AI เจนเนอเรชั่นในการดูแลสุขภาพ: การใช้งาน ข้อดี ความท้าทาย และแนวโน้มในอนาคต

การดูแลสุขภาพเป็นสาขาที่นวัตกรรมได้รับการชื่นชมและมีความสำคัญต่อการช่วยชีวิตมาโดยตลอด แม้จะมีความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี แต่อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพยังคงเผชิญกับความท้าทายที่ยังคงอยู่

PwC กล่าวว่าค่ารักษาพยาบาลจะเพิ่มขึ้น 7% ใน 2024. นี่เป็นเพราะความเหนื่อยหน่ายของพนักงาน คนงานไม่เพียงพอ ปัญหาการชำระเงิน และราคาที่สูงขึ้น อุตสาหกรรมกำลังมองหาเทคโนโลยีใหม่เพื่อให้การดูแลที่ดีโดยไม่มีค่าใช้จ่ายสูง ประเด็นสำคัญประการหนึ่งคือ Generative AI ในการดูแลสุขภาพ

กำเนิด AI เพิ่มความเร็ว ปรับปรุงความแม่นยำ และเปิดประตูสู่นวัตกรรมที่เรายังไม่เคยจินตนาการ

ในบทความนี้ เราจะพูดถึงพลังของ Generative AI ในการดูแลสุขภาพ การใช้งาน และข้อพิจารณาด้านจริยธรรมบางประการ

การประยุกต์ใช้ Generative AI ในการดูแลสุขภาพ

Generative AI นำเสนอโซลูชั่น สำหรับการฝึกอบรม การวินิจฉัย การพัฒนายา และอื่นๆ ในด้านการดูแลสุขภาพ มาดูประเด็นสำคัญที่เทคโนโลยีนี้มีความสำคัญมากกว่ากัน

1. การฝึกอบรมทางการแพทย์และการจำลอง

   Generative AI สร้างสถานการณ์ด้านสุขภาพที่สมจริงสำหรับการฝึกอบรม ต่างจากวิธีการแบบดั้งเดิมที่มีสถานการณ์ตายตัว AI จะปรับเปลี่ยนแบบเรียลไทม์ สิ่งนี้จะช่วยเสริมสร้างประสบการณ์การเรียนรู้ ตัวอย่างเช่น มหาวิทยาลัยมิชิแกนใช้ AI เพื่อจำลองการรักษาภาวะติดเชื้อ ในขณะที่ มหาวิทยาลัยเพนซิลเวเนียศึกษาการแพร่กระจายของเชื้อโควิด-19.

2. การวินิจฉัยทางคลินิก

   Generative AI ช่วยได้ XNUMX วิธีหลักๆ คือ การเสริมสร้างภาพลักษณ์ทางการแพทย์ และการวินิจฉัยโรค AI สามารถเปลี่ยนการสแกนคุณภาพต่ำให้เป็นภาพที่มีความละเอียดสูงได้ นอกจากนี้ยังใช้ข้อมูลผู้ป่วยเพื่อตรวจหาสัญญาณเริ่มต้นของภาวะต่างๆ เช่น มะเร็งผิวหนังหรืออัลไซเมอร์ Med-Palm 2 ของ Googleที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลทางการแพทย์ มีอัตราความแม่นยำในการตอบคำถามทางการแพทย์ถึง 85%

3. การพัฒนายา

   การพัฒนายาใหม่ๆ เป็นเรื่องที่มีค่าใช้จ่ายสูงและมักจะเข้าถึงได้ พันล้านดอลลาร์. Geneative AI สามารถลดต้นทุนได้อย่างมาก สามารถออกแบบโมเลกุลใหม่และทำนายคุณสมบัติของยาใหม่ได้ ล่าสุด, Recursion Pharmaceuticals เข้าซื้อกิจการ Valenceซึ่งเป็นสตาร์ทอัพด้าน AI เพื่อออกแบบผู้สมัครยาโดยใช้ AI

4. งานธุรการ

   แพทย์เผชิญกับอัตราความเหนื่อยหน่ายที่สูง ส่วนหนึ่งเนื่องมาจากงานธุรการ AI เจนเนอเรชั่นสามารถช่วยทำงานอัตโนมัติ เช่น การกรอกบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) และการนัดหมาย นาวีนาซึ่งเป็นสตาร์ทอัพด้าน AI ได้สร้างเครื่องมือเพื่อช่วยแพทย์ในงานเหล่านี้ และได้รับเงินทุนสนับสนุนแล้ว 44 ล้านดอลลาร์

