АИ трансформише здравствену заштиту—али не на начин на који очекујете  

Замислите ово: време је за ваш годишњи преглед, тако да фотографишете своје очи и чудан осип на кожи дуж руку. АИ сликовна дијагностика проверите своју мрежњачу за биомаркере болести мрежњаче 1 и потврдите да је сува, љускава кожа углавном екцем – детаљ који је сачуван у вашем досијеу пацијента. 

Ваш термин почиње годишњим мамографом пре него што ваш лекар уђе и пита о вашем недавном избијању екцема. Они пажљиво слушају док разговарате о недавној промени у вашем обрасцу спавања - очи су приковане за вас, а не за екран рачунара. Пре него што се ваш термин заврши, ваш лекар прегледа АИ очитавање вашег мамографа потврдите да је ваш рендгенски снимак јасан 2 , што вам даје резултат у року од сат времена, а не недељама. 

Када одете, ваш лекар се може обратити вештачкој интелигенцији како би сумирао белешке ваших пацијената и истакао све нијансе које су можда пропустили. Уместо тога, они ће провести додатно време анализирајући ваше одговоре на питања за пријаву и персонализујући ваш план лечења, укључујући предлагање посебне дијете за екцем и креме за локалну употребу.

Као пацијент, нећете имати директну интеракцију са вештачком интелигенцијом — барем не још увек — али то ће олакшати живот вашем лекару, његову дијагностику прецизнијом, а ваше искуство пријатнијим. Добродошли у будућност здравства.

Упознајте стручњаке

Где наш здравствени систем изневерава лекаре

Дискусије о здравственом систему се обично врте око неуспешних пацијената - али често заборављамо да и наши здравствени радници изневеравају. 

Стопе сагоревања имају у сталном порасту међу лекарима током последње деценије. 2024. више од половине лекара пријавио сагоревање у Извештај лекара Медсцапе о сагоревању и депресији —а 83% тих прималаца је рекло да је њихово сагоревање директан резултат њиховог посла. Штавише, жене здравствене професионалце су се још чешће суочавале са сагоревањем.

Брајан Фергусон, оснивач компанија за здравствену технологију Арена Лабс , добро зна статистику. Његова компанија пружа решења заснована на подацима за сагоревање нудећи алате за обуку и тактике клиничарима на првим линијама.

„Разлог зашто већина лекара и медицинских сестара иде у здравствену заштиту је да се брину о пацијентима“, објашњава Фергусон. „Део сагоревања је то што се осећају као да имају превише административног оптерећења. Они не раде ствари за које су се пријавили за негу пацијената.“

Ниједан део школе за медицинске сестре или медицинске школе не обучава клиничаре како да заиста управљају својим нервним системом, да се одморе, опораве, [или] да уравнотеже енергију.

бик дневни хороскоп љубав

Фергусон, чија је мајка била медицинска сестра, провео је своју каријеру у организацијама високих перформанси. Видео је како су елитни спортисти, креативци и људи у војсци поучени о људским факторима (тј. разумевању и управљању ограничењима људи).

'Они су научени вези између хидратације и спознаје, сна и способности фокусирања. Ови основни елементи наше урођене физиологије', каже Фергусон. Ипак, здравство је једна од последњих индустрија која узима у обзир људски фактор.

„Ниједан део школе за медицинске сестре или медицинске школе не обучава клиничаре како да заиста управљају својим нервним системом, одмарају се, опорављају [или] балансирају енергију“, додаје он.

Не само да ово сагоревање кошта здравствени систем више него 260 милиона долара годишње , али такође доводи пацијенте у опасност. Лекари који се баве сагоревањем су двоструко већа вероватноћа да ће бити укључени у удесу безбедности пацијената.

„Једна од провокативних изјава које дајемо у Арена Лабс-у је најмање важан део безбедности пацијената је пацијент. Ако сам ја неко ко је цео живот фокусиран на спољашњу варијаблу друге особе на штету себе, ја сам заправо деградирајући управо оно на шта сам дошао.'

Како АИ може помоћи код сагоревања

Смањење менталног оптерећења административног посла

Многи људи могу размишљати о вештачкој интелигенцији као о футуристичком роботу који изводи операцију на отвореном срцу или компликовану реконструкцију кичме (и да, они постоје!), али циљ интеграције вештачке интелигенције у здравствени простор није да замени лекаре. То је да им се помогне.

