Η πρόοδος που έχει σημειωθεί στη χρήση της GenAI για την υποστήριξη της εκπαίδευσης και της συμμετοχής των ασθενών, της σύνθεσης πληροφοριών και της απλοποίησης της τεκμηρίωσης και της κωδικοποίησης ήταν ταχεία και αποτελεσματική. Ωστόσο, υπάρχουν πολλές άλλες εφαρμογές της GenAI στην υγειονομική περίθαλψη. Γενικά, αναμένουμε ότι αυτές οι εφαρμογές θα χρειαστούν περισσότερο χρόνο για να ωριμάσουν, είτε λόγω της πολυπλοκότητάς τους είτε της σοβαρότητας των κινδύνων που παρουσιάζουν. Συγκεκριμένα, όσο πιο κοντά βρίσκεται μια εφαρμογή στην άμεση λήψη κλινικών αποφάσεων, τόσο περισσότερο έλεγχο και ρύθμιση θα απαιτεί.
Ιατρική Ακριβείας : Αναλύοντας δεδομένα από πολλαπλές πηγές και σε πολλαπλές μορφές, συμπεριλαμβανομένων δεδομένων από ηλεκτρονικά αρχεία υγείας, γονιδιωματικές και απεικονιστικές μελέτες, οι LLMs μπορεί να βρίσκονται σε καλό δρόμο για να βοηθήσουν στην επιλογή θεραπείας. Ωστόσο, ένας σημαντικός περιορισμός των σημερινών LLMs στην εξατομικευμένη θεραπεία και την υποστήριξη αποφάσεων είναι η αδυναμία τους να δημιουργήσουν συνοδευτικά στοιχεία που είναι χρήσιμα για τους κλινικούς ιατρούς. Επιπλέον, μια πρόσφατη μελέτη έδειξε ότι η ανθρώπινη αλληλεπίδραση με την Τεχνητή Νοημοσύνη επηρεάζεται από πολλαπλούς παράγοντες που σχετίζονται με τον άνθρωπο και το σύστημα της Τεχνητής Νοημοσύνης. Έτσι, η αποτελεσματική χρήση της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης στην ιατρική ακριβείας θα απαιτήσει πρόσθετη ανθρώπινη εμπειρία και εμπιστοσύνη στην Τεχνητή Νοημοσύνη και στις ιδιαιτερότητες της εκπαίδευσης σε μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης.
Θεραπεία για Σπάνιες Παθήσεις : Περίπου 7.000 σπάνιες ασθένειες επηρεάζουν 300 εκατομμύρια ανθρώπους παγκοσμίως και η GenAI μπορεί να παρέχει πληροφορίες και γνώσεις που διευκολύνουν τη διάγνωση αυτών των ασθενειών και διευρύνουν την κατανόηση των μηχανισμών που διέπουν την παθολογία τους. Ένα πρόσφατα αναπτυγμένο μοντέλο επεξεργασίας φυσικής γλώσσας που βασίζεται σε φαινότυπο αποδείχθηκε ότι είναι πιο ακριβές στη διάγνωση σπάνιων ασθενειών από τους ειδικούς γιατρούς. Επιπλέον, η GenAI έχει επιταχύνει την έρευνα ανακάλυψης φαρμάκων για σπάνιες ασθένειες.
Μελέτη Γονιδιώματος : Οι μεταπτυχιακοί φοιτητές του Προγράμματος Ανθρώπινου Γονιδιώματος (LLM), οι οποίοι έχουν εκπαιδευτεί σε δισεκατομμύρια γονιδιωματικές παραλλαγές, αρχίζουν να προβλέπουν τις επιδράσεις νέων γονιδιωματικών παραλλαγών. Αυτά τα «μοντέλα γλώσσας DNA» μπορούν να ενισχύσουν τις παραδοσιακές μελέτες συσχέτισης σε ολόκληρο το γονιδίωμα και να παράγουν πιο ακριβή χαρακτηρισμό παραλλαγών άγνωστης σημασίας, οδηγώντας στην ανάπτυξη νέων θεραπευτικών επιλογών για ασθένειες όπως ο καρκίνος. Οι πρόοδοι σε αυτόν τον τομέα συνεχίζουν να επιταχύνονται μέσω της αυξημένης διαφάνειας των μοντέλων, καθώς και μέσω της δημιουργίας νέων προ-εκπαιδευμένων βασικών μοντέλων για τη μελέτη νέων βιομοριακών αλληλεπιδράσεων.
