Hospitali Zinazoongoza Zinaonyesha Maendeleo ya AI
Hospitali kadhaa mashuhuri ziliwasilisha mipango yao ya hivi karibuni ya utafiti na maendeleo ya AI wakati wa kongamano. Li Haizhou, mkuu mtendaji wa Shule ya Sayansi ya Takwimu katika Chuo Kikuu cha Hong Kong cha China huko Shenzhen, alianzisha TCM Omini, lugha kubwa ya lugha iliyoundwa kwa Dawa ya Jadi ya Kichina (TCM). Model hii inaendeshwa na HuatuoGPT-o1, iliyotengenezwa na timu ya Li.
TCM Omini: Inabadilisha Uchunguzi wa Dawa ya Jadi ya Kichina
TCM Omini inajumuisha njia nne za msingi za uchunguzi wa TCM: uchunguzi, kusikiliza na kunusa, uchunguzi, na palpation. Model hii bunifu hutumia utambuzi wa picha kuchambua ishara za kuona kama vile kuonekana kwa ulimi, hunasa sauti na harufu kupitia vitambuzi maalum, na hutumia usindikaji wa lugha asilia kutoa dalili na historia ya matibabu. Zaidi ya hayo, inaunganisha data ya sensor ya mapigo na kuchambua mifumo ya mapigo kwa kutumia usindikaji wa ishara na mbinu za utambuzi wa muundo, kutoa mbinu kamili ya uchunguzi wa TCM.
PUMCH-GENESIS: Kuharakisha Uchunguzi wa Magonjwa Adimu
Hospitali ya Chuo cha Tiba cha Peking Union (PUMCH) na Taasisi ya Automation, Chuo cha Sayansi cha China (CASIA), waliungana kuunda PUMCH-GENESIS, modeli kubwa ya AI iliyoundwa kwa ajili ya kugundua magonjwa adimu. Model hiyo ilizinduliwa rasmi kwenye kongamano hilo.
Yang Dungan, katibu wa Tume ya Ukaguzi wa Nidhamu katika PUMCH, alisisitiza kwamba PUMCH-GENESIS inashughulikia kikwazo muhimu katika uchambuzi wa genomic: tafsiri ya kuchukua muda mrefu ya data nzima ya utaratibu wa genome (WGS). Hivi sasa, hata wahudumu wa kliniki wenye uzoefu wanaweza tu kuchambua idadi ndogo ya ripoti za WGS kila siku, jambo ambalo linazuia huduma ya mgonjwa. Mfumo huu mpya wa AI, unaotumia ujifunzaji wa kina na ujumuishaji wa data-maarifa mseto, unaahidi kuboresha kwa kiasi kikubwa ufanisi na usahihi wa uchunguzi wa kijenetiki. Uwezo wa PUMCH-GENESIS kuchambua ujazo wa juu wa data ya WGS huharakisha mchakato wa uchunguzi, uwezekano wa kusababisha uingiliaji wa matibabu wa mapema na bora kwa wagonjwa walio na magonjwa adimu.
PUMCH tayari imeunganisha zaidi ya programu 80 za AI katika kazi mbalimbali za hospitali, ikiwa ni pamoja na huduma za wagonjwa, uchunguzi wa kliniki na matibabu, utafiti wa matibabu, na usimamizi wa hospitali, kuonyesha matumizi makubwa ya AI katika taasisi nzima.
Mbinu ya Hospitali ya Ruijin Inayoendeshwa na Data kwa Maendeleo ya AI
Zhu Lifeng, naibu mkurugenzi wa Kituo cha Ubunifu cha Dawa cha Dijitali cha Shanghai, alisisitiza msisitizo wa Hospitali ya Ruijin juu ya utumiaji wa data na juhudi zake za kuunda corpora ya matibabu ya multimodal na ya magonjwa mengi. Hospitali inatambua data kama rasilimali muhimu zaidi kwa maendeleo ya AI.
Kujenga Corpora Kamili za Matibabu
Hospitali ya Ruijin imetumia data ya afya kwa matumizi mbalimbali, ikiwa ni pamoja na vipimo vya tathmini ya ubora, shirika la mfululizo wa wakati wa data, upatanishi wa data ya kliniki ya multimodal, na maelezo ya kina ya data. Hifadhidata pana ya hospitali, inayojumuisha aina mbalimbali za taarifa za matibabu, huruhusu ukuzaji wa miundo thabiti ya AI inayoweza kushughulikia changamoto ngumu za matibabu.
