Водещи болници демонстрират AI постижения
Няколко водещи болници представиха своите най-нови AI изследвания и инициативи за развитие по време на симпозиума. Ли Хайжу, изпълнителен декан на Училището за наука за данните в Китайския университет в Хонконг, Шенжен, представи TCM Omini, голям езиков модел, пригоден за Традиционна китайска медицина (TCM). Този модел се захранва от HuatuoGPT-o1, разработен от екипа на Ли.
TCM Omini: Революционизиране на традиционната китайска медицина диагностика
TCM Omini включва четирите основни диагностични метода на TCM: наблюдение, слушане и помирисване, разпит и палпация. Този иновативен модел използва разпознаване на изображения за анализ на визуални сигнали като външния вид на езика, улавя звуци и миризми чрез специализирани сензори и използва обработка на естествен език за извличане на симптоми и медицинска история. Освен това, той интегрира данни от пулсови сензори и анализира пулсови модели, използвайки обработка на сигнали и техники за разпознаване на шаблони, осигурявайки цялостен подход към TCM диагностиката.
PUMCH-GENESIS: Ускоряване на диагностиката на редки заболявания
Peking Union Medical College Hospital (PUMCH) и Институтът по автоматизация (CASIA), Китайска академия на науките, съвместно разработиха PUMCH-GENESIS, AI голям модел, предназначен за диагностициране на редки заболявания. Моделът беше официално представен на симпозиума.
Янг Дунган, секретар на Комисията за инспекция на дисциплината в PUMCH, подчерта, че PUMCH-GENESIS адресира критична точка в геномния анализ: отнемащото време тълкуване на данни от секвениране на целия геном (WGS). В момента дори опитни клиницисти могат да анализират само ограничен брой WGS доклади дневно, което затруднява грижите за пациентите. Тази нова AI система, използваща дълбоко обучение и хибридно сливане на данни и знания, обещава значително да подобри ефективността и точността на генетичната диагностика. Способността на PUMCH-GENESIS да анализира по-голям обем WGS данни ускорява диагностичния процес, което потенциално води до по-ранни и по-ефективни лечения за пациенти с редки заболявания.
PUMCH вече е интегрирал над 80 AI приложения в различни болнични функции, включително обслужване на пациенти, клинична диагностика и лечение, медицински изследвания и болнично лечение, показва широкото възприемане на AI в цялата институция.
Подходът на болница Ruijin, базиран на данни, за развитие на AI
Жу Лифенг, заместник-директор на Шанхайския дигитален медицински иновативен център, подчерта акцента на болница Ruijin върху използването на данни и нейните усилия за изграждане на мултимодални и медицински корпуси с множество заболявания. Болницата разпознава данните като най-ценния ресурс за развитие на AI.
Изграждане на изчерпателни медицински корпуси
Болница Ruijin използва здравни данни за различни приложения, включително измервания за оценка на качеството, организиране на данни във времеви серии, подравняване на мултимодални клинични набори от данни и гранулирана анотация на данни. Голямата база данни на болницата, обхващаща широк спектър от медицинска информация, позволява разработването на стабилни AI модели, способни да се справят със сложни медицински предизвикателства.
Жу разкри, че общите здравни данни на болница Ruijin са достигнали 5PB, с годишно увеличение от приблизително 1,5PB поради непрекъснатия напредък на медицинските технологии. Постоянно разширяващата се база данни предоставя богат ресурс за обучение и усъвършенстване на AI алгоритми, гарантиращи тяхната точност и ефективност.
Въздействието на DeepSeek върху внедряването на AI в болниците
Мин Донг, заместник-директор на Института за облачни изчисления и големи данни в Китайската академия за информационни и комуникационни технологии, подчерта значителната роля на DeepSeek в ускоряването на приемането на AI технология в болничните системи на Китай.
Широко разпространение на системите DeepSeek
Към 3 май над 800 държавни болници в цялата страна са внедрили системата DeepSeek, обхващаща медицински институции на всички нива. Това широко разпространение подчертава нарастващото признание за потенциала на AI да трансформира предоставянето на здравни грижи.
Мин подчерта, че AI значително е подобрил ефективността на предоставянето на услуги и управлението в болниците. Базираните на AI инструменти могат да автоматизират рутинни задачи, да рационализират работните процеси и да предоставят на клиницистите ценни прозрения, което в крайна сметка води до по-добри резултати за пациентите.
Справяне с предизвикателствата в медицинското приложение на AI
Въпреки това, Мин също така призна предизвикателствата, свързани с мащабното приложение на медицински AI, включително алгоритмични ограничения, които могат да доведат до изкривени резултати и риска от халюцинации. Липсата на висококачествени набори от данни за специализирани медицински състояния може също да доведе до лошо качество на данните за обучение и извод. Освен това процесът на обучение на данни поражда опасения относно рисковете за безопасността и поверителността.
