Достижения в области генеративного ИИ: трансформация здравоохранения и медицинского образования
Генеративный искусственный интеллект (ИИ) революционизирует различные сектора, с здравоохранением и медицинским образованием в авангарде этой трансформации. Стэнфордская медицина сыграла важную роль в интеграции генеративного ИИ для улучшения ухода за пациентами, оптимизации медицинского образования и решения глобальных проблем здравоохранения.
Введение в генеративный ИИ в здравоохранении
Генеративный ИИ относится к алгоритмам, которые могут генерировать новый контент, такой как изображения, текст или данные, изучая из существующих наборов данных. В здравоохранении эта технология используется для создания синтетических медицинских данных, помощи в принятии клинических решений и разработки инновационных методов лечения.
Инициативы Стэнфордской медицины в генеративном ИИ
Roentgen: генерирование синтетических медицинских данных
Чтобы устранить нехватку медицинских данных для обучения моделей искусственного интеллекта, исследователи из Стэнфорда разработали Roentgen, открытую модель ИИ, способную производить реалистичные рентгеновские снимки с синтетическим грудным сундуком из медицинских описаний. Это инновация направлена на то, чтобы преодолеть разрыв в данных, особенно для редких заболеваний, путем создания разнообразных и точных медицинских изображений.
chatehr: улучшение клинического рабочего процесса
Chatehr-это программное обеспечение для AI, разработанное в Стэнфордской медицине, которое позволяет врачам взаимодействовать с электронными медицинскими записями с помощью разговорных запросов. Этот инструмент позволяет поставщикам медицинских услуг задавать вопросы об истории болезни пациента, автоматически суммировать диаграммы и выполнять другие задачи, тем самым оптимизируя рабочий процесс и повышая эффективность. (med.stanford.edu)
Связь с пациентом
Исследователи из Стэнфорда медицины обнаружили, что крупные языковые модели могут помочь в разработке ответов на сообщения портала пациентов, сокращая рабочую нагрузку поставщиков медицинских услуг и облегчение выгорания. Сгенерированные AI проекты, которые рассматриваются и отредактированы врачом до того, как они будут переданы пациенту, помогают реагировать на клинические запросы, например, что делать с симптомами холодных или побочных эффектов лекарства. (med.stanford.edu)
Генеративный ИИ в медицинском образовании
AI в области медицинского образования
ИИ инициатива Стэнфорда в области медицинского образования стремится интегрировать основополагающие знания ИИ, клинические применения и этические рассуждения в медицинское образование. Благодаря инновациям в учебных программах, партнерских отношениях и разработке преподавателей эта инициатива направлена на то, чтобы подготовить учащихся не только к использованию инструментов ИИ, но и для формирования их эволюции в обслуживании пациентов, исследований и обучения на протяжении всей жизни. (med.stanford.edu)
Библиотека ресурсов AI
Stanford Medicine предлагает библиотеку ресурсов искусственного интеллекта, постоянно обновленную сборку ресурсов и инструментов ИИ, тщательно рассмотренного и проверенной командой образовательных технологий. Этот живой ресурс служит руководством для изучения инновационных решений искусственного интеллекта, которые могут улучшить преподавание, обучение и административные процессы в сообществе. (med.stanford.edu)
решение глобальных задач здравоохранения с генеративным ИИ
решать проблемы с глобальным здоровьем
Генеративный ИИ имеет потенциал для решения распространенных глобальных проблем здравоохранения, особенно в странах с низким и средним уровнем дохода, где доступ к надежным здравоохранению остается препятствием. Например, система подсказок Jacaranda Health в Кении использует AI для обеспечения своевременных, сгенерированных AI ответов на вопросы беременных и послеродовых пациентов, значительно улучшая время отклика и достигнув более 500 000 пользователей только в 2024 году. (med.stanford.edu)
этические соображения и будущие направления
Справедливый и справедливый ИИ в здравоохранении
Исследователи в Стэнфорде разработали руководящие принципы справедливого и справедливого ИИ в здравоохранении, подчеркивая важность справедливости, полезности и надежности в приложениях ИИ. Фуральная структура оценки оценивает, предоставляют ли модели искусственного интеллекта справедливую, полезную и надежную помощь, гарантируя, что интеграция искусственного интеллекта в здравоохранение соответствует этическим стандартам и улучшает результаты пациентов. (med.stanford.edu)
воздействие ИИ на окружающую среду
Хотя ИИ предлагает многочисленные преимущества, он также создает экологические проблемы из -за значительного потребления энергии и выбросов углерода, связанных с обучением и развертыванием больших моделей. Решение этих проблем включает в себя разработку более энергоэффективных моделей, использование возобновляемых источников энергии и внедрение стратегий для смягчения воздействия технологий ИИ на окружающую среду. (en.wikipedia.org)
Заключение
Генеративный ИИ готов трансформировать здравоохранение и медицинское образование за счет повышения доступности данных, улучшения клинических рабочих процессов и решения глобальных проблем здравоохранения. Инициативы Стэнфордской медицины демонстрируют потенциал ИИ революционизировать уход за пациентами и медицинскую подготовку, проложить путь для более эффективной, справедливой и устойчивой системы здравоохранения.
Для получения дополнительной информации об инициативах Стэнфордской медицины по ИИ, посетите их страницу AI in Medical Education.
