Kann KI die Gesundheitsversorgung erschwinglich machen?

Das Gesundheitswesen ist aufgrund hoher Kosten und verschiedenen Herausforderungen, die es darstellt, ein eklatantes Downside. Die Probleme erstrecken sich jedoch darüber hinaus, einschließlich häufiger falscher Positives bei Diagnosen und Fehlern in der Chirurgie, die zur Unsicherheit bei den Ergebnissen beitragen. Mit dem Aufkommen von großartigen Modellen (LLMs) könnte man sich fragen, wie sie die Gesundheitsversorgung verbessern können. Das Gesundheitswesen ist bis heute auf dem Weg, nicht nur erschwinglicher, sondern auch aufgrund von LLMs zuverlässiger zu werden. In diesem Artikel wird der Zustand der KI -Fortschritte im Gesundheitswesen zusammen mit den neuesten Durchbrüchen hervorgehoben, die Probleme in beispiellosem Maßstab und Präzision angehen.

Aktueller Standing der Gesundheitsversorgung

Auf der ganzen Welt sind die Gesundheitskosten hoch und besonders ungleichmäßig. Eine gute Gesundheitsversorgung ist in einigen Ländern aufgrund von Kosten und Eigenkapital eine Opulenz und ein Downside bei anderen durch mangelnde Qualität und Zugang. Etwa die Hälfte der Welt fehlt eine wesentliche Krankenversicherung, und über eine Milliarde Menschen sind durch medizinische Rechnungen schwerer finanzieller Schwierigkeiten ausgesetzt. Die Ausgaben professional Individual variieren dramatisch! A Umfrageprojekte US $ 12.703 professional Kopf in den USA gegenüber nur 37 US -Greenback in Pakistan bis 2024, was enorme Ungleichheiten bei den medizinischen Ausgaben widerspiegelt. Out -Focket -Zahlungen bleiben in ärmeren Regionen eine schwere Belastung. In Afrika schätzt die WHO, dass über 150 Millionen Menschen durch Gesundheitskosten in Armut gedrängt wurden. Außerdem tritt die Hälfte aller globalen Verarmung in Afrika auf. Diese Zahlen unterstreichen, dass eine grundlegende Annehmlichkeit wie das Gesundheitswesen an einigen Stellen tatsächlich ein sein könnte Luxus.

Telemedizin und digitale Transformation

Telemediziner Konsultationen und Fernüberwachung sind seit COVID-19 üblich und bleiben weit über dem Niveau vor 2020. Bis Mitte 2021, Telemedizin stabilisiert bei etwa 13–17% von allen ambulanten Besuchen. Diese anhaltende Verwendung spiegelt die Nachfrage der Patienten und der Anbieter wider. Eine Deloitte-Umfrage ergab, dass ~ 80% der Verbraucher einen weiteren virtuellen Besuch nach der Pandemie haben. Analysten schätzen Dass bis zu 20% der US -Gesundheitsausgaben (~ 250 Milliarden US -Greenback) potenziell praktisch geliefert werden könnten, wenn sie weitgehend angenommen werden. Mit anderen Worten, die Fernversorgung könnte die enormen Versorgungspflege on-line verlagern und möglicherweise Kosten senken, ohne den Zugang zu beeinträchtigen.

Neueste Entwicklungen in medizinischen LLMs

Die neuesten Entwicklungen im Gesundheitswesen von Microsoft und Google, nämlich Medgemma (von Google) und Mai-Dxo (von Microsoft), sind tief verwurzelt in Llms. Sie nutzen LLMs für klinisches Denken, Erzeugung von medizinischen Berichten und schrittweise diagnostische Entscheidungsfindung.

Medgemma

Google hat zwei neue offene Modelle für die Gesundheitsversorgung veröffentlicht: MedGemma 27B Multimodal und MedSisiglip. Diese Bemühungen bestanden um die Erweiterung ihrer MedGemma-Sammlung gemäß der HAI-DeF-Initiative der Well being AI Developer Foundations (HAI-Def).

• MedGemma 27B Multimodal kann sowohl Textual content als auch Bilder umgehen und es für die Erstellung von medizinischen Berichten nützlich macht. Es entspricht 87,7% auf dem MedQA -Benchmark und konkurrieren mit größeren Modellen zu einem Bruchteil der Kosten.
• Medsiglip ist ein 400 m-Parameter-Bild-Textual content-Encoder, der auf medizinischen Bildern trainiert (wie Röntgenstrahlen und Pathologie-Folien von Brust). Es ist ideally suited für Klassifizierung, Bildsuche und Null-Shot-Aufgaben und funktioniert auch bei allgemeinen Bildern auch intestine.

Beide Modelle sind Open-Supply, ausgeführt auf einer einzelnen GPU und können für bestimmte Anwendungsfälle fein abgestimmt werden. Kleinere Varianten wie MedGemma 4B und Medsiglip können sogar auf mobilen Geräten ausgeführt werden.

Entwickler verwenden diese LLMs bereits für reale Aufgaben: Röntgen-Triage, Zusammenfassung der klinischen Notiz und sogar mehrsprachige medizinische Q & A. Google bietet auch Beispielcode, Bereitstellungsleitfäden und Demos für das Umarmungsgesicht und die Vertex -AI.

