,fit(1920:897)&format=webp)
Какво може и къде греши AI в здравеопазването - болниците в САЩ като опитно поле
Големите болнични системи в Съединени американски щати се трансформират в опитно поле за всеобщото внедряване на AI - тестват какво може технологията, само че и разкриват, от време на време посредством тревожни неточности, къде тя се проваля.
Според скорошно изследване на Menlo Ventures и Morning Consult 27% от здравните системи заплащат за търговски AI лицензи – три пъти повече от междинното за цялата американска стопанска система.
На фона на застаряващото население и възходящите потребности от здравна помощ, лечебните заведения търсят способи да се оправят с хроничния дефицит на фрагменти, който води до прегаряне измежду медицинските експерти и закъснение на лекуването. Те търсят успеваемост на всички места, където е допустимо – изключително в миг, когато се задават съкращения в Medicaid.
AI пробива изключително мощно в някои от минимум блестящите, само че най-трудоемки ежедневни задания в лечебните заведения: водене на бележки, приемане на позвънявания от пациенти, обработка на застрахователни искания.
Тези действия постоянно са „ извънредно подвластни от човешкия труд и включват едни и същи рутинни процеси, повтаряни хиляди пъти “, споделя пред The Wall Street Journal Рупал Малани, старши сътрудник в консултантската компания McKinsey, която поучава лечебни заведения по внедряването на AI.
Лекарите не престават да вземат медицинските решения, въпреки AI да подкрепя процеса. Проучване на Калифорнийския университет в Лос Анджелис от предходната година да вземем за пример открива, че AI разпознава по-добре фини признаци на рак на гърдата, които могат да се развиват неусетно сред рутинните прегледи. Според проучването потреблението на AI при скрининг може да понижи такива случаи с 30%.
Проучване от октомври, оповестено в списание The Lancet Gastroenterology & Hepatology откри, че лекари, употребявали AI в продължение на три месеца, с цел да откриват формирания по време на колоноскопии, почнали да откриват доста по-малко такива, откакто инструментът бил лишен.
„ Доверявай се, само че проверявай “
Кардиологът от Mayo Clinic Пол Фридман се обърнал към ChatGPT, когато трябвало да се произнесе по случай на пациент, който се нуждаел от имплантиране на дефибрилатор единствено дни след сърдечна интервенция. Фридман считал процедурата за допустима и безвредна, само че желал да ревизира дали има оповестени клинични случаи. ChatGPT му дал препратки към няколко публикации в медицински списания, които твърдели, че процедурата е „ безвредна и ефикасна “. „ Изглеждаше изцяло правдиво “, споделя пред WSJ Фридман, само че негов сътрудник не опитал да откри изследванията и открил, че те са изцяло измислени.
След този случай Фридман възприел метода „ доверявай се, само че проверявай “. „ Не че не задавам медицински въпроси на ChatGPT, само че когато го върша, постоянно ревизирам източниците, разтварям ги и най-малко прочитам резюметата “, споделя той.
Кардиологичното поделение на болничното заведение тества различни вътрешни AI принадлежности.
По тази тематика от OpenAI споделят, че екипите на компанията организират „ непрекъснати оценки за ограничение на нездравословни или подвеждащи отговори “ и че най-новите модели дават доста по-точна здравна информация от по-старите версии. ChatGPT не е основан като сурогат на професионалната здравна консултация, допълват от компанията.
AI единствено като второ мнение
„ Постоянно се безпокоя от загуба на умения “, споделя Антъни Кардио̀ло, патолог от Ню Йорк, който управлява лаборатория, профилирана в кръвни проби. „ Всеки път, когато разпореждам мисленето си на нещо, което не е личният ми мозък, се опасявам, че ще изгубя тази ‘мускулна памет’. “
Кардио̀ло прибавя пред WSJ, че той и сътрудниците му употребяват генеративен AI за обзор на проби, само че единствено като второ мнение - откакто към този момент са стигнали до лична диагноза.
В Джорджия фамилният доктор Дийн Сийхюсън употребява генеративен AI, с цел да ревизира настоящите стандарти на лекуване, изключително при по-редки случаи. Инструментът, който употребява, черпи информация единствено от тествани медицински източници, по тази причина той се усеща релативно убеден, като ревизира референциите в към 25% от случаите.
Въпреки това той има запаси към цялостния резултат на AI върху медицината. „ Най-големият ми боязън е, че това ще подкопае публичното доверие в медицината и ще докара до нещо като ‘Див запад’ за пациентите “, споделя той, допълвайки, че все по-често среща пациенти, които сами си слагат диагнози, направени благодарение на AI – в това число неправилни.
