Fremskritt i generativ AI: Transforming Healthcare and Medical Education

Generativ kunstig intelligens (AI) revolusjonerer ulike sektorer, med helsevesen og medisinsk utdanning i forkant av denne transformasjonen. Stanford Medicine har vært med på å integrere generativ AI for å forbedre pasientbehandling, effektivisere medisinsk utdanning og møte globale helseutfordringer.

Introduksjon til generativ AI i helsevesenet

Generativ AI refererer til algoritmer som kan generere nytt innhold, for eksempel bilder, tekst eller data, ved å lære av eksisterende datasett. I helsevesenet utnyttes denne teknologien for å lage syntetiske medisinske data, hjelpe til med klinisk beslutningstaking og utvikle innovative behandlinger.

Stanford Medicine's initiativer i generative AI

Roentgen: generere syntetiske medisinske data

For å adressere mangel på medisinske data for å trene AI-modeller, utviklet Stanford-forskere Roentgen, en åpen AI-modell som var i stand til å produsere realistiske syntetiske røntgenstråler fra medisinske beskrivelser. Denne innovasjonen tar sikte på å bygge bro mellom datagapet, spesielt for sjeldne sykdommer, ved å generere forskjellige og nøyaktige medisinske bilder.

Chatehr: Forbedring av klinisk arbeidsflyt

ChateHR er en AI-drevet programvare utviklet på Stanford Medicine som lar klinikere samhandle med elektroniske helsejournaler gjennom samtaleforespørsler. Dette verktøyet gjør det mulig for helsepersonell å stille spørsmål om pasientens sykehistorie, oppsummere automatisk diagrammer og utføre andre oppgaver, og dermed effektivisere arbeidsflyten og forbedre effektiviteten. (med.stanford.edu)

AI-assistert pasientkommunikasjon

Forskere fra Stanford Medicine har funnet at store språkmodeller kan bidra til å utarbeide svar på pasientportalmeldinger, redusere helsepersonellets arbeidsmengde og lindre utbrenthet. De AI-genererte utkastene, som blir gjennomgått og redigert av en kliniker før de deles med pasienten, hjelper til med å svare på kliniske henvendelser, for eksempel hva de skal gjøre med symptomer på forkjølelse eller bivirkninger av medisiner. (med.stanford.edu)

generativ AI i medisinsk utdanning

AI in Medical Education Initiative

Stanfords AI In Medical Education Initiative søker å integrere grunnleggende AI -kunnskap, kliniske applikasjoner og etisk resonnement i medisinsk utdanning. Gjennom læreplaninnovasjoner, partnerskap og fakultetsutvikling har initiativet som mål å forberede elever ikke bare å bruke AI -verktøy, men for å forme utviklingen deres i tjeneste for pasientbehandling, forskning og livslang læring. (med.stanford.edu)

AI Resource Library

Stanford Medicine tilbyr et AI -ressursbibliotek, en kontinuerlig oppdatert sammenstilling av AI -ressurser og verktøy omhyggelig gjennomgått og overvåket av utdanningsteknologi -teamet. Denne levende ressursen fungerer som en guide for å utforske innovative AI -løsninger som kan forbedre undervisning, læring og administrative prosesser i samfunnet. (med.stanford.edu)

adressere globale helseutfordringer med generative AI

takle globale helseproblemer

Generativ AI har potensial til å ta opp omfattende globale helseproblemer, spesielt i lav- og mellominntektsland der tilgang til pålitelig helsevesen fortsatt er et hinder. For eksempel bruker Jacaranda Healths spørsmålssystem i Kenya AI for å gi rettidig, AI-genererte svar på spørsmål fra gravide og postpartum pasienter, noe som forbedrer responstidene betydelig og når over 500 000 brukere i 2024 alene. (med.stanford.edu)

Etiske hensyn og fremtidige retninger

Fair and Equitable AI in Healthcare

Forskere ved Stanford har utviklet retningslinjer for rettferdig og rettferdig AI i helsevesenet, og understreket viktigheten av rettferdighet, nytteverdi og pålitelighet i AI -applikasjoner. FURM -vurderingsrammen evaluerer om AI -modeller gir rettferdig, nyttig og pålitelig pleie, og sikrer at AI -integrasjon i helsevesenet er i samsvar med etiske standarder og forbedrer pasientresultatene. (med.stanford.edu)

Miljøpåvirkning av AI

Mens AI tilbyr mange fordeler, utgjør det også miljøutfordringer på grunn av betydelig energiforbruk og karbonutslipp forbundet med trening og distribusjon av store modeller. Å adressere disse bekymringene innebærer å utvikle mer energieffektive modeller, bruke fornybare energikilder og implementere strategier for å dempe miljøpåvirkningen av AI-teknologier. (en.wikipedia.org)

Konklusjon

Generativ AI er klar til å transformere helsevesenet og medisinsk utdanning ved å forbedre datatilgjengeligheten, forbedre kliniske arbeidsflyter og adressere globale helseutfordringer. Stanford Medicine sine initiativer eksemplifiserer potensialet til AI til å revolusjonere pasientbehandling og medisinsk trening, og baner vei for et mer effektivt, rettferdig og bærekraftig helsevesen.

For mer informasjon om Stanford Medicine AI -initiativer, besøk deres AI in Medical Education side.