Toonaangevende ziekenhuizen tonen AI-vooruitgang
Tijdens het symposium presenteerden verschillende vooraanstaande ziekenhuizen hun nieuwste AI-onderzoek en -ontwikkelingsinitiatieven. Li Haizhou, de uitvoerend decaan van de School of Data Science aan de Chinese Universiteit van Hong Kong in Shenzhen, introduceerde TCM Omini, een groot taalmodel dat is afgestemd op Traditionele Chinese Geneeskunde (TCM). Dit model wordt aangedreven door HuatuoGPT-o1, ontwikkeld door Li’s team.
TCM Omini: Een revolutie in de diagnostiek van de Traditionele Chinese Geneeskunde
TCM Omini omvat de vier fundamentele diagnostische methoden van TCM: observatie, luisteren en ruiken, onderzoek en palpatie. Dit innovatieve model maakt gebruik van beeldherkenning om visuele signalen, zoals het uiterlijk van de tong, te analyseren, vangt geluiden en geuren op via gespecialiseerde sensoren en gebruikt natuurlijke taalverwerking om symptomen en medische geschiedenis te extraheren. Verder integreert het gegevens van pulssensoren en analyseert het polspatronen met behulp van signaalverwerking en patroonherkenningstechnieken, waardoor een uitgebreide benadering van TCM-diagnostiek wordt geboden.
PUMCH-GENESIS: Het versnellen van de diagnose van zeldzame ziekten
Peking Union Medical College Hospital (PUMCH) en het Instituut voor Automatisering, Chinese Academie van Wetenschappen (CASIA), ontwikkelden gezamenlijk PUMCH-GENESIS, een AI-groot model ontworpen voor het diagnosticeren van zeldzame ziekten. Het model werd officieel onthuld op het symposium.
Yang Dungan, de secretaris van de Discipline Inspection Commission bij PUMCH, benadrukte dat PUMCH-GENESIS een kritieke bottleneck in genomische analyse aanpakt: de tijdrovende interpretatie van whole genome sequencing (WGS)-gegevens. Momenteel kunnen zelfs ervaren clinici slechts een beperkt aantal WGS-rapporten per dag analyseren, wat de patiëntenzorg belemmert. Dit nieuwe AI-systeem, dat gebruikmaakt van deep learning en hybride data-kennis fusie, belooft de efficiëntie en nauwkeurigheid van genetische diagnostiek aanzienlijk te verbeteren. Het vermogen van PUMCH-GENESIS om een groter volume WGS-gegevens te analyseren, versnelt het diagnostische proces, wat mogelijk kan leiden tot eerdere en effectievere behandelingsinterventies voor patiënten met zeldzame ziekten.
PUMCH heeft al meer dan 80 AI-toepassingen geïntegreerd in verschillende ziekenhuisfuncties, waaronder patiëntservices, klinische diagnose en behandeling, medisch onderzoek en ziekenhuismanagement, wat de brede toepassing van AI binnen de instelling aantoont.
Ruijin Hospital’s datagedreven benadering van AI-ontwikkeling
Zhu Lifeng, de adjunct-directeur van het Shanghai Digital Medicine Innovative Center, benadrukte de nadruk van Ruijin Hospital op datagebruik en zijn inspanningen om multimodale en multi-ziekte medische corpora te construeren. Het ziekenhuis erkent data als de meest waardevolle bron voor AI-ontwikkeling.
Het opbouwen van uitgebreide medische corpora
Ruijin Hospital heeft gezondheidsgegevens gebruikt voor een verscheidenheid aan toepassingen, waaronder kwaliteitsbeoordelingsmetingen, data tijdreeks organisatie, multimodale klinische dataset afstemming en gedetailleerde data annotatie. De uitgebreide database van het ziekenhuis, die een breed scala aan medische informatie omvat, maakt de ontwikkeling mogelijk van robuuste AI-modellen die in staat zijn om complexe medische uitdagingen aan te gaan.