Zhu alifichua kuwa data ya jumla ya afya ya Hospitali ya Ruijin imefikia 5PB, na ongezeko la kila mwaka la takriban 1.5PB kutokana na maendeleo endelevu ya teknolojia za matibabu. Hifadhidata inayozidi kupanuka hutoa rasilimali nyingi kwa ajili ya kufunza na kuboresha algoriti za AI, kuhakikisha usahihi na ufanisi wao.
Athari za DeepSeek kwenye Upelekaji wa AI katika Hospitali
Min Dong, naibu mkurugenzi wa Taasisi ya Utafiti wa Kompyuta ya Wingu na Data Kubwa katika Chuo cha Teknolojia ya Habari na Mawasiliano cha China, alisisitiza jukumu muhimu la DeepSeek katika kuharakisha kupitishwa kwa teknolojia ya AI katika mifumo ya hospitali ya China.
Kupitishwa kwa Mifumo ya DeepSeek kwa Kiwango Kikubwa
Kufikia Mei 3, zaidi ya hospitali 800 za umma nchini kote zimetekeleza mfumo wa DeepSeek, unaojumuisha taasisi za matibabu katika ngazi zote. Kupitishwa huku kote kunasisitiza utambuzi unaoongezeka wa uwezo wa AI wa kubadilisha utoaji wa huduma za afya.
Min alisisitiza kwamba AI imeboresha kwa kiasi kikubwa ufanisi wa utoaji wa huduma na usimamizi ndani ya hospitali. Zana zinazoendeshwa na AI zinaweza kugeuza kazi za kawaida, kurahisisha mtiririko wa kazi, na kuwapa wahudumu wa kliniki maarifa muhimu, hatimaye kusababisha matokeo bora ya mgonjwa.
Kushughulikia Changamoto katika Utumiaji wa AI ya Kimatibabu
Hata hivyo, Min pia alikiri changamoto zinazohusiana na utumiaji mkuu wa AI ya kimatibabu, ikiwa ni pamoja na mapungufu ya algoriti ambayo yanaweza kusababisha matokeo yaliyopotoshwa na hatari ya maono. Ukosefu wa seti za data za ubora wa juu kwa hali maalum za matibabu pia unaweza kusababisha ubora duni wa data kwa mafunzo na hitimisho. Zaidi ya hayo, mchakato wa mafunzo ya data huibua wasiwasi kuhusu usalama na hatari za faragha.
Upungufu wa Algorithmic na Maono
Kanuni za AI si kamili na wakati mwingine zinaweza kutoa matokeo yasiyo sahihi au ya kupotosha. Hili linatia wasiwasi hasa katika matumizi ya kimatibabu, ambapo hata makosa madogo yanaweza kuwa na madhara makubwa. Hatari ya "maono," ambapo modeli ya AI hutoa matokeo ambayo hayategemei data halisi au ushahidi, inasisitiza zaidi haja ya uthibitisho na ufuatiliaji makini wa mifumo ya AI.
Ubora wa Data na Upatikanaji
Utendaji wa miundo ya AI unategemea sana ubora na wingi wa data ya mafunzo. Ukosefu wa seti za data kubwa na tofauti za kutosha kwa hali maalum za matibabu unaweza kupunguza usahihi na uaminifu wa zana za uchunguzi na matibabu zinazoendeshwa na AI. Kushughulikia changamoto hii kunahitaji juhudi za ushirikiano kukusanya, kuratibu na kushiriki data ya kimatibabu ya ubora wa juu huku tukizingatia viwango vikali vya kimaadili na faragha.
Usalama na Wasiwasi wa Faragha
Matumizi ya data nyeti ya mgonjwa kufunza miundo ya AI huibua wasiwasi mkubwa wa usalama na faragha. Ni muhimu kutekeleza hatua thabiti za usalama ili kulinda taarifa za mgonjwa dhidi ya ufikiaji usioidhinishwa na matumizi mabaya. Zaidi ya hayo, ni muhimu kuendeleza mifumo ya AI ya uwazi na uwajibikaji ambayo inaheshimu uhuru wa mgonjwa na kuhakikisha kwamba maamuzi yanayoendeshwa na AI yanafanywa kwa manufaa bora ya mgonjwa.
