieren atención para garantizar su implementación ética y efectiva.
Aplicaciones Destacadas de la IA en Medicina
Автоматизація клінічних процесів
Інструменти, як-от GetFreed, спрощують адміністративні завдання, такі як документування та автоматичне написання, дозволяючи лікарям приділяти більше часу пацієнтам.
GetFreed — це медичний писар, що працює на основі ІІ, слухає, транскрибує та пише медичні записи для клініцистів, економлячи їм години часу на документацію.
Підтримка прийняття клінічних рішень
Платформи, такі як OpenEvidence, полегшують доступ до актуальних досліджень, допомагаючи фахівцям ухвалювати рішення на основі найкращих доступних доказів.
OpenEvidence — це медична інформаційна платформа, що працює на основі штучного інтелекту, яка надає фахівцям точні та ефективні відповіді в точці надання допомоги, завжди базуючись на медичних публікаціях, перевірених колегами.
Персоналізація лікування
Завдяки ІІ можна розробляти персоналізовані методи лікування, які ґрунтуються на генетиці пацієнта, що дозволяє оптимізувати результати та зменшити ризики.
Психічне здоров'я
ІІ допомагає виявляти розлади та зменшувати навантаження на фахівців. Чат-боти на основі ІІ показали свою корисність у лікуванні депресії, хоча їх ефекти часто тимчасові (приблизно три місяці).
Етичні та технічні виклики
Галюцинації ІІ
Залежність від систем, які не вказують чіткі джерела, може бути проблемною, особливо в галузі, де точність є критично важливою.
Алгоритмічні упередження
Моделі можуть відтворювати або посилювати нерівності, якщо не забезпечено адекватне представлення різних груп населення.
Залежність від ІІ
Делегування важливих рішень ІІ може призвести до втрати критичних навичок серед медичних працівників.
Реальна історія: Каміла та виклик ІІ у медицині
Каміла була молодою студенткою інженерії систем, захопленою штучним інтелектом і його впливом на медицину. Вона щойно почала свою практику в стартапі MediTechAI, який розробляв рішення на основі ІІ для лікарень.
Під час свого першого тижня її керівник команди поставив перед нею термінове завдання: одна з клінік мала проблеми з часом, який витрачається на документування медичних історій пацієнтів. Це призводило до затримок у діагностиці та незадоволення пацієнтів. Метою було впровадити автоматизоване рішення для пришвидшення процесу, але збереження точності записів.
Виклик
Каміла розуміла, що рішення не буде простим. Це був чутливий процес, де помилка могла зашкодити здоров'ю людей. "Ми не можемо помилитись", — подумала вона, переглядаючи свій план. У неї було три дні, щоб запропонувати життєздатне рішення.
Підхід
Каміла вирішила використати конкретні інструменти на основі ІІ.
- Обробка природної мови (NLP)
Вона використала Google Cloud Natural Language для аналізу та структурування медичних записів лікарів. Ідея полягала в тому, щоб перетворити неструктурований текст на організовані дані. - Автоматизація за допомогою RPA
Для інтеграції рішення в систему лікарні, вона впровадила бота UiPath, який автоматично завантажував записи в базу даних лікарні.
3.
Валідація за допомогою генеративного ІІ
Вона використала OpenAI GPT-4 для автоматичного створення підсумків медичних записів, переконуючись, що вони включають лише релевантну інформацію.
Результат
Після напруженої ночі роботи Каміла представила свою рішення команді. Інструмент, який вона запропонувала, не лише автоматизував документацію, але й покращував якість записів. Лікарі могли перевіряти та коригувати нотатки в реальному часі, економлячи години роботи.
Лікарня впровадила її рішення всього за тиждень. Час на документацію було зменшено на 60%, що дозволило лікарям зосередитися на пацієнтах. Каміла здобула повагу своєї команди і зрозуміла важливість поєднання технологій з людською чутливістю.
Останнє роздуми
Історія Каміли ілюструє, як застосування ІІ може змінити медицину, вирішуючи реальні проблеми, як-от автоматизація клінічних процесів. Проте також підкреслюється необхідність враховувати етичні та технічні виклики, щоб гарантувати, що ІІ стане потужним і надійним інструментом у медичному догляді.
Перекладено з: IA en medicina: Innovaciones y desafíos