Zhu onthulde dat de totale hoeveelheid gezondheidsgegevens van Ruijin Hospital 5PB heeft bereikt, met een jaarlijkse toename van ongeveer 1.5PB als gevolg van de continue vooruitgang van medische technologieën. De steeds groter wordende database biedt een rijke bron voor het trainen en verfijnen van AI-algoritmen, waardoor hun nauwkeurigheid en effectiviteit worden gewaarborgd.
DeepSeek’s impact op AI-implementatie in ziekenhuizen
Min Dong, adjunct-directeur van het Cloud Computing and Big Data Research Institute aan de China Academy of Information and Communications Technology, benadrukte de belangrijke rol van DeepSeek bij het versnellen van de adoptie van AI-technologie in de ziekenhuissystemen van China.
Brede adoptie van DeepSeek-systemen
Vanaf 3 mei hebben meer dan 800 openbare ziekenhuizen in het hele land het DeepSeek-systeem geïmplementeerd, verspreid over medische instellingen op alle niveaus. Deze wijdverbreide adoptie onderstreept de groeiende erkenning van het potentieel van AI om de gezondheidszorg te transformeren.
Min benadrukte dat AI de efficiëntie van de dienstverlening en het management binnen ziekenhuizen aanzienlijk heeft verbeterd. AI-gestuurde tools kunnen routinetaken automatiseren, workflows stroomlijnen en clinici waardevolle inzichten bieden, wat uiteindelijk leidt tot betere patiëntresultaten.
Het aanpakken van uitdagingen in medische AI-toepassing
Min erkende echter ook de uitdagingen die gepaard gaan met de grootschalige toepassing van medische AI, waaronder algoritmische beperkingen die kunnen leiden tot vervormde outputs en het risico van hallucinatie. Het gebrek aan hoogwaardige datasets voor gespecialiseerde medische aandoeningen kan ook leiden tot een slechte datakwaliteit voor training en inferentie. Bovendien roept het datatrainingsproces bezorgdheid op over veiligheids- en privacyrisico’s.
Algoritmische beperkingen en hallucinaties
AI-algoritmen zijn niet onfeilbaar en kunnen soms onnauwkeurige of misleidende resultaten opleveren. Dit is vooral zorgwekkend in medische toepassingen, waar zelfs kleine fouten ernstige gevolgen kunnen hebben. Het risico van “hallucinatie”, waarbij een AI-model outputs genereert die niet gebaseerd zijn op echte gegevens of bewijsmateriaal, onderstreept verder de noodzaak van zorgvuldige validatie en monitoring van AI-systemen.
Datakwaliteit en beschikbaarheid
De prestaties van AI-modellen zijn sterk afhankelijk van de kwaliteit en kwantiteit van trainingsgegevens. Het gebrek aan voldoende grote en diverse datasets voor gespecialiseerde medische aandoeningen kan de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van AI-gestuurde diagnostische en behandelingstools beperken. Het aanpakken van deze uitdaging vereist gezamenlijke inspanningen om hoogwaardige medische gegevens te verzamelen, samen te stellen en te delen, met inachtneming van strikte ethische en privacy normen.
Veiligheids- en privacykwesties
Het gebruik van gevoelige patiëntgegevens om AI-modellen te trainen, roept aanzienlijke veiligheids- en privacykwesties op. Het is cruciaal om robuuste beveiligingsmaatregelen te implementeren om patiëntinformatie te beschermen tegen ongeoorloofde toegang en misbruik. Bovendien is het van essentieel belang om transparante en verantwoordelijke AI-systemen te ontwikkelen die de autonomie van de patiënt respecteren en ervoor zorgen dat AI-gestuurde beslissingen worden genomen in het belang van de patiënt.
De toekomst van AI in de gezondheidszorg
Het symposium benadrukte het transformerende potentieel van AI in de gezondheidszorg, met voorbeelden van innovatieve toepassingen, variërend van TCM-diagnostiek tot de identificatie van zeldzame ziekten. De wijdverbreide adoptie van DeepSeek-systemen in ziekenhuizen in heel China toont de groeiende erkenning aan van het vermogen van AI om de dienstverlening en het management te verbeteren.
