Инновации ИИ занимают центральное место на симпозиуме по здравоохранению: DeepSeek развернут в более чем 800 государственных больницах
В Пекине недавно состоялся новаторский симпозиум, посвященный применению искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении, организованный Специализированным комитетом Всемирной интернет-конференции по ИИ. На мероприятии было подчеркнуто растущее внедрение технологий ИИ в больницах по всему Китаю, при этом эксперты сообщили, что более 800 государственных больниц по всей стране внедрили системы DeepSeek для повышения качества обслуживания.
Ведущие больницы демонстрируют достижения в области ИИ
Несколько известных больниц представили свои последние инициативы в области исследований и разработок ИИ во время симпозиума. Ли Хайчжоу, исполнительный декан Школы науки о данных Китайского университета Гонконга в Шэньчжэне, представил TCM Omini, большую языковую модель, разработанную для традиционной китайской медицины (TCM). Эта модель работает на HuatuoGPT-o1, разработанной командой Ли.
TCM Omini: Революция в диагностике традиционной китайской медицины
TCM Omini включает в себя четыре основных диагностических метода TCM: наблюдение, прослушивание и обоняние, опрос и пальпация. Эта инновационная модель использует распознавание изображений для анализа визуальных сигналов, таких как внешний вид языка, улавливает звуки и запахи с помощью специализированных датчиков и использует обработку естественного языка для извлечения симптомов и истории болезни. Кроме того, она интегрирует данные датчика пульса и анализирует пульсовые паттерны с использованием обработки сигналов и методов распознавания образов, обеспечивая комплексный подход к диагностике TCM.
PUMCH-GENESIS: Ускорение диагностики редких заболеваний
Больница Пекинского объединенного медицинского колледжа (PUMCH) и Институт автоматизации Китайской академии наук (CASIA) совместно разработали PUMCH-GENESIS, большую модель ИИ, предназначенную для диагностики редких заболеваний. Модель была официально представлена на симпозиуме.
Ян Дунган, секретарь Комиссии по проверке дисциплины в PUMCH, подчеркнул, что PUMCH-GENESIS решает критическое узкое место в геномном анализе: трудоемкую интерпретацию данных секвенирования всего генома (WGS). В настоящее время даже опытные клиницисты могут анализировать только ограниченное количество отчетов WGS в день, что затрудняет уход за пациентами. Эта новая система ИИ, использующая глубокое обучение и гибридное слияние данных и знаний, обещает значительно повысить эффективность и точность генетической диагностики. Способность PUMCH-GENESIS анализировать больший объем данных WGS ускоряет процесс диагностики, потенциально приводя к более раннему и эффективному лечению пациентов с редкими заболеваниями.
PUMCH уже интегрировала более 80 приложений ИИ в различные больничные функции, включая обслуживание пациентов, клиническую диагностику и лечение, медицинские исследования и управление больницей, демонстрируя широкое внедрение ИИ во всем учреждении.
Подход Ruijin Hospital, основанный на данных, к разработке ИИ
Чжу Лифэн, заместитель директора Шанхайского инновационного центра цифровой медицины, подчеркнул акцент Ruijin Hospital на использовании данных и ее усилиях по созданию мультимодальных и мультизаболевых медицинских корпусов. Больница признает данные наиболее ценным ресурсом для развития ИИ.
Создание комплексных медицинских корпусов
Ruijin Hospital использует данные о состоянии здоровья для различных приложений, включая измерения оценки качества, организацию временных рядов данных, выравнивание мультимодальных клинических наборов данных и гранулярную аннотацию данных. Обширная база данных больницы, охватывающая широкий спектр медицинской информации, позволяет разрабатывать надежные модели ИИ, способные решать сложные медицинские задачи.
Чжу сообщил, что общий объем данных о состоянии здоровья Ruijin Hospital достиг 5 ПБ, с ежегодным увеличением примерно на 1,5 ПБ из-за непрерывного развития медицинских технологий. Постоянно расширяющаяся база данных предоставляет богатый ресурс для обучения и совершенствования алгоритмов ИИ, обеспечивая их точность и эффективность.
Влияние DeepSeek на внедрение ИИ в больницах
Мин Дун, заместитель директора Исследовательского института облачных вычислений и больших данных Китайской академии информационных и коммуникационных технологий, подчеркнул значительную роль DeepSeek в ускорении внедрения технологии ИИ в больничных системах Китая.