Mai-dxo

Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DXO) ist ein neues System, das die härtesten diagnostischen Herausforderungen der Medizin in Angriff nimmt. Das Modell übertrifft Ärzte sowohl in der Genauigkeit als auch in der Kosteneffizienz. MAI-DXO wurde auf 304 realen klinischen Fällen aus dem New England Journal of Medication getestet und erreichte eine diagnostische Genauigkeit von bis zu 85,5%, über 4x höher als eine Gruppe erfahrener Ärzte (durchschnittlich 20%). Es funktioniert, indem es simuliert, wie Kliniker Informationen Schritt für Schritt versammeln und bewerten, anstatt sich auf Antworten auf A number of-Alternative zu verlassen. Jede diagnostische Aktion ist mit virtuellen Kosten verfolgt und zeigt, dass MAI-DXO intelligenter und effizienter ist als herkömmliche Methoden.

Diese Arbeit baut auf Microsofts breiteren Gesundheits-KI-Bemühungen auf, einschließlich Dragon Copilot für Kliniker und Rad-Dino für die Radiologie. Eine wichtige Innovation ist die Fähigkeit des Orchestrators, mehrere LLMs zu koordinieren, und wirkt wie eine Gruppe virtueller Ärzte, die zusammenarbeiten, um eine Diagnose zu erreichen. Das Forschungsteam von Microsoft sieht dies als einen wichtigen Schritt in Richtung verantwortungsbewusster, vertrauenswürdiger KI im Gesundheitswesen, insbesondere in komplexen Fällen.

Auswirkungen künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz, einschließlich LLMs, bietet potenzielle Effizienzverbesserungen. Eine kürzlich durchgeführte Schätzung zeigt, dass eine breitere Einführung von KI die US -Gesundheitsausgaben um 5–10percentverringern könnte. rund 200 bis 360 Milliarden US -Greenback professional Jahr. KI -Instruments können Aufgaben wie klinische Dokumentation, Diagnostik automatisieren und administrative Belastungen reduzieren. Experten zeigen jedoch, dass diese Vorteile von angemessenen Infrastruktur und Kosten abhängen. In der Praxis müssen Gesundheitssysteme maßgeschneiderte KI -Lösungen gegen Instruments abwägen: Die Optionen reichen von der Entwicklung neuer Modelle bis zur Nutzung externer Dienste. Die Entscheidung hängt von den Systemanforderungen und den Kostenüberlegungen ab. Während LLMs die Gesundheitskosten durch Steigerung der Effizienz senken kann, erfordern sie jedoch erhebliche Erstinvestitionen in die Technologie.

Gemischte Signale und verbleibende Herausforderungen

Insgesamt verbessert sich die Erschwinglichkeit trotz dieser Traits ungleichmäßig. Hier sind einige der Herausforderungen bei der Erschwinglichkeit und Gesundheitssystemen für gesundheitliche Erschwinglichkeit und Gesundheit:

• Ungleiche Verbesserung: Obwohl es optimistic Traits gibt, sind die Verbesserungen der Erschwinglichkeit im Gesundheitswesen in den Ländern oder Bevölkerungsgruppen nicht konsistent (aus dem afrikanischen Beispiel).
• Es gibt vielversprechende Instruments, aber die Kosten steigen immer noch: Regierungspolitikänderungen und Lösungen wie Telegesundheit und KI sind vielversprechend, aber viele Bereiche haben immer noch steigende Gesundheitskosten.
• Die katastrophalen Gesundheitskosten bleiben üblich: Laut Experten der Weltbank sind viele Menschen immer noch mit katastrophalen Gesundheitsausgaben ausgesetzt, was sie aufgrund medizinischer Kosten in Armut treibt.
• Der Fortschritt der Krankenversicherung ist seit 2015 ins Stocken geraten: Die globalen Fortschritte in der Krankenversicherung haben weitgehend ein Plateau, wobei in den letzten Jahren nur geringe Fortschritte erzielt wurden.
• In den meisten Ländern fehlt der volle Schutz: Laut WHO bleiben in vielen Regionen die Kosten aus der Tasche und nur 30% der Länder haben sowohl die Krankenversicherung als auch den finanziellen Schutz gleichzeitig verbessert.

Abschluss

Technologie und Politik bewegt sich durch LLMs und KI in Richtung erschwinglicherer Pflege, aber eine Lücke bleibt bestehen. Milliarden haben immer noch keinen Zugang zu erschwinglichen Dienstleistungen. Erreichen Erschwingliche Gesundheitsversorgung Weltweit erfordern digitale Einführung, intelligente Finanzierung und kontinuierliche Innovation-Anstrengungen, die einige Länder mit hohem Einkommen schnell vorantreiben, aber die ärmeren Länder müssen noch nicht anwenden. Mit der Veröffentlichung dieser kolossalen LLMs im Gesundheitswesen hat sich die Lücke zwischen diesen unterschiedlichen Regionen verengt. Der Ausblick ist hoffnungsvoll, aber unvollständig: Wir haben Instruments, um die Kosten für die Gesundheitsversorgung zu senken, aber die globale Implementierung und Akzeptanz solcher Instruments ist weit von zu Hause entfernt.

Häufig gestellte Fragen

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