Sağlık her zaman inovasyonun takdir edildiği ve hayat kurtarmak için hayati önem taşıyan bir alan olmuştur. Teknolojik gelişmelere rağmen sağlık sektörü hala devam eden zorluklarla karşı karşıyadır.
PwC sağlık harcamalarının artacağını söylüyor 7 yılında 2024%. Bunun nedeni personel tükenmişliği, yetersiz işçi, ödeme sorunları ve artan fiyatlardır. Endüstri, yüksek maliyetler olmadan iyi bakım sağlamak için yeni teknolojilere bakıyor. Sağlık hizmetlerinde önemli alanlardan biri Üretken Yapay Zekadır.
üretken yapay zeka hız katıyor, doğruluğu artırıyor ve henüz hayal etmediğimiz yeniliklerin kapılarını açıyor.
Bu makalede Üretken Yapay Zekanın sağlık hizmetlerindeki gücünü, uygulamalarını ve bazı etik hususları tartışacağız.
Sağlık Hizmetlerinde Üretken Yapay Zeka Uygulamaları
Üretken yapay zeka çözümler sunuyor Sağlık hizmetlerinde eğitim, teşhis, ilaç geliştirme ve daha fazlası için. Bu teknolojinin daha fazla önem taşıdığı kilit alanlara bakalım.
Tıp Eğitimi ve Simülasyonlar
Üretken yapay zeka, eğitim için gerçekçi sağlık senaryoları oluşturur. Sabit senaryolara sahip geleneksel yöntemlerin aksine yapay zeka, gerçek zamanlı olarak uyum sağlar. Bu öğrenme deneyimini zenginleştirir. Örneğin Michigan Üniversitesi sepsis tedavisini simüle etmek için yapay zekayı kullanıyor. Pensilvanya Üniversitesi COVID-19 yayılımını araştırıyor.
Klinik tanı
Üretken yapay zeka iki ana şekilde yardımcı olur: tıbbi görüntülerin iyileştirilmesi ve hastalıkların teşhis edilmesi. Yapay zeka, düşük kaliteli taramaları yüksek çözünürlüklü görüntülere dönüştürebilir. Ayrıca cilt kanseri veya Alzheimer gibi durumların erken belirtilerini tespit etmek için hasta verilerini kullanıyor. Google'ın Med-Palm 2'siTıbbi veriler konusunda eğitim alan Dr., tıbbi soruları yanıtlamada %85 doğruluk oranına ulaştı.
İlaç geliştirme
Yeni ilaç geliştirme maliyetli bir iştir ve sıklıkla milyarlarca dolar. Üretken yapay zeka maliyetleri önemli ölçüde azaltabilir. Yeni moleküller tasarlayabilir ve yeni ilaçların özelliklerini tahmin edebilir. Son zamanlarda, Recursion Pharmaceuticals, Valence'ı satın aldıAI kullanarak ilaç adayları tasarlamak için bir AI girişimi.
İdari Görevler
Doktorlar kısmen idari işlerden dolayı yüksek bir tükenmişlik oranıyla karşı karşıyadır. Üretken yapay zeka, elektronik sağlık kayıtlarının (EHR'ler) doldurulması ve randevuların planlanması gibi görevlerin otomatikleştirilmesine yardımcı olabilir. NavinaBir yapay zeka girişimi olan , doktorlara bu görevlerde yardımcı olacak bir araç geliştirdi ve şimdiden 44 milyon dolar fon sağladı.
Sentetik Tıbbi Veriler
Özellikle nadir hastalıklar konusunda tıbbi araştırmalara yönelik veri elde etmek zordur. Üretken yapay zeka, gizlilik endişelerini aşarak sentetik veri örnekleri üretebilir. Alman araştırmacılar geliştirdi GANerAid, klinik deneyler için sentetik hasta verileri üreten bir yapay zeka modeli.
Sağlık Hizmetlerinde Üretken Yapay Zekanın Avantajları ve Zorlukları
Avantajlar
- hız: En ilgi çekici avantajlardan biri görevlerin ne kadar hızlı tamamlandığıdır. Örneğin yapay zeka, kapsamlı tıbbi kayıtları saniyeler içinde tarayabilir; bu ise bir insanın çok daha uzun zamanını alır.
- doğruluk: Üretken yapay zeka, teşhis kalitesini artırmada üstündür. Geleneksel yöntemlere göre erken evredeki hastalıkları daha yüksek doğrulukla tespit edebiliyor. Örneğin yapay zeka algoritmaları kanserin erken tespitinde umut vaat ediyor.
- Engellilerin kullanımları için uygunluk : Üretken yapay zeka, sağlık hizmetlerini daha erişilebilir hale getirebilir. Uzman bakımın sınırlı olduğu kırsal alanları düşünün. Yapay zeka destekli teletıp platformları, uzaktan danışmanlık ve teşhis hizmetleri sunabilir.
