생성 AI의 발전 : 의료 및 의료 교육 혁신
생성 인공 지능 (AI)은 이러한 변화의 최전선에 의료 및 의학 교육을 통해 다양한 부문에 혁명을 일으키고 있습니다. Stanford Medicine은 생성 AI를 통합하여 환자 관리를 향상시키고 의학 교육을 간소화하며 글로벌 건강 문제를 해결하는 데 도움이되었습니다.
건강 관리의 생성 AI 소개
생성 AI는 기존 데이터 세트에서 학습하여 이미지, 텍스트 또는 데이터와 같은 새로운 컨텐츠를 생성 할 수있는 알고리즘을 나타냅니다. 건강 관리 에서이 기술은 합성 의료 데이터를 만들고 임상 의사 결정을 지원하며 혁신적인 치료법을 개발하기 위해 활용되고 있습니다.
Stanford Medicine의 생성 AI 이니셔티브
roentgen : 합성 의료 데이터 생성
Stanford 연구원들은 AI 모델을 훈련하기위한 의료 데이터의 부족을 해결하기 위해 의료 설명에서 현실적인 합성 흉부 X- 레이를 생산할 수있는 개방형 AI 모델 인 Roentgen을 개발했습니다. 이 혁신은 다양하고 정확한 의료 이미지를 생성함으로써 특히 드문 질병에 대한 데이터 격차를 해소하는 것을 목표로합니다.
Chatehr : 임상 워크 플로 향상
Chatehr는 Stanford Medicine에서 개발 된 AI 기반 소프트웨어로 임상의가 대화 쿼리를 통해 전자 건강 기록과 상호 작용할 수 있습니다. 이 도구를 통해 의료 서비스 제공자는 환자의 병력에 대한 질문을하고 차트를 자동으로 요약하며 다른 작업을 수행하여 워크 플로우를 간소화하고 효율성을 향상시킬 수 있습니다. (med.stanford.edu)
ai-assisted 환자 커뮤니케이션
Stanford Medicine 연구원들은 대형 언어 모델이 환자 포털 메시지에 대한 응답을 초안하여 의료 서비스 제공 업체의 작업량을 줄이고 소진을 완화 할 수 있음을 발견했습니다. 환자와 공유하기 전에 임상의가 검토하고 편집하는 AI 생성 초안은 약물의 감기 또는 부작용 증상에 대한해야 할 일과 같은 임상 조사에 반응하는 데 도움이됩니다. (__33)
의학 교육의 생성 AI
의학 교육 이니셔티브의 ### AI
Stanford의 AI 의료 교육 이니셔티브는 기본 AI 지식, 임상 응용 및 윤리적 추론을 의학 교육에 통합하려고합니다. 이니셔티브는 커리큘럼 혁신, 파트너십 및 교수진 개발을 통해 학습자가 AI 도구를 사용하는 것이 아니라 환자 치료, 연구 및 평생 학습을 위해 진화를 형성하기위한 준비를 목표로합니다. (med.stanford.edu)
AI 리소스 라이브러리
Stanford Medicine은 AI 리소스 라이브러리, 교육 기술 팀이 세 심하게 검토하고 검토 한 AI 리소스 및 도구의 지속적으로 업데이트 된 편집을 제공합니다. 이 Living Resource는 지역 사회 내에서 교육, 학습 및 행정 프로세스를 향상시킬 수있는 혁신적인 AI 솔루션을 탐색하기위한 가이드 역할을합니다. (med.stanford.edu)
생성 AI를 통한 글로벌 건강 문제 해결
글로벌 건강 문제를 해결합니다
생성 AI는 특히 신뢰할 수있는 건강 관리에 대한 접근이 남아있는 저소득 및 중간 소득 국가에서 광범위한 글로벌 건강 문제를 해결할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 예를 들어, 케냐의 Jacaranda Health의 프롬프트 시스템은 AI를 활용하여 임신 및 산후 환자의 질문에 대한 AI 생성 응답을 적시에 제공하여 2024 년에만 응답 시간을 크게 개선하고 50 만 명 이상의 사용자에게 도달합니다. (med.stanford.edu)
윤리적 고려 사항 및 향후 방향
의료 분야의 공정하고 공평한 AI
Stanford의 연구원들은 AI 응용 프로그램의 공정성, 유용성 및 신뢰성의 중요성을 강조하여 의료 분야의 공정하고 공정한 AI에 대한 지침을 개발했습니다. FURM 평가 프레임 워크는 AI 모델이 공정하고 유용하며 신뢰할 수있는 치료를 제공하는지 여부를 평가하여 건강 관리의 AI 통합이 윤리적 표준과 일치하고 환자 결과를 향상시킵니다. (med.stanford.edu)
AI의 환경 영향
AI는 다양한 이점을 제공하지만 대규모 모델 교육 및 배포와 관련된 상당한 에너지 소비 및 탄소 배출로 인해 환경 문제를 제기합니다. 이러한 문제를 해결하려면보다 에너지 효율적인 모델을 개발하고 재생 가능한 에너지 원을 활용하고 AI 기술의 환경 영향을 완화하기위한 전략을 구현해야합니다. (en.wikipedia.org)
결론
Generative AI는 데이터 가용성을 향상시키고 임상 워크 플로우를 개선하며 글로벌 건강 문제를 해결함으로써 의료 및 의료 교육을 변화시킬 준비가되어 있습니다. Stanford Medicine의 이니셔티브는 AI의 환자 치료 및 의료 훈련에 혁명을 일으킬 수있는 잠재력을 보여 주며보다 효율적이고 공평하며 지속 가능한 의료 시스템을위한 길을 열어줍니다.
Stanford Medicine의 AI 이니셔티브에 대한 자세한 내용은 AI in Medical Education 페이지를 방문하십시오.
