Изкуственият интелект вече се използва във вашето здравеопазване. Какво да знаете
Използването на AI Health Care към момента е задоволително ново, че доста хора може да не знаят какво да създадат от него. Повечето американци показаха „ забележителен дискомфорт “ по отношение на концепцията на своите лекари, които употребяват AI, с цел да оказват помощ за ръководството на грижите си, съгласно изследване от 2023 година Но AI евентуално няма да изчезне. Използването на AI приложения в здравната помощ нараства и е значимо пациентите да схванат употребите, които биха могли да подобрят грижите - и аргументите за непрестанно нерешителност.
Исках да знам по какъв начин AI към този момент оказва помощ при диагностицирането и оказва помощ за непосредствено лекуване и какво мислят клиницистите за потреблението на AI. И най-после, какви са загрижените области и какво се прави за справяне с тях?
CNN: Как би трябвало да мислят пациентите за другите приложения на AI в опазването на здравето?
dr. Leana Wen: Първо, това оказва помощ да се знае разликата сред прогнозния и генеративния изкуствен интелект или AI.
Прогнозният AI употребява математически модели и различаване на модели, с цел да предвижда бъдещето. Например, прогнозният AI логаритъм може да разпознава кои пациенти с пневмония са най -вероятно да се нуждаят от хоспитализация.
Да речем, че си пациентът. Използване на минали прекарвания с доста други пациенти с сходно положение - като пневмония, диабет или сърдечни болести - логаритъмът може да излезе с проект за грижи за вас въз основа на фактори, които биха могли да повлияят на вашето заболяване, като вашата възраст, пол, други медицински положения, лабораторни данни и породист и етнически генезис. Алгоритъмът може да помогне на лекарите да решат да вземем за пример дали би трябвало да сте приети в болница и кое лекуване е най -вероятно да бъде дейно за вашия характерен набор от условия.
Генеративният AI употребява огромни езикови модели за генериране на човешки взаимоотношения. Много хора може да са осведомени с Chatgpt, което е форма на генеративен ИИ, който дава отговор на въпросите на потребителя по всекидневен метод. Генеративният AI може да заключи големи количества информация за доста къс интервал от време, надалеч надминавайки тази на всеки човек. Някои изследвания допускат, че генеративните модели на AI могат да „ научат “ толкоз доста, че могат да устоят изпити за медицински лицензии и че могат да генерират лесни за схващане, добре написани указания на пациента по разнообразни тематики.
Съществуват обаче опасения, че тези модели биха могли да „ халюцинират “ и да излязат с отговори, които са подвеждащи и неточни. И както с предсказуеми, по този начин и с генеративни AI, какъв брой добре работят моделите, зависи от това какви данни са подготвени. Когато оценявате полезността на AI в опазването на здравето, е значимо да разгледате всеки инструмент на AI настрана и да се разбере по какъв начин е създаден и при какви условия те са предопределени да се употребяват.
wen: Има някои добре валидирани образци за планирана ИИ, употребена за увеличение и възстановяване на диагнозата.
Вземете колоноскопия, която е златният стандарт за диагностициране на колоректален рак. По време на процедурата лекарят минава дълга тръба през дебелото черво и ръчно разпознава и отстранява полипи, които биха могли да бъдат ракови или предракови.
По сходен метод AI се употребява за подкрепяне на четене на мамограми, което е основен скринингов инструмент за разкриване на рак на гърдата. Проучванията са открили, че скринингът на мамография, поддържан от AI, е най-малко толкоз прецизен, колкото и двама подготвени рентгенолози четат проучването и даже могат да подобрят откриването на рак, като в същото време понижават натоварването на клиничния доктор. Американската администрация по храните и медикаментите към този момент е разрешила към две дузини AI продукта, които оказват помощ при скрининг на рак на мамограмата, макар че приемането им остава лимитирано заради евентуалните спомагателни разноски, свързани с разполагането им в клиничната процедура.
WEN: Един случай на приложимост е планиран AI логаритъм, създаден от откриватели от университета Джон Хопкинс за идентифициране на приети в болница пациенти с висок риск от развиване на сепсис, което е голяма обща зараза на тялото, която може да докара до мултиорганна непълнота и гибел. Тази система за ранно предизвестие е ситуирана в голям брой лечебни заведения и е открито, че понижава времето, належащо за разкриване на сепсис и затова за започване на антибиотици и друго лекуване.
Източник: cnn.com