Zorluklar
- Önyargı: Yapay zeka modelleri, eğitim verilerinde mevcut olan önyargıları devralabilir. Bu, önyargılı algoritmaların farklı demografik gruplar için eşitsiz muameleye yol açabileceği sağlık hizmetlerinde bir endişe kaynağıdır. Örneğin, bir çalışma şunu gösterdi: Sağlık hizmetlerinde kullanılan yapay zekanın doğruluğu daha azdı Daha koyu cilt tonlarına sahip kişiler için cilt koşullarının teşhisinde.
- Veri gizliliği: Sağlık hizmetlerinde en büyük endişelerden biri hassas verilerin güvenliğidir. Yapay zeka büyük veri kümelerine dayandığından veri ihlali riski her zaman vardır. Ancak 2023'te yapılan bir anket, yapay zekanın da çözümün bir parçası olabileceğini gösteriyor. Bu olabilir Kuruluşları veri ihlali maliyetlerinden yaklaşık 1.8 milyon dolar tasarruf edin ve ihlal tespitini 100 günden fazla hızlandırın.
- Uygulama Maliyetleri: Yapay zeka araçlarının kurulumu pahalı olabilir. Başlangıç maliyetleri yazılım geliştirmeyi, donanım kurulumunu ve yeni sistemleri kullanacak personelin eğitimini içerir.
- Değişiklik Yapıldı: Yapay zekanın tıbbi uygulamaları hâlâ mevzuat açısından gri bir alandır. Yanlış teşhis veya verilerin yanlış kullanılması durumunda sorumlulukla ilgili sorular var. ABD ve AB plan yapıyor Yeni düzenlemeler getirmek için ama bu yakın zamanda olmayacak.
Sağlık Hizmetlerinde Nesil Yapay Zeka Konusunda Gelecek Görüşleri ve Yeni Eğilimler
Üretken yapay zeka ilgi kazanmaya devam ederken, sağlık sektörünün önümüzdeki yıllarını şekillendirecek yeni trendlerin ortaya çıktığını görüyoruz. İşte bu trendlere genel bir bakış:
Daha İyi Teşhis ve Özel Tıp
GenAI, hastalık teşhisini iyileştirecek ve kişiye özel tıbbi tedavileri mümkün kılacak. Gelecekteki modeller detaylı tıbbi görüntüler üretecek ve hastalıkları yüksek doğrulukla tespit edecek.
Yapay Zeka ve İnsan Ekip Çalışması
GenAI, insanların ve yapay zekanın işbirliği yaptığı ortamları teşvik edecek. Faydaları en üst düzeye çıkarmak için sağlık çalışanları ile yapay zeka arasında etkili etkileşim gereklidir.
Büyük Veri ve EHR'ler
GenAI'yi büyük veri ve elektronik sağlık kayıtlarıyla birleştirmek umut verici. Bu yapay zeka modelleri, yararlı bilgiler sağlamak için çeşitli hasta verilerini analiz edebilir. Trendleri bulmak, tahminlerde bulunmak ve tedavilere ince ayar yapmak için EHR'leri kullanabilirler.
Devam Eden Öğrenme
GenAI'nin faydalı kalabilmek için öğrenmeye devam etmesi gerekiyor. Yeni verilere, hastalıklara ve sağlık hizmetlerindeki değişimlere uyum sağlamalıdır. Gelecekteki modeller muhtemelen sürekli olarak öğrenebilecek ve bu da onları daha doğru ve kullanışlı hale getirecek.
Sağlık Hizmetlerinde Üretken Yapay Zeka Verilerinin Rolü
Veriler, sağlık sektörü için üretken yapay zekanın güçlendirilmesinde önemli bir rol oynuyor. İşte nasıl:
Eğitim Modelleri
Yapay zeka algoritmalarının eğitimi için yüksek kaliteli veriler çok önemlidir. Bu modeller geçmiş hasta geçmişlerinden, tıbbi görüntülerden ve hatta genetik bilgilerden öğrenerek daha akıllı hale geliyor.
Doğruluğun Artırılması
Veri seti ne kadar çeşitli ve kapsamlı olursa yapay zeka modeli o kadar iyi tahmin ve teşhis yapabilir. Örneğin, geniş bir yelpazedeki X-ışınları konusunda eğitilmiş bir yapay zeka, akciğer sorunlarını daha doğru bir şekilde tanımlayabilir.
Kişiselleştirilmiş tıp
Veriler, yapay zekanın tedavileri bireysel ihtiyaçlara göre uyarlamasına olanak tanır. Örneğin yapay zeka, bir hastaya en etkili ilacı önermek için birden fazla kaynaktan gelen verileri analiz edebilir.
Akıllı Analytics
Yapay zeka, yeterli veriyle hasta ihtiyaçlarını ve sağlık hizmetleri eğilimlerini tahmin edebilir. Hastalık salgınlarını tahmin edebilir veya bir hastanenin ihtiyaç duyacağı kaynakları tahmin edebilir.
Etik ve Yasal Uyumluluk
Veriler, yapay zeka modellerinin sağlık düzenlemeleriyle uyumlu olmasını sağlamaya yardımcı olur. Uygun veriler, eşitsiz muameleye yol açabilecek önyargıların veya yanlışlıkların belirlenmesine yardımcı olabilir.