Ограничения на алгоритмите и халюцинации
AI алгоритмите не са безпогрешни и понякога могат да дадат неточни или подвеждащи резултати. Това е особено обезпокоително в медицинските приложения, където дори незначителни грешки могат да имат сериозни последствия. Рискът от “халюцинации”, където AI модел генерира резултати, които не се основават на реални данни или доказателства, допълнително подчертава необходимостта от внимателна валидация и наблюдение на AI системите.
Качество и достъпност на данните
Изпълнението на AI моделите е силно зависимо от качеството и количеството на данните за обучение. Липсата на достатъчно големи и разнообразни набори от данни за специализирани медицински състояния може да ограничи точността и надеждността на диагностичните и терапевтични инструменти, базирани на AI. Справянето с това предизвикателство изисква съвместни усилия за събиране, поддържане и споделяне на висококачествени медицински данни, като същевременно се спазват строги етични стандарти и стандарти за поверителност.
Опасения за безопасността и поверителността
Използването на чувствителни данни за пациенти за обучение на AI модели поражда значителни опасения за безопасността и поверителността. От решаващо значение е да се приложат стабилни мерки за сигурност, за да се защити информацията за пациентите от неоторизиран достъп и злоупотреба. Освен това е от съществено значение да се разработят прозрачни и отговорни AI системи, които зачитат автономността на пациентите и гарантират, че решенията, управлявани от AI, се вземат в най-добрия интерес на пациента.
Бъдещето на AI в здравеопазването
Симпозиумът подчерта трансформиращия потенциал на AI в здравеопазването, с примери за иновативни приложения, вариращи от TCM диагностика до идентификация на редки заболявания. Широкото възприемане на системите DeepSeek в болниците в Китай показва нарастващото признание за способността на AI да подобри предоставянето на услуги и управлението.
Въпреки това, симпозиумът подчерта и предизвикателствата, които трябва да бъдат решени, за да се осигури безопасното, ефективно и етично прилагане на AI в здравеопазването. Тези предизвикателства включват алгоритмични ограничения, проблеми с качеството на данните и опасения за безопасността и поверителността. Чрез проактивно справяне с тези предизвикателства, здравната индустрия може да отключи пълния потенциал на AI и да създаде бъдеще, в което технологията дава възможност на клиницистите и подобрява резултатите за пациентите.
Показаните постижения отразяват по-широка тенденция на интегриране на AI в медицинската практика, предлагайки потенциал за по-точни диагнози, персонализирани лечения и ефективно предоставяне на здравни грижи. Дискусията също засегна важността на достъпността на данните, прозрачността на алгоритмите и етичните съображения, за да се осигури отговорно прилагане на AI в здравеопазването.
Прецизна медицина
Способността на AI да анализира огромни количества данни за пациенти може да доведе до прецизна медицина, където леченията са пригодени към генетичния състав, начина на живот и околната среда на индивида. Този персонализиран подход може да подобри ефективността на лечението и да намали страничните ефекти.
Откриване на лекарства
AI може да ускори процеса на откриване на лекарства чрез идентифициране на потенциални кандидати за лекарства, прогнозиране на тяхната ефикасност и оптимизиране на техния дизайн. Това може значително да намали времето и разходите, свързани с разработването на нови лечения за заболявания.
Дистанционно наблюдение на пациенти
AI-захранваните системи за дистанционно наблюдение на пациенти могат да проследяват жизнените показатели на пациентите, да откриват потенциални здравословни проблеми рано и да осигуряват навременни интервенции. Това може да подобри резултатите за пациентите и да намали нуждата от хоспитализации.
Административна ефективност
AI може да автоматизира административни задачи, като насрочване на срещи, фактуриране и обработка на застрахователни искове, освобождавайки здравните специалисти да се съсредоточат върху грижите за пациентите. Това може да подобри ефективността и да намали разходите.
Разширена реалност
AI, комбиниран с разширена реалност (AR), може да осигури на хирурзите насоки в реално време по време на сложни процедури, подобрявайки точността и намалявайки риска от усложнения. AR може да се използва и за обучение на студенти по медицина и обучение на пациенти.
Развитието, обсъдено на симпозиума, е показателно за това как AI технологията преустройва здравеопазването. Тъй като AI продължава да напредва и да се интегрира повече в медицинската област, поверителността на данните, безопасността и етичните последици от използването на AI в чувствителни процеси за вземане на решения в здравеопазването ще останат ключова област на фокус в здравната индустрия през следващите години. С внимание, насочено към развитието в тези решаващи области, интеграцията на AI ще въведе медицинската технология в нова ера на грижи. Тъй като технологията се развива, съвместните усилия, описани, ще гарантират, че напредъкът в AI се разработва и внедрява безопасно и с внимателно внимание към индивидуалните нужди на пациентите.