Mustakabali wa AI katika Huduma ya Afya
Kongamano hilo lilionyesha uwezo wa mageuzi wa AI katika huduma ya afya, pamoja na mifano ya maombi ya kibunifu kuanzia uchunguzi wa TCM hadi utambuzi wa magonjwa adimu. Kupitishwa kote kwa mifumo ya DeepSeek katika hospitali kote China kunaonyesha utambuzi unaoongezeka wa uwezo wa AI wa kuboresha utoaji wa huduma na usimamizi.
Hata hivyo, kongamano hilo pia lilisistiza changamoto ambazo lazima zishughulikiwe ili kuhakikisha utekelezaji salama, bora, na wa kimaadili wa AI katika huduma ya afya. Changamoto hizi ni pamoja na mapungufu ya algoriti, masuala ya ubora wa data, na wasiwasi wa usalama na faragha. Kwa kushughulikia changamoto hizi kwa njia tendaji, sekta ya huduma ya afya inaweza kufungua uwezo kamili wa AI na kuunda mustakabali ambapo teknolojia inawawezesha wahudumu wa kliniki na kuboresha matokeo ya mgonjwa.
Maendeleo yaliyoonyeshwa yanaonyesha mwelekeo mpana wa kuunganisha AI katika mazoezi ya matibabu, kutoa uwezekano wa uchunguzi sahihi zaidi, matibabu ya kibinafsi, na utoaji bora wa huduma za afya. Majadiliano pia yaliongelea umuhimu wa ufikiaji wa data, uwazi wa algoriti, na masuala ya kimaadili ili kuhakikisha utekelezaji unaowajibika wa AI katika huduma ya afya.
Dawa Sahihi
Uwezo wa AI kuchambua idadi kubwa ya data ya mgonjwa unaweza kusababisha dawa sahihi, ambapo matibabu yanalengwa kwa muundo wa kijenetiki wa mtu binafsi, mtindo wa maisha, na mazingira. Mbinu hii ya kibinafsi inaweza kuboresha ufanisi wa matibabu na kupunguza athari za upande.
Ugunduzi wa Dawa
AI inaweza kuharakisha mchakato wa ugunduzi wa dawa kwa kutambua wagombea wa dawa watarajiwa, kutabiri ufanisi wao, na kuboresha muundo wao. Hii inaweza kupunguza kwa kiasi kikubwa wakati na gharama zinazohusiana na kuendeleza matibabu mapya ya magonjwa.
Ufuatiliaji wa Mbali wa Mgonjwa
Mifumo ya ufuatiliaji wa mbali wa mgonjwa inayoendeshwa na AI inaweza kufuatilia ishara muhimu za wagonjwa, kugundua masuala ya afya yanayoweza kutokea mapema, na kutoa uingiliaji kwa wakati. Hii inaweza kuboresha matokeo ya mgonjwa na kupunguza haja ya kulazwa hospitalini.
Ufanisi wa Utawala
AI inaweza kugeuza kazi za utawala, kama vile upangaji wa miadi, utozaji, na usindikaji wa madai ya bima, na kuwaachilia wataalamu wa afya kuzingatia huduma ya mgonjwa. Hii inaweza kuboresha ufanisi na kupunguza gharama.
Ukweli Uliodhabitiwa
AI pamoja na ukweli uliodhabitiwa (AR) inaweza kuwapa madaktari wa upasuaji mwongozo wa wakati halisi wakati wa taratibu ngumu, kuboresha usahihi na kupunguza hatari ya matatizo. AR pia inaweza kutumika kuwafunza wanafunzi wa matibabu na kuwaelimisha wagonjwa.
Maendeleo yaliyojadiliwa kwenye kongamano yanaashiria jinsi teknolojia ya AI inavyobadilisha huduma ya afya. Kadiri AI inavyoendelea kusonga mbele na kuunganishwa zaidi katika uwanja wa matibabu, faragha ya data, usalama, na matokeo ya kimaadili ya matumizi ya AI katika michakato nyeti ya kufanya maamuzi ya huduma ya afya itasalia kuwa eneo muhimu la kuzingatia ndani ya sekta ya afya katika miaka ijayo. Huku umakini ukielekezwa katika maendeleo katika maeneo haya muhimu, ujumuishaji wa AI utaleta teknolojia ya matibabu katika enzi mpya ya huduma. Kadiri teknolojia inavyoendelea kubadilika, juhudi za ushirikiano zilizoelezwa zitahakikisha kwamba maendeleo katika AI yanatengenezwa na kutumiwa kwa usalama na kwa kuzingatia kwa makini mahitaji ya mgonjwa binafsi.