Въпреки тези опасения капацитетът – и нуждата – са големи
„ Когато се замислиш за цунамито от потребности, което ни чака като общество, технологиите са един от дребното лостове, с които разполагаме “, споделя Дъг Кинг, основен шеф „ Дигитални технологии и нововъведения “ в Northwestern Medicine.
Там AI разбор на един милион сканирания за година е откроил 70 случая, които хората не били отбелязали за спомагателна инспекция. Ръчна проверка открила пет случая, при които лекарите решили, че е належащо в допълнение следене. Болницата употребява и AI инструмент за по-ефективно обмисляне на операционните зали, което разрешава лекуване на повече пациенти.
Американските лечебни заведения са измежду ранните консуматори на AI – доста преди всеобщото създаване на центрове за данни в Съединени американски щати. Прогностични логаритми от години се употребяват за ранно разкриване на сепсис, идентифициране на рискови пациенти и усъвършенстване на графици.
В Северна Калифорния 21-те лечебни заведения на Kaiser Permanente употребяват система, която проучва виталните индикатори и досиетата на всички пациенти и ги прави оценка на всеки час съгласно риска. Проучване в New England Journal of Medicine открива, че системата избавя над 500 живота годишно.
Болниците всеобщо внедряват AI за по-малко зрелищни, само че извънредно времеемки задания. През 2024 година доставчикът на електронни здравни досиета Epic Systems пусна инструмент, който употребява генеративен AI, с цел да проучва пациентски досиета и да изготвя тъжби против отводи от застрахователи. Около 1000 лечебни заведения към този момент употребяват системата, като чиновници отделят с над 20% по-малко време за обработка на всеки отвод.
След сходна самодейност в болничното заведение Mount Sinai в Ню Йорк обаче потреблението на AI инструмент на Epic е спряно за автоматизирано правене на отговори към пациенти, защото лекарите открили, че текстовете изискват прекалено много редакция.
Имало и съответни гафове – в един случай системата отказала помощ на пациент, изискал проходилка, а в различен пациент с главоболие получил дълъг отговор, включващ всичко от нищожен проблем до мозъчен израстък.
От Epic споделят, че дребен брой лечебни заведения са спрели функционалността и че тя се усъвършенства, само че акцентират, че инструментът изисква човешки надзор.
Според скорошно изследване на Menlo Ventures и Morning Consult 27% от здравните системи заплащат за търговски AI лицензи – три пъти повече от междинното за цялата американска стопанска система.
На фона на застаряващото население и възходящите потребности от здравна помощ, лечебните заведения търсят способи да се оправят с хроничния дефицит на фрагменти, който води до прегаряне измежду медицинските експерти и закъснение на лекуването. Те търсят успеваемост на всички места, където е допустимо – изключително в миг, когато се задават съкращения в Medicaid.
AI пробива изключително мощно в някои от минимум блестящите, само че най-трудоемки ежедневни задания в лечебните заведения: водене на бележки, приемане на позвънявания от пациенти, обработка на застрахователни искания.
Тези действия постоянно са „ извънредно подвластни от човешкия труд и включват едни и същи рутинни процеси, повтаряни хиляди пъти “, споделя пред The Wall Street Journal Рупал Малани, старши сътрудник в консултантската компания McKinsey, която поучава лечебни заведения по внедряването на AI.
Лекарите не престават да вземат медицинските решения, въпреки AI да подкрепя процеса. Проучване на Калифорнийския университет в Лос Анджелис от предходната година да вземем за пример открива, че AI разпознава по-добре фини признаци на рак на гърдата, които могат да се развиват неусетно сред рутинните прегледи. Според проучването потреблението на AI при скрининг може да понижи такива случаи с 30%.
Проучване от октомври, оповестено в списание The Lancet Gastroenterology & Hepatology откри, че лекари, употребявали AI в продължение на три месеца, с цел да откриват формирания по време на колоноскопии, почнали да откриват доста по-малко такива, откакто инструментът бил лишен.
„ Доверявай се, само че проверявай “
Кардиологът от Mayo Clinic Пол Фридман се обърнал към ChatGPT, когато трябвало да се произнесе по случай на пациент, който се нуждаел от имплантиране на дефибрилатор единствено дни след сърдечна интервенция. Фридман считал процедурата за допустима и безвредна, само че желал да ревизира дали има оповестени клинични случаи. ChatGPT му дал препратки към няколко публикации в медицински списания, които твърдели, че процедурата е „ безвредна и ефикасна “. „ Изглеждаше изцяло правдиво “, споделя пред WSJ Фридман, само че негов сътрудник не опитал да откри изследванията и открил, че те са изцяло измислени.