5. ข้อมูลทางการแพทย์สังเคราะห์

   ข้อมูลสำหรับการวิจัยทางการแพทย์หาได้ยาก โดยเฉพาะโรคหายาก AI เจนเนอเรชั่นสามารถสร้างตัวอย่างข้อมูลสังเคราะห์ได้โดยไม่ต้องกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว นักวิจัยชาวเยอรมันได้พัฒนา GAnerAidซึ่งเป็นโมเดล AI ที่สร้างข้อมูลผู้ป่วยสังเคราะห์สำหรับการทดลองทางคลินิก

ข้อดีและความท้าทายของ Generative AI ในการดูแลสุขภาพ

ข้อดี

• ความเร็ว: ข้อดีอย่างหนึ่งที่น่าสนใจที่สุดคือความรวดเร็วในการทำงาน ตัวอย่างเช่น AI สามารถกรองเวชระเบียนที่กว้างขวางได้ภายในไม่กี่วินาที ซึ่งจะทำให้มนุษย์ใช้เวลานานกว่ามาก
• ความถูกต้อง: Generative AI เป็นเลิศในการปรับปรุงคุณภาพการวินิจฉัย สามารถระบุโรคในระยะเริ่มแรกได้แม่นยำกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการแบบเดิม ตัวอย่างเช่น อัลกอริธึม AI แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการตรวจหามะเร็งในระยะเริ่มแรก
• การเข้าถึง: Generative AI สามารถทำให้การดูแลสุขภาพมีความพร้อมใช้งานมากขึ้น ลองนึกถึงพื้นที่ชนบทที่มีการดูแลเป็นพิเศษอย่างจำกัด แพลตฟอร์มการแพทย์ทางไกลที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถให้บริการคำปรึกษาและการวินิจฉัยจากระยะไกลได้

ความท้าทาย

• อคติ: โมเดล AI สามารถสืบทอดอคติที่มีอยู่ในข้อมูลการฝึกได้ นี่เป็นข้อกังวลในการดูแลสุขภาพ ซึ่งอัลกอริธึมที่มีอคติอาจนำไปสู่การรักษาที่ไม่เท่าเทียมกันสำหรับกลุ่มประชากรที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น การศึกษาพบว่าก AI ที่ใช้ในการดูแลสุขภาพมีความแม่นยำน้อยลง ในการวินิจฉัยสภาพผิวสำหรับผู้ที่มีสีผิวคล้ำ
• ข้อมูลส่วนบุคคล: หนึ่งในข้อกังวลที่ใหญ่ที่สุดในการดูแลสุขภาพคือความปลอดภัยของข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เนื่องจาก AI อาศัยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ จึงมีความเสี่ยงที่ข้อมูลจะถูกละเมิดอยู่เสมอ อย่างไรก็ตาม การสำรวจในปี 2023 แสดงให้เห็นว่า AI ก็สามารถเป็นส่วนหนึ่งของโซลูชันได้เช่นกัน มันสามารถ ช่วยลดค่าใช้จ่ายขององค์กรในการละเมิดข้อมูลได้เกือบ 1.8 ล้านเหรียญสหรัฐ และเร่งการระบุการละเมิดภายใน 100 วัน
• ค่าใช้จ่ายในการดำเนินการ: การตั้งค่าเครื่องมือ AI อาจมีราคาแพง ค่าใช้จ่ายเบื้องต้นประกอบด้วยการพัฒนาซอฟต์แวร์ การตั้งค่าฮาร์ดแวร์ และการฝึกอบรมพนักงานเพื่อใช้ระบบใหม่
• การควบคุม: การใช้งานทางการแพทย์ของ AI ยังคงเป็นพื้นที่สีเทาด้านกฎระเบียบ มีคำถามเกี่ยวกับความรับผิดชอบในกรณีของการวินิจฉัยผิดพลาดหรือการจัดการข้อมูลผิดพลาด ที่ สหรัฐอเมริกาและสหภาพยุโรปกำลังจัดทำแผน เพื่อนำกฎระเบียบใหม่ๆ มาใช้ แต่จะเกิดขึ้นเร็วๆ นี้