Широкомасштабное внедрение систем DeepSeek
По состоянию на 3 мая более 800 государственных больниц по всей стране внедрили систему DeepSeek, охватывающую медицинские учреждения на всех уровнях. Это широкое внедрение подчеркивает растущее признание потенциала ИИ в преобразовании оказания медицинской помощи.
Мин подчеркнул, что ИИ значительно повысил эффективность обслуживания и управления в больницах. Инструменты на основе ИИ могут автоматизировать рутинные задачи, оптимизировать рабочие процессы и предоставлять клиницистам ценную информацию, что в конечном итоге приводит к улучшению результатов лечения пациентов.
Решение проблем в применении медицинского ИИ
Однако Мин также признал проблемы, связанные с крупномасштабным применением медицинского ИИ, включая алгоритмические ограничения, которые могут приводить к искаженным результатам, и риск галлюцинаций. Отсутствие высококачественных наборов данных для специализированных медицинских состояний также может привести к низкому качеству данных для обучения и вывода. Кроме того, процесс обучения данных вызывает опасения по поводу безопасности и рисков конфиденциальности.
Алгоритмические ограничения и галлюцинации
Алгоритмы ИИ не являются непогрешимыми и иногда могут выдавать неточные или вводящие в заблуждение результаты. Это особенно касается медицинских приложений, где даже незначительные ошибки могут иметь серьезные последствия. Риск "галлюцинаций", когда модель ИИ генерирует результаты, которые не основаны на реальных данных или доказательствах, еще раз подчеркивает необходимость тщательной проверки и мониторинга систем ИИ.
Качество и доступность данных
Производительность моделей ИИ во многом зависит от качества и количества данных для обучения. Отсутствие достаточно больших и разнообразных наборов данных для специализированных медицинских состояний может ограничить точность и надежность инструментов диагностики и лечения на основе ИИ. Решение этой проблемы требует совместных усилий по сбору, курированию и обмену высококачественными медицинскими данными при соблюдении строгих этических норм и норм конфиденциальности.
Проблемы безопасности и конфиденциальности
Использование конфиденциальных данных пациентов для обучения моделей ИИ вызывает серьезные опасения по поводу безопасности и конфиденциальности. Крайне важно внедрить надежные меры безопасности для защиты информации о пациентах от несанкционированного доступа и злоупотребления. Кроме того, важно разрабатывать прозрачные и подотчетные системы ИИ, которые уважают автономию пациентов и гарантируют, что решения на основе ИИ принимаются в наилучших интересах пациента.
Будущее ИИ в здравоохранении
Симпозиум подчеркнул преобразующий потенциал ИИ в здравоохранении с примерами инновационных приложений, начиная от диагностики TCM и заканчивая идентификацией редких заболеваний. Широкое внедрение систем DeepSeek в больницах по всему Китаю демонстрирует растущее признание способности ИИ улучшать оказание услуг и управление.
Однако симпозиум также подчеркнул проблемы, которые необходимо решить для обеспечения безопасного, эффективного и этичного внедрения ИИ в здравоохранении. Эти проблемы включают алгоритмические ограничения, проблемы с качеством данных и опасения по поводу безопасности и конфиденциальности. Активно решая эти проблемы, индустрия здравоохранения может раскрыть весь потенциал ИИ и создать будущее, в котором технологии расширяют возможности клиницистов и улучшают результаты лечения пациентов.
Представленные достижения отражают более широкую тенденцию интеграции ИИ в медицинскую практику, предлагая потенциал для более точной диагностики, персонализированного лечения и эффективного оказания медицинской помощи. В ходе обсуждения также была затронута важность доступности данных, прозрачности алгоритмов и этических соображений для обеспечения ответственного внедрения ИИ в здравоохранении.
Прецизионная медицина
Способность ИИ анализировать огромные объемы данных о пациентах может привести к прецизионной медицине, когда лечение адаптируется к генетическому составу, образу жизни и окружающей среде человека. Этот персонализированный подход может повысить эффективность лечения и уменьшить побочные эффекты.
Открытие лекарств
ИИ может ускорить процесс открытия лекарств, выявляя потенциальных кандидатов в лекарства, прогнозируя их эффективность и оптимизируя их дизайн. Это может значительно сократить время и затраты, связанные с разработкой новых методов лечения заболеваний.