След този случай Фридман възприел метода „ доверявай се, само че проверявай “. „ Не че не задавам медицински въпроси на ChatGPT, само че когато го върша, постоянно ревизирам източниците, разтварям ги и най-малко прочитам резюметата “, споделя той.
Кардиологичното поделение на болничното заведение тества различни вътрешни AI принадлежности.
По тази тематика от OpenAI споделят, че екипите на компанията организират „ непрекъснати оценки за ограничение на нездравословни или подвеждащи отговори “ и че най-новите модели дават доста по-точна здравна информация от по-старите версии. ChatGPT не е основан като сурогат на професионалната здравна консултация, допълват от компанията.
AI единствено като второ мнение
„ Постоянно се безпокоя от загуба на умения “, споделя Антъни Кардио̀ло, патолог от Ню Йорк, който управлява лаборатория, профилирана в кръвни проби. „ Всеки път, когато разпореждам мисленето си на нещо, което не е личният ми мозък, се опасявам, че ще изгубя тази ‘мускулна памет’. “
Кардио̀ло прибавя пред WSJ, че той и сътрудниците му употребяват генеративен AI за обзор на проби, само че единствено като второ мнение - откакто към този момент са стигнали до лична диагноза.
В Джорджия фамилният доктор Дийн Сийхюсън употребява генеративен AI, с цел да ревизира настоящите стандарти на лекуване, изключително при по-редки случаи. Инструментът, който употребява, черпи информация единствено от тествани медицински източници, по тази причина той се усеща релативно убеден, като ревизира референциите в към 25% от случаите.
Въпреки това той има запаси към цялостния резултат на AI върху медицината. „ Най-големият ми боязън е, че това ще подкопае публичното доверие в медицината и ще докара до нещо като ‘Див запад’ за пациентите “, споделя той, допълвайки, че все по-често среща пациенти, които сами си слагат диагнози, направени благодарение на AI – в това число неправилни.
Въпреки тези опасения капацитетът – и нуждата – са големи
„ Когато се замислиш за цунамито от потребности, което ни чака като общество, технологиите са един от дребното лостове, с които разполагаме “, споделя Дъг Кинг, основен шеф „ Дигитални технологии и нововъведения “ в Northwestern Medicine.
Там AI разбор на един милион сканирания за година е откроил 70 случая, които хората не били отбелязали за спомагателна инспекция. Ръчна проверка открила пет случая, при които лекарите решили, че е належащо в допълнение следене. Болницата употребява и AI инструмент за по-ефективно обмисляне на операционните зали, което разрешава лекуване на повече пациенти.
Американските лечебни заведения са измежду ранните консуматори на AI – доста преди всеобщото създаване на центрове за данни в Съединени американски щати. Прогностични логаритми от години се употребяват за ранно разкриване на сепсис, идентифициране на рискови пациенти и усъвършенстване на графици.
В Северна Калифорния 21-те лечебни заведения на Kaiser Permanente употребяват система, която проучва виталните индикатори и досиетата на всички пациенти и ги прави оценка на всеки час съгласно риска. Проучване в New England Journal of Medicine открива, че системата избавя над 500 живота годишно.
Болниците всеобщо внедряват AI за по-малко зрелищни, само че извънредно времеемки задания. През 2024 година доставчикът на електронни здравни досиета Epic Systems пусна инструмент, който употребява генеративен AI, с цел да проучва пациентски досиета и да изготвя тъжби против отводи от застрахователи. Около 1000 лечебни заведения към този момент употребяват системата, като чиновници отделят с над 20% по-малко време за обработка на всеки отвод.
След сходна самодейност в болничното заведение Mount Sinai в Ню Йорк обаче потреблението на AI инструмент на Epic е спряно за автоматизирано правене на отговори към пациенти, защото лекарите открили, че текстовете изискват прекалено много редакция.
Имало и съответни гафове – в един случай системата отказала помощ на пациент, изискал проходилка, а в различен пациент с главоболие получил дълъг отговор, включващ всичко от нищожен проблем до мозъчен израстък.
От Epic споделят, че дребен брой лечебни заведения са спрели функционалността и че тя се усъвършенства, само че акцентират, че инструментът изисква човешки надзор.
Източник: profit.bg
КОМЕНТАРИ