Warum müssen wir als menschliche Zivilisation wissenschaftliche Kompetenzen fördern und F&E-getriebene Innovationen vorantreiben? Können konventionelle Techniken und Ansätze nicht für alle Ewigkeit beibehalten werden?
Der eigentliche Zweck von Wissenschaft und Technologie besteht darin, die Menschheit zu erheben, den Lebensstil zu verbessern und letztlich die Welt zu einem besseren Ort zu machen. Insbesondere im Bereich der Gesundheitsfürsorge sind es die wissenschaftlichen Fortschritte, die uns helfen, uns zu intelligenteren und gesünderen Spezies zu entwickeln, ganz im Sinne Darwins.
Und gerade jetzt stehen wir an der Schwelle zu einer solchen transformativen Ära. Dies ist das Zeitalter der künstlichen Intelligenz (KI) und ihrer unzähligen Anwendungen und Anwendungsfälle wie Große Sprachmodelle im Gesundheitswesen. Durch den Einsatz dieser Technologie sind wir der Lösung uralter Geheimnisse des menschlichen Körpers, der Entdeckung von Medikamenten zur Behandlung unheilbarer Krankheiten und sogar der Bekämpfung des Alterns einen Schritt näher gekommen.
Machen Sie sich additionally bereit für einen interessanten Artikel, in dem wir die Rolle von LLMs in klinischen Anwendungenund wie es die wissenschaftliche Entwicklung ermöglicht.
Interessante Statistiken zur KI im Gesundheitswesen
- Der Einsatz von KI in Kliniken und Gesundheitszentren hat den Zeitaufwand für redundante Verwaltungsaufgaben deutlich reduziert. Aufgaben von 20 %.
- Über 90 % der Krankenhäuser werden voraussichtlich bis zum Jahr 2025 KI-gestützte Anwendungen einsetzen, um die Fernüberwachung von Patienten zu verbessern.
- KI kann die Kosten für die Entdeckung neuer Medikamente senken, indem sie 70 %.
Anwendungsfälle von KI und großen Sprachmodellen im Gesundheitswesen
Um LLMs im Gesundheitswesen besser zu verstehen, wollen wir uns kurz in Erinnerung rufen, was LLMs sind. LLMs wurden mithilfe von Deep-Studying-Techniken entwickelt und sind darauf ausgelegt, Menschen und menschliche Sprache zu manipulieren. Sie werden aufgrund der unglaublichen Datenmengen, mit denen sie trainiert wurden, „Massive“ genannt.
Um das Verständnis zu vereinfachen, stellen Sie sich GPT-4.o oder Gemini für das Gesundheitswesen vor. Wenn solche maßgeschneiderten Modelle für hochspezifische Nischenanforderungen eingesetzt werden, ergeben sich unzählige Möglichkeiten. Schauen wir uns einige der bekanntesten Anwendungsfälle an.
Klinische Entscheidungsunterstützung
Die Rolle von KI in der Gesundheitsdiagnostik ist bahnbrechend. Einer der faszinierenden Vorteile von LLMS besteht darin, dass sie Muster und Anomalien erkennen oder identifizieren können, die dem menschlichen Auge verborgen bleiben. Mit der Eingabe präziser Daten können LLMs im Gesundheitswesen bei der Unterstützung klinischer Entscheidungen helfen, indem sie Patientendaten analysieren und Diagnosen vorschlagen.
Dies gilt insbesondere für Radiologie-, Pathologie- und andere medizinische Bildgebungsberichte.
KI-gestützte medizinische Assistenten
In den letzten Jahren haben das Bewusstsein und das Verständnis für den individuellen Körper zugenommen. Dies ist in erster Linie auf die zunehmende Verbreitung tragbarer Geräte zurückzuführen, die ansonsten abstrakte, vom Körper generierte Daten visualisieren, und wird durch mHealth oder Telemedizin weiter vorangetrieben.
Durch medizinische Anwendungen und Gesundheitsmärkte greifen Menschen zunehmend auf Telemedizineinrichtungen zurück. Um solche Patienten einzubeziehen und eine präzise Gesundheitsversorgung zu gewährleisten, sind robuste Systeme erforderlich. LLMs können Gesundheitsorganisationen dabei helfen, dies zu erreichen. Durch den Einsatz von Chatbots oder speziellen medizinischen Assistenten können Gesundheitsexperten Folgendes implementieren und optimieren: Automatisierung klinischer Arbeitsabläufe.