มุมมองในอนาคตและแนวโน้มใหม่ของ GenAI ในด้านการดูแลสุขภาพ

ในขณะที่ generative AI ยังคงได้รับความสนใจ เราจึงเห็นแนวโน้มใหม่ ๆ ที่จะกำหนดทิศทางของอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพในปีต่อ ๆ ไป ภาพรวมของแนวโน้มเหล่านี้มีดังนี้:

1. การวินิจฉัยที่ดีขึ้นและการแพทย์เฉพาะทาง

   GenAI จะปรับปรุงการวินิจฉัยโรคและเปิดใช้งานการรักษาพยาบาลที่ปรับให้เหมาะสม โมเดลในอนาคตจะสร้างภาพทางการแพทย์ที่มีรายละเอียดและระบุโรคด้วยความแม่นยำสูง

2. AI และการทำงานเป็นทีมของมนุษย์

   GenAI จะส่งเสริมการตั้งค่าที่มนุษย์และ AI ทำงานร่วมกัน ปฏิสัมพันธ์ที่มีประสิทธิภาพระหว่างบุคลากรทางการแพทย์และ AI เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการเพิ่มผลประโยชน์สูงสุด

3. Big Data และ EHR

   การรวม GenAI เข้ากับข้อมูลขนาดใหญ่และบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์มีแนวโน้มที่ดี โมเดล AI เหล่านี้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยที่หลากหลายเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ พวกเขาสามารถใช้ EHR เพื่อค้นหาแนวโน้ม คาดการณ์ และปรับแต่งการรักษา

4. การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง

   GenAI จำเป็นต้องเรียนรู้อย่างต่อเนื่องเพื่อให้มีประโยชน์ จะต้องปรับให้เข้ากับข้อมูล โรค และการเปลี่ยนแปลงด้านการดูแลสุขภาพใหม่ๆ โมเดลในอนาคตมีแนวโน้มที่จะสามารถเรียนรู้ได้อย่างต่อเนื่อง ทำให้มีความแม่นยำและมีประโยชน์มากขึ้น

บทบาทของข้อมูล Generative AI ในการดูแลสุขภาพ

ข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อน AI เชิงสร้างสรรค์สำหรับอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ มีวิธีดังนี้:

1. รูปแบบการฝึกอบรม

   ข้อมูลคุณภาพสูงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการฝึกอบรมอัลกอริธึม AI แบบจำลองเหล่านี้เรียนรู้จากประวัติผู้ป่วยในอดีต รูปภาพทางการแพทย์ และแม้แต่ข้อมูลทางพันธุกรรมเพื่อให้มีความชาญฉลาดมากขึ้น

2. ปรับปรุงความแม่นยำ

   ยิ่งชุดข้อมูลมีความหลากหลายและกว้างขวางมากขึ้น โมเดล AI ก็สามารถคาดการณ์และวินิจฉัยได้ดีขึ้นเท่านั้น ตัวอย่างเช่น AI ที่ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับการเอ็กซเรย์ที่หลากหลายสามารถระบุปัญหาเกี่ยวกับปอดได้แม่นยำยิ่งขึ้น

3. ยาเฉพาะทาง

   ข้อมูลช่วยให้ AI ปรับแต่งการรักษาตามความต้องการส่วนบุคคลได้ ตัวอย่างเช่น AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่งเพื่อแนะนำยาที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับผู้ป่วย

4. การวิเคราะห์เชิงทำนาย

   ด้วยข้อมูลที่เพียงพอ AI จึงสามารถคาดการณ์ความต้องการของผู้ป่วยและแนวโน้มด้านการดูแลสุขภาพได้ สามารถคาดการณ์การระบาดของโรคหรือคาดการณ์ทรัพยากรที่โรงพยาบาลต้องการได้

5. การปฏิบัติตามจริยธรรมและกฎหมาย

   ข้อมูลช่วยให้มั่นใจได้ว่าโมเดล AI สอดคล้องกับกฎระเบียบด้านการดูแลสุขภาพ ข้อมูลที่เหมาะสมสามารถช่วยระบุอคติหรือความไม่ถูกต้องที่อาจนำไปสู่การปฏิบัติที่ไม่เท่าเทียมกัน