Генеративный ИИ обладает потенциалом совершить революцию в здравоохранении, спасая жизни, снижая стоимость лечения и возвращая удовлетворение в клиническую практику. Однако для реализации этого потенциала необходимо, чтобы врачи приняли возможности, которые открывает эта технология. Необходимость действий срочна, поскольку нынешняя система здравоохранения США сталкивается с неустойчивыми затратами и разочаровывающими результатами.
Масштаб проблемы
Система здравоохранения США находится под тяжелой нагрузкой. Средние медицинские расходы превышают 14 000 долларов на человека, а страховые взносы работодателей, покрывающие медицинское обслуживание, ожидается, что значительно вырастут. Многие американцы уже считают расходы из собственного кармана невыносимыми, а предстоящие ограничения на получение Medicaid угрожают оставить миллионы без страховки. Несмотря на то, что расходы превышают расходы любой сопоставимой страны, США занимает последнее место по показателям эффективности системы здравоохранения, а продолжительность жизни отстает от показателей сопоставимых стран.
Пять способов, которыми генеративный ИИ может трансформировать здравоохранение
Генеративный ИИ предоставляет уникальную возможность решить наиболее острые проблемы системы. Вот пять ключевых достижений:
1. Преодоление разрыва в знаниях в медицине
Огромный объем медицинских исследований огромен. Новые исследования публикуются каждые 26 секунд, создавая поток данных, который ни один врач не может полностью усвоить. Генеративный ИИ может сканировать и синтезировать эту глобальную медицинскую литературу в режиме реального времени, предоставляя врачам мгновенные, релевантные сведения в момент оказания помощи. Раннее внедрение уже широко распространено: три из пяти врачей регулярно используют genAI, а почти все находят ее полезной для принятия решений.
Реальные примеры демонстрируют потенциал технологии:
- Сложная хирургическая процедура: Хирург проконсультировался с ChatGPT, чтобы решить проблему с трубкой для дыхания, выявив редкую причину и предотвратив потенциальное осложнение.
- Редкий диагноз аутоиммунного заболевания: Врач использовал большую языковую модель для диагностики редкого аутоиммунного заболевания, что привело к своевременному и точному диагнозу.
2. Расширение возможностей пациентов повсюду
Традиционная модель здравоохранения, центрированная вокруг врачебных кабинетов и больниц, больше не достаточна, особенно с ростом хронических заболеваний. По крайней мере 60% американцев страдают хроническим заболеванием, требующим частого наблюдения. Генеративный ИИ, подключенный к носимым устройствам, может отслеживать жизненно важные показатели, предупреждать пациентов и врачей о потенциальных проблемах и способствовать своевременному вмешательству. Эта технология даже может привнести уход, сопоставимый с больничным, в дома пациентов, снижая риски, связанные с госпитализацией.
3. Предотвращение медицинских ошибок
Быстрый темп современной медицины часто приводит к ошибкам. Генеративный ИИ, использующий мультимодальные возможности (анализ изображений, речи и текста), может наблюдать за оказанием помощи и немедленно уведомлять врачей, когда не соблюдаются протоколы безопасности. Это повышает безопасность пациентов и снижает выгорание среди врачей.
4. Обеспечение более умного, более персонализированного ухода
Равноценное лечение всех пациентов может привести к неоптимальным результатам. Генеративный ИИ может непрерывно анализировать данные у постели больного, выявляя тонкие признаки ухудшения состояния до того, как сработают сигнализации. Это позволяет медсестрам сосредоточиться на пациентах, нуждающихся в наибольшем внимании, при этом обеспечивая непрерывный отдых для тех, кто выздоравливает хорошо. Этот переход от рутинных осмотров к непрерывному мониторингу позволяет оказывать более эффективную и ориентированную на пациента помощь.
5. Открытие скрытых данных медицины
Американская медицина утопает в данных, но ей не хватает возможности получать значимые сведения. Каждая мониторная установка у постели больного, хирургическая процедура и взаимодействие врача с пациентом генерирует огромное количество данных, большая часть которых остается неиспользованной. Генеративный ИИ может анализировать эти данные, выявляя закономерности и передовые практики для улучшения исследований и клинической помощи. Например, он может изучать успешные хирургические методы, чтобы воспроизвести их.
Путь вперед
Постепенные изменения не решили кризис в сфере здравоохранения. Генеративный ИИ представляет собой значительную возможность для трансформации системы. Улучшая клинические результаты и делая качественную помощь доступной по цене, он может открыть новую эру медицины.