Dies kann bei Folgendem hilfreich sein:
- Grundlegende Particulars über einen Patienten verstehen
- Aufbewahrung und Abruf der Krankengeschichte von Patienten
- Termine planen und Erinnerungen senden
- Abrufen genauer Informationen über den Zustand der Patienten und Unterstützung bei ihrer Genesung und Prognose
- Beantwortung von FAQs zu ihren Bedingungen und mehr
KI für die Arzneimittelforschung
Die Entwicklung von Medikamenten gegen Krankheiten ist komplexer als wir es uns vorstellen können. Sie ist starr und systematisch und umfasst eine überwältigende Menge an Protokollen, Prozessen und Verfahren. Sie ist zudem äußerst sensibel und studien- und forschungsorientiert.
Mithilfe eines LLM können Gesundheitsexperten den Prozess der Arzneimittelentdeckung jedoch auf folgende Weise verbessern:
- Identifizieren und verstehen Sie biologische Ziele durch Deep-Studying-Techniken. Dies ermöglicht eine genaue Analyse der Exposition, Reaktionen und Vorhersagen hinsichtlich der Wirkung des neuen Medikaments bei der Behandlung beabsichtigter Beschwerden.
- LLMs und KI-Modelle können molekulare Strukturen von Grund auf neu generieren. Das bedeutet, dass solche Strukturen hinsichtlich ihrer Bioverfügbarkeit, Wirksamkeit und mehr manipuliert werden können. Darüber hinaus können Arzneimittelsimulationen Forschern auch dabei helfen, Reaktionen und Gegner zu verstehen und sogar Medikamente für andere Krankheiten als die, an der sie gerade arbeiten, zu entdecken.
- LLMs können auch die Arzneimittelentdeckung beschleunigen, indem sie Forschern dabei helfen zu verstehen, ob bestehende Medikamente zur Behandlung anderer Krankheiten eingesetzt werden könnten. Eines der jüngsten Echtzeitbeispiele hierfür struggle der Einsatz von KI zur Validierung der Wirksamkeit von Remdisivir bei der Behandlung von COVID-19.
- Dank künstlicher Intelligenz könnte es in der personalisierten Medizin zu Durchbrüchen kommen, da Medikamente auf der Grundlage der genetischen Daten, des Lebensstils und der Umwelt eines Individuums so maßgeschneidert werden, dass sie ihre Wirkung entfalten.
Unterstützung für die psychische Gesundheit
Abgesehen von körperlichen Beschwerden erlebt die Welt eine excessive Krise im Zusammenhang mit der psychischen Gesundheit. Mit alarmierenden Statistiken kann KI die erforderliche Unterstützung ermöglichen durch KI-gestützte medizinische Assistenten oder virtuelle Begleiter in Bezug auf Bewusstsein, Aufklärung und Unterstützung bei der Hilfe für Patienten und Verdächtige. Auf einer höheren Ebene kann es auch bei der Behandlung von PTBS bei Kriegsveteranen und Soldaten, Personen, die sich von Katastrophen erholt haben, und mehr helfen.
Herausforderungen bei der Bereitstellung von LLMs im Gesundheitswesen
- Mit der zunehmenden Nutzung von KI steigen auch die Bedenken hinsichtlich der Sicherheit und Privatsphäre von Patientendaten. Es genügt ein einziger Fehler, eine Nachlässigkeit oder eine Sicherheitslücke, um Zugriff auf große Mengen sensibler Gesundheitsdaten zu erhalten.
- Aufgrund der Vorteile, die sie bietet, kann es für Interessengruppen und Kliniken sinnvoll sein, bei Diagnose, Patientenversorgung und Leistungserbringung stärker auf KI zu setzen. Dies muss durch Regulierungen und die Festigung von XAI gemildert werden.
- Rund 80 % der Gesundheitsdaten sind unstrukturiert. Die Herausforderungen liegen in der Standardisierung unstrukturierter Daten und ihrer Umwandlung in maschinentaugliche Datensätze.
- Darüber hinaus stellt die Integration in vorhandene Gesundheitssysteme und -module eine technische und logistische Herausforderung für Interessengruppen und Gesundheitsorganisationen dar.
Aufbau von gesundheitsspezifischen LLMs mit Shaip
Die größte Herausforderung besteht wahrscheinlich darin, solch große Modelle präzise zu entwickeln und zu trainieren. Im Gesundheitswesen geht es um Leben und Tod, und eine Fehlkonfiguration oder unangemessene Reaktion kann destructive Folgen haben. Genau hier kommt das KI-Coaching mit den richtigen Datensätzen ins Spiel.
Aufgrund von Vorschriften wie der DSGVO und HIPAA ist die Verfügbarkeit von trainierbaren Daten immer noch ein Engpass bei der Entwicklung Generative KI für die Patientenversorgung. Shaip stellt jedoch eine zuverlässige und bequeme Lösung für diesen Konflikt dar.
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