Удаленный мониторинг пациентов
Системы удаленного мониторинга пациентов на основе ИИ могут отслеживать жизненно важные показатели пациентов, выявлять потенциальные проблемы со здоровьем на ранней стадии и обеспечивать своевременные вмешательства. Это может улучшить результаты лечения пациентов и уменьшить потребность в госпитализации.
Административная эффективность
ИИ может автоматизировать административные задачи, такие как планирование приема, выставление счетов и обработка страховых претензий, освобождая медицинских работников для сосредоточения внимания на уходе за пациентами. Это может повысить эффективность и снизить затраты.
Дополненная реальность
ИИ в сочетании с дополненной реальностью (AR) может предоставлять хирургам руководство в режиме реального времени во время сложных процедур, повышая точность и снижая риск осложнений. AR также можно использовать для обучения студентов-медиков и обучения пациентов.
Разработки, обсуждавшиеся на симпозиуме, свидетельствуют о том, как технология ИИ меняет здравоохранение. Поскольку ИИ продолжает развиваться и все больше интегрируется в медицинскую сферу, конфиденциальность данных, безопасность и этические последствия использования ИИ в чувствительных процессах принятия решений в сфере здравоохранения останутся ключевой областью внимания в отрасли здравоохранения в ближайшие годы. Благодаря вниманию, уделяемому развитию в этих важных областях, интеграция ИИ выведет медицинские технологии в новую эру ухода. По мере развития технологий совместные усилия, описанные выше, обеспечат безопасную разработку и развертывание достижений в области ИИ с тщательным вниманием к индивидуальным потребностям пациентов.
ИИ в диагностике, лечении, медицинских исследованиях и управлении больницами является одним из наиболее быстрорастущих направлений развития. ИИ является мощным инструментом, который имеет потенциал для преобразования здравоохранения. Использование ИИ может привести к улучшению результатов лечения пациентов, снижению затрат и повышению эффективности.
Применение ИИ в диагностике может помочь врачам ставить более точные диагнозы и более эффективно планировать лечение. ИИ может анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, компьютерные томографии и МРТ, чтобы выявлять признаки заболеваний и травм. ИИ может анализировать данные пациентов, такие как медицинская история, результаты лабораторных исследований и симптомы, чтобы выявлять факторы риска развития заболеваний. ИИ может анализировать данные пациентов в режиме реального времени, чтобы отслеживать состояние пациентов и выявлять ухудшения.
Использование ИИ может помочь врачам более эффективно планировать лечение для пациентов, которые находятся в тяжелом или критическом состоянии. ИИ может анализировать данные пациентов, чтобы предсказать результаты лечения, снижая тем самым необходимость в экспериментальных подходах с неизвестной эффективностью. Это способствует реализации персонализированного подхода к фармакотерапии, в ходе которого учитываются особенности организма отдельного пациента. ИИ может помогать контролировать взаимодействие врачей и пациентов для улучшения обслуживания последних.
Использование ИИ может помочь исследователям ускорить разработку новых лекарств и методов лечения, а также более эффективно анализировать данные медицинских исследований. ИИ может анализировать данные медицинских исследований, чтобы выявлять закономерности и факторы риска развития заболеваний, внося тем самым вклад в углубление знаний о фундаментальных процессах жизнедеятельности человеческого организма.
Использование ИИ может помочь оптимизировать административные процессы в больницах, уменьшить количество ошибок и повысить эффективность работы персонала. ИИ может помочь оптимизировать планирование персонала и оборудования, а также управление запасами, что, в свою очередь, может привести к снижению затрат и повышению эффективности работы. ИИ может автоматизировать административные задачи, такие как запись на прием и выставление счетов.
Несмотря на большой потенциал у ИИ есть и риски. Перед интеграцией ИИ в клиническую практику необходимо учесть моменты искажения, низкой доступности данных для обучения в некоторых частях мира и соблюдения конфиденциальности. Для правильного использования ИИ необходимо разрабатывать алгоритмы, в основе которых будут принципы этики и прозрачности.
Совершенствование AI с использованием данных о геноме и здоровье населения в целом может позволить точнее определять риски.
В заключение, рассмотренные разработки указывают на то, что технология ИИ меняет здравоохранение. Поскольку ИИ продолжает развиваться и все больше интегрируется в медицинскую сферу, конфиденциальность данных, безопасность и этические последствия использования ИИ в чувствительных процессах принятия решений в сфере здравоохранения останутся ключевой областью внимания в отрасли здравоохранения в ближайшие годы.