Het symposium onderstreepte echter ook de uitdagingen die moeten worden aangepakt om de veilige, effectieve en ethische implementatie van AI in de gezondheidszorg te waarborgen. Deze uitdagingen omvatten algoritmische beperkingen, datakwaliteitsproblemen en veiligheids- en privacykwesties. Door deze uitdagingen proactief aan te pakken, kan de gezondheidszorgsector het volledige potentieel van AI ontsluiten en een toekomst creëren waarin technologie clinici empoweren en de patiëntresultaten verbeteren.
De getoonde vooruitgang weerspiegelt een bredere trend van het integreren van AI in de medische praktijk, wat potentieel biedt voor nauwkeurigere diagnoses, gepersonaliseerde behandelingen en efficiënte gezondheidszorg levering. De discussie ging ook in op het belang van data toegankelijkheid, algoritme transparantie en ethische overwegingen om een verantwoorde AI-implementatie in de gezondheidszorg te waarborgen.
Precisiegeneeskunde
AI’s vermogen om enorme hoeveelheden patiëntgegevens te analyseren, kan leiden tot precisiegeneeskunde, waarbij behandelingen worden afgestemd op de genetische samenstelling, levensstijl en omgeving van een individu. Deze gepersonaliseerde aanpak kan de effectiviteit van de behandeling verbeteren en bijwerkingen verminderen.
Medicijnontdekking
AI kan het medicijnontdekkingsproces versnellen door potentiële geneesmiddelen te identificeren, hun werkzaamheid te voorspellen en hun ontwerp te optimaliseren. Dit kan de tijd en kosten die gepaard gaan met het ontwikkelen van nieuwe behandelingen voor ziekten aanzienlijk verminderen.
Monitoring van patiënten op afstand
AI-gestuurde systemen voor monitoring van patiënten op afstand kunnen de vitale functies van patiënten volgen, potentiële gezondheidsproblemen vroegtijdig detecteren en tijdige interventies bieden. Dit kan de patiëntresultaten verbeteren en de noodzaak van ziekenhuisopnames verminderen.
Administratieve efficiëntie
AI kan administratieve taken automatiseren, zoals het plannen van afspraken, facturering en het verwerken van verzekeringsclaims, waardoor zorgverleners zich kunnen concentreren op patiëntenzorg. Dit kan de efficiëntie verbeteren en de kosten verlagen.
Augmented Reality
AI gecombineerd met augmented reality (AR) kan chirurgen real-time begeleiding bieden tijdens complexe procedures, waardoor de nauwkeurigheid wordt verbeterd en het risico op complicaties wordt verminderd. AR kan ook worden gebruikt om studenten geneeskunde op te leiden en patiënten voor te lichten.
De ontwikkelingen die op het symposium werden besproken, zijn indicatief voor hoe AI-technologie de gezondheidszorg opnieuw vormgeeft. Naarmate AI verder evolueert en meer geïntegreerd raakt in het medische veld, zullen databescherming, veiligheid en de ethische implicaties van AI-gebruik in gevoelige besluitvormingsprocessen in de gezondheidszorg de komende jaren een belangrijk aandachtspunt blijven binnen de gezondheidszorgsector. Met de aandacht gericht op de ontwikkeling op deze cruciale gebieden, zal de integratie van AI de medische technologie naar een nieuw tijdperk van zorg brengen. Naarmate de technologie evolueert, zullen de beschreven gezamenlijke inspanningen ervoor zorgen dat vooruitgang in AI veilig en met zorgvuldige aandacht voor de behoeften van individuele patiënten wordt ontwikkeld en ingezet. AI is niet alles, maar wel een belangrijke bouwsteen naar de toekomst van de gezondheidszorg. In de toekomst zal de patiënt nog meer centraal komen te staan.