Искусственный Интеллект в Здравоохранении: Адаптация Решений под Конкретные Потребности
Рынок искусственного интеллекта полон громких обещаний о масштабных преобразованиях. Здравоохранение является одной из основных областей для применения этих обещаний, поскольку оно сталкивается с финансовым давлением, нехваткой персонала и растущей нагрузкой по уходу за стареющим населением. Разработчики ИИ нацелены на решение широкого круга задач: от лечения рака и проведения операций до оптимизации рутинных административных процессов.
Возможности подлинны, но их реализация может быть сложной. Множество поставщиков программного обеспечения пытались «исправить» проблемы здравоохранения, но потерпели неудачу, потому что неправильно поняли специфику отрасли. Стив Бетке, вице-президент по рынку разработчиков решений для Mayo Clinic Platform, которая поддерживает создание и внедрение цифровых решений для медицинских компаний посредством анализа данных и экспертной оценки, отмечает: «Здравоохранение очень сложно. Разработчики решений должны глубоко понимать клинические и технические возможности, а затем соотносить свои решения с соответствующими бизнес-показателями. Если они упустят какое-либо измерение, решение не будет принято или не принесет ценности».
Приложения ИИ в здравоохранении быстро распространяются. Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) одобрило более 1300 медицинских устройств с поддержкой ИИ, в основном для интерпретации диагностических изображений. Более половины из них были одобрены за последние три года, хотя самые ранние датируются 1995 годом. Нерадиологические приложения выполняют такие разнообразные задачи, как отслеживание апноэ во сне, анализ сердечных ритмов и планирование ортопедических операций.
Приложения ИИ, которые не считаются медицинскими устройствами — например, те, что занимаются планированием и административными задачами — сложнее отслеживать, но их количество также быстро растет. ИИ может помочь координировать сложные задачи и рабочие процессы, которые часто традиционно управляются с помощью маркерных досок и стикеров. Такие функции вполне могут превзойти клиническое применение по своему влиянию на системы здравоохранения. Недавний опрос лидеров в области технологий показал, что 72% назвали своим главным приоритетом для ИИ снижение нагрузки на медперсонал и повышение его удовлетворенности, в то время как более половины (53%) отметили эффективность рабочих процессов и производительность.
Любое приложение, связанное со здравоохранением, может потенциально влиять на уход за пациентами, будь то прямо или косвенно, а плохо разработанные, недостаточно обученные и непроверенные ИИ-приложения могут подвергать пациентов риску. Поставщики медицинских услуг признают этот риск: в том же опросе 77% заявили, что незрелые инструменты ИИ являются существенным барьером для их внедрения. Регулирующие органы и законодатели также внимательно следят за рисками по мере роста развития и внедрения, хотя регуляторная ситуация в США все еще находится в состоянии изменения, как отмечается в отчете Конгрессу 2024 года по ИИ в здравоохранении.
Для решения некоторых технических проблем многие поставщики медицинских услуг сотрудничают с разработчиками приложений для создания ИИ-решений. Недавнее исследование McKinsey показало, что 61% организаций здравоохранения намерены заключать партнерства со сторонними поставщиками для разработки индивидуальных решений на основе генеративного ИИ в качестве основной стратегии, в отличие от создания их собственными силами или покупки готовых продуктов.
Однако специализированные приложения ИИ для здравоохранения также должны быть адаптированы к тонким клиническим потребностям медицинских работников, а также к сложным деловым и регуляторным соображениям более широкого сектора. Именно здесь разработчики могут извлечь выгоду из работы с партнером, глубоко разбирающимся в условиях здравоохранения, чтобы адаптировать приложения к тому, что поставщики хотят и в чем нуждаются больше всего. Это помогает позиционировать продукты ИИ для максимального воздействия и ценности, избегая ловушек, уникальных для среды здравоохранения.
Свежие материалы — Советы и лайфхаки
Возрождение забытой геотермальной электростанции: второй шанс
В июне 2024 года небольшая компания Zanskar приобрела геотермальную электростанцию в Нью-Мексико, которая находилась на грани закрытия. Вода из подземного резервуара стремительно остывала, делая работу станции экономически невыгодной. Всего два года спустя станция снова работает на полную
OpenAI назвала атаку Hugging Face беспрецедентной. Но мы уже это проходили.
На прошлой неделе я прочитал отчет OpenAI о том, как некоторые из ее моделей вышли из-под контроля и проникли в компьютерные системы Hugging Face, другой компании, работающей в сфере ИИ. Это был первый раз, когда меня по-настоящему пробрала дрожь от осознания того, на что теперь способны больш
Почему тепловые насосы остаются популярными в США, несмотря на отмену субсидий
На фоне летней жары, когда мысли о системах отопления кажутся неуместными, жизненно важно обсудить тепловые насосы. Эти устройства, использующие электричество для обогрева, исключительно эффективны и набирают популярность. Примечательно, что многие модели также способны работать в обратном реж

Anthropic обнаружила скрытое пространство, где Claude осмысливает концепции
ИИ-компания Anthropic разработала методику, которая позволила получить наиболее четкое представление о том, что происходит внутри больших языковых моделей (БЯМ), когда они отвечают на вопросы или выполняют задачи. Обнаруженное варьируется от обыденного до тревожного. Исследователи компани

Доля вашей семьи в OpenAI: 300 долларов
На прошлой неделе вновь активно обсуждалось обещание Сэма Альтмана, главы OpenAI, о том, что американцы будут участвовать в распределении богатства, создаваемого искусственным интеллектом (ИИ). Газета Financial Times сообщила, что Альтман ведет переговоры с президентом Трампом о передаче прави

Устройство, оживляющее донорские глазные яблоки, может сделать пересадку глаз возможной
Пересадка целого человеческого глаза представляет собой сложную задачу. Операция сама по себе трудна, и, кроме того, глазные яблоки начинают быстро деградировать сразу после извлечения из тела донора. Когда несколько лет назад хирурги предприняли такую попытку, пересаженный глаз не смог восста