Εικονικοί Βοηθοί Υγείας : Δεδομένης της κατάλληλης επικύρωσης, οι εικονικοί βοηθοί υγείας που υποστηρίζονται από το LLM μπορούν να διεξάγουν αξιολογήσεις συμπτωμάτων, να παρέχουν συστάσεις διαλογής και να διευκολύνουν τις εξ αποστάσεως διαβουλεύσεις, διευρύνοντας την πρόσβαση στην περίθαλψη. Τέτοια μοντέλα μπορεί επίσης να είναι σε θέση να προσαρμοστούν σε νέα στοιχεία και θεραπευτικές προσεγγίσεις ταχύτερα από τους επαγγελματίες υγείας. Πολλές εταιρείες παρέχουν πλέον υπηρεσίες σε ασθενείς με εικονικούς βοηθούς υγείας που υποστηρίζονται από Τεχνητή Νοημοσύνη, οι οποίοι παρέχουν συνεχή, εξατομικευμένη υποστήριξη μέσω προσαρμοστικών συνομιλιών που προάγουν υγιεινές συνήθειες. Ωστόσο, υπάρχουν λίγα στοιχεία σχετικά με την ποιότητα, την ακρίβεια και την ασφάλεια αυτών των εφαρμογών και απομένει να γίνουν προσπάθειες για να διασφαλιστεί η σωστή χρήση των δυνατοτήτων GenAI στην παροχή φροντίδας.
Επιτήρηση Νοσημάτων : Τα μεταπτυχιακά LLM θα μπορούσαν επίσης να συμβάλουν στην ανάπτυξη εργαλείων για την ανίχνευση και διαχείριση επιδημιών σε επίπεδο πληθυσμού, τα οποία θα βοηθούσαν στην έγκαιρη αναγνώριση απειλών για τη δημόσια υγεία και θα έδιναν πληροφορίες για έγκαιρες παρεμβάσεις. Για τις επιδημίες μολυσματικών ασθενειών, η Γενετικά Τροποποιημένη Τεχνητή Νοημοσύνη (και η προγνωστική Τεχνητή Νοημοσύνη) έχει μεγάλες δυνατότητες βελτίωσης της επιτήρησης των ασθενειών. Ωστόσο, απαιτείται περισσότερη εργασία για την προώθηση των υφιστάμενων στατιστικών μοντέλων, με έμφαση στην εξηγησιμότητα, την αιτιότητα και την αυστηρή θεωρητική βάση για τα αποτελέσματα.
Ιατρική Εκπαίδευση : Καθώς η Γενική Τεχνητή Νοημοσύνη (GenAI) και οι πράκτορες της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) γίνονται μέρος της ομάδας ιατρικής περίθαλψης, θα υπάρξει μετατόπιση στα καθήκοντα και τις ικανότητες που απαιτούνται από τους κλινικούς ιατρούς. Παρόλο που η ανάκτηση ιατρικής γνώσης αποτελεί το μέτρο που χρησιμοποιείται από τις ιατρικές σχολές και τις ειδικότητες για την αξιολόγηση της ικανότητας των ιατρών, η εφαρμογή της Γενικής Τεχνητής Νοημοσύνης (GenAI) μπορεί να μετατοπίσει τις ανάγκες σε ικανότητες προς έναν πιο διευθυντικό ρόλο. Ο Σύνδεσμος Αμερικανικών Ιατρικών Κολλεγίων επανεξετάζει την αξιολόγηση και την εκπαίδευση των φοιτητών στην εποχή της Γενικής Τεχνητής Νοημοσύνης. Ορισμένες νέες στρατηγικές περιλαμβάνουν την ενσωμάτωση της γνώσης δεδομένων και της κριτικής σκέψης σχετικά με τους αλγόριθμους της Τεχνητής Νοημοσύνης στα προγράμματα σπουδών των φοιτητών, τον καθορισμό της εργασίας που πρέπει να γίνεται από έναν άνθρωπο καθώς και αυτής που γίνεται από την Τεχνητή Νοημοσύνη, και την αξιολόγηση της αναγνώρισης και του μετριασμού των προκαταλήψεων της Τεχνητής Νοημοσύνης στη φροντίδα των ασθενών.