„У блиској будућности, здравствена заштита ће наставити да буде људски систем“, каже Фергусон. „Без обзира на то колико су напредни људи у могућности да дођу на страну технологије и бриге о пацијентима, још увек постоји човек који води другог човека у здрављу. Чак и најбоља вештачка интелигенција не може да објасни потребу да помогне том човеку, клиничару, бити њихов најбољи ја.'

Дакле, шта то значи за АИ? Најмањи износи подршке могу направити највећу разлику. На пример, лекари у просеку проводе 15,5 сати недељно на административним задацима — и овај досадан, али суштински задатак постао је први фокус многих стартапова АИ у области здравствене заштите.

Компаније попут Фреед АИ, а ХИППА-компатибилан АИ писар, покренут 2022. са циљем да се смањи папирологија лекара. Његова технологија тврди да скраћује време документације лекара за 95% — а овај драматичан пад се огледа у увођењу АИ писара у велике медицинске мреже као што су Стална медицинска група . Група је представила АИ писаре за више од 10.000 лекара у октобру 2023. - до априла 2024. је известила да су АИ писари спасили лекаре унутар групе најмање један сат рада дневно. 

„Чуо сам анегдотски од наших партнера који су клиничари, оно што они највише цене је гласовно генерисана вештачка интелигенција за вођење белешки. И изгледа да решава проблем на најдубљи начин, омогућавајући им да се врате ономе што желе учинити.'

Смањење менталног оптерећења административног посла

Осим што лекарима штеди неопходно време, вештачка интелигенција такође отвара врата бржој дијагнози — која би индиректно могла да помогне у спасавању живота. Процењује се да има 795.000 пацијената годишње умру или су трајно онеспособљени због погрешне дијагнозе. Иако нема гаранције да вештачка интелигенција може да преокрене ове статистике, постоје обећавајући докази да може помоћи. 

Рана процена ЦхатГПТ-а у Јоурнал оф Медицал Интернет Ресеарцх открили да је модел великог језика (ЛЛМ) имао а Стопа тачности од 76,9% при постављању дијагнозе пацијената 3 . (Модели великих језика су поткатегорија машина за дубоко учење које посебно обрађују и генеришу људски језик.)

Даља истраживања су подржала ову тврдњу, показујући да је вештачка интелигенција скоро двоструко тачнији од лекара у постављању тачне дијагнозе (59,1 према 33,6%). Штавише, рано истраживање из 2019. године сугерисало је да би АИ могао бити оптималан начин да се помогне у дијагностици акутних повреда бубрега (АКИ) до 48 сати раније 4 , изазован подвиг који често спречава пацијенте да добију неопходну негу. 

жена девица бик мушкарац

Ипак, уз сво узбуђење које може постојати око АИ у медицинском простору, још увек постоје ограничења — наиме, сами лекари. Мала студија објављена у ЈАМА Нетворк Опен прошлог месеца открио ЛЛМ заправо није направила значајну разлику 5 у помагању лекарима у поређењу са конвенционалним ресурсима (иако је ЛЛМ цхатбот значајно надмашио лекаре при дијагностици соло ). Лекари су често оклевали када је ЛЛМ понудио другачије мишљење од свог и многи нису разумели исправан начин да се подстакне АИ. 

Ови налази су били у супротности са хипотезама истраживача, укључујући Јонатхан Х. Цхен, МД, Пх.Д ., доцент на Станфорд центар за истраживање биомедицинске информатике . Тим је очекивао да ће системи вештачке интелигенције цхатбот-а да раде добро на основу пилот студија - и претпоставио је да би лекари овлашћени за сличан алат требало да раде боље.

„Резултати су били у супротности са 'основном теоремом информатике' која претпоставља да би комбинација човека и рачунара требало да надмаши било који сам,' каже Чен. „Иако бих и даље желео да верујем да је то истина, резултати ове студије показују да су намерна обука, интеграција и евалуација неопходни да би се тај потенцијал заиста остварио.

Сви ћемо морати да научимо нове вештине о томе како да комуницирамо са системима вештачке интелигенције цхатбот-а да бисмо их подстакли и преговарали да се понашају на начин на који желимо.

Иако су ЛЛМ обично у центру дискусије у дијагностиковању пацијената, они нису једини алати који су доступни лекарима и медицинским сестрама. Системи дубоког учења су такође кључни део дискусије. 

Системи дубоког учења односе се на машине за учење које уче из података користећи вештачке неуронске мреже. Ови системи вештачке интелигенције могу открити анемију на основу слика ретине 6 и откривају знаке дијабетесне болести мрежњаче 1 , као и повишен гликован хемоглобин (индикатор високог нивоа глукозе у крви и повећаног ризика од здравствених проблема повезаних са дијабетесом). 

У ствари, модел дубоког учења чак постоји да би помогао брзо и тачно читати мамографе . И да, показао је сличну процену обученим радиолозима када су читали дигиталне мамографске слике целог поља.

Нема сумње да АИ може и хоће  револуционисати начин на који се пацијентима дијагностикује , али наредна година ће отворити пут здравственим радницима да схвате како да на одговарајући начин користе вештачку интелигенцију за информисање и помоћ у њиховој дијагнози. 

Помагање лекарима да реше преоптерећење података

Побољшање дијагностике је непосредни фокус већине истраживања вештачке интелигенције, али небројени случајеви употребе вештачке интелигенције осигуравају да је далеко од краја. Такође се очекује да АИ игра кључну улогу у трансформацији терапије зрачењем. 

Преглед из 2023. објављен у Јоурнал оф Радиатион Ресеарцх открио да би вештачка интелигенција могла драстично да помогне смањити време потребно за креирање плана лечења рака од неколико дана до само минута, ако не и секунди. 

Утицај АИ такође превазилази начин на који примамо третмане до креирања самих третмана. Биотехнолошка компанија вођена вештачком интелигенцијом Инсилицо Медицине , у вредности од 895 милиона долара, тренутно је у фази испитивања на људима за први лек развијен коришћењем генеративне АИ технологије. 

хороскоп 24. јула

Третман, ИСМ001-055, намењен је особама са идиопатском плућном фиброзом (ИПФ), болешћу која погађа више од 100.000 људи. Рани резултати горње линије показују обећање за лечење, које пацијенти са ИПФ-ом добро подносе.

Чак ни најбоља АИ не може објаснити потребу да се том човеку, клиничару, помогне да буде најбољи ја.

Шта долази

Док гледамо ка 2025. години, наставићемо да разумемо начине на које вештачка интелигенција може да помогне код неких од највећих компликација у здравственом простору: погрешне дијагнозе, сагоревања и општег истраживања. Ипак, такође ће постати јасно колико је обуке потребно да би се осигурало да се вештачка интелигенција која нам је на дохват руке ефикасно користи.

Недостатак техничких вештина већ мучи здравствену индустрију. Како се инвестиције у вештачку интелигенцију повећавају са 20 милијарди долара у 2024. на скоро 150 милијарди долара у наредних пет година, обука квалификоване радне снаге која може да користи вештачку интелигенцију за побољшање документације, комуникације и токова рада биће неопходна за индустрију здравствене заштите. 

„Здравствена заштита је на много начина наслијеђена организација. Препуна је технологијом, тако да усвајање нове технологије представља велики посао, а много пута тај посао није добро обављен“, објашњава Фергусон.

Он указује на увођење Да Винци роботских хируршких система, који омогућавају минимално инвазиван хируршки приступ. Када су уведени у операциону салу, многи лекари су се жалили да је технологија лоша или да не ради добро. Роботски системи су једноставно додани у постојећу поставку ОР, када им је заправо било потребно потпуно другачије подешавање да би напредовали.

Да би се осигурало да вештачка интелигенција може да помогне лекару у успеху, важно је да технологија буде правилно примењена (или да изгубимо сврху).

„Ако користим вештачку интелигенцију да правим белешке, то значи да се моји токови посла морају променити, и морам да направим простор да преузмем ту аутоматизацију и некако је вратим у петљу. То обично захтева више посла него што је потребно , а ако се то не уради добро, то ставља већи стрес на људски систем.'

У наредним годинама, здравствени радници ће морати да науче како да користе вештачку интелигенцију – нешто што Чен пореди са увођењем интернета.

„Иако узимамо здраво за готово свакодневне активности на мрежи као што су претраживање интернета, прегледавање чланака и подношење онлајн трансакција, све су то стечене вештине које смо научили да урадимо (а наши бивши пре 35 година не би знали како то да урадимо), “ каже Чен. „Слично, очекујем да ћемо сви морати да научимо нове вештине како да ступимо у интеракцију са системима вештачке интелигенције цхатбот-а да бисмо их подстакли и преговарали да се понашају на начин на који желимо.

Дакле, шта то значи за горе поменути дан код доктора са АИ? Па, вероватно смо далеко пре него што то постане стварност. За сада, Фергусон тврди: „Најбоља улога вештачке интелигенције је да човека учини људскијим“.

То значи смањити когнитивно оптерећење клиничара, помоћи им да им дан буде мање стресан и на крају помоћи да се овај архетип услуге врати својој примарној сврси: да помогне другим људима.