కృత్రిమ మేధస్సు (AI) యొక్క నిరంతర పురోగతి పరిశ్రమలను పునర్నిర్మిస్తోంది, మరియు వైద్య రంగంలో అంతకంటే ఎక్కువ ప్రాముఖ్యత, లేదా సంభావ్యత మరెక్కడా లేదు. సంవత్సరాలుగా, అత్యంత శక్తివంతమైన AI నమూనాలు, ముఖ్యంగా మానవ-వంటి వచనాన్ని ప్రాసెస్ చేయగల మరియు ఉత్పత్తి చేయగల పెద్ద భాషా నమూనాలు (LLMs), ఎక్కువగా టెక్నాలజీ దిగ్గజాల రక్షిత గోడల వెనుక ఉన్నాయి. OpenAI నుండి విస్తృతంగా చర్చించబడిన GPT-4 వంటి ఈ యాజమాన్య వ్యవస్థలు, వైద్య నిర్ధారణ యొక్క సంక్లిష్ట రంగంలోకి కూడా విస్తరించి, అద్భుతమైన సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శించాయి. అయినప్పటికీ, వాటి ‘బ్లాక్ బాక్స్’ స్వభావం మరియు సున్నితమైన సమాచారాన్ని బాహ్య సర్వర్‌లకు పంపాల్సిన అవసరం, ఆరోగ్య సంరక్షణ సెట్టింగ్‌లలో విస్తృతమైన, సురక్షితమైన స్వీకరణకు గణనీయమైన అడ్డంకులను సృష్టించింది, ఇక్కడ రోగి గోప్యత కేవలం ప్రాధాన్యత కాదు, అది ఒక ఆదేశం. ఒక కీలకమైన ప్రశ్న మిగిలిపోయింది: అభివృద్ధి చెందుతున్న ఓపెన్-సోర్స్ AI ప్రపంచం నియంత్రణ మరియు గోప్యతను రాజీ పడకుండా పోల్చదగిన శక్తిని అందిస్తూ సవాలును ఎదుర్కోగలదా?
ప్రఖ్యాత హార్వర్డ్ మెడికల్ స్కూల్ (HMS) నుండి వెలువడుతున్న ఇటీవలి పరిశోధనలు, క్లినికల్ వాతావరణాలలో AI అప్లికేషన్‌లో సంభావ్య మలుపును సూచిస్తూ, సమాధానం అవును అని గట్టిగా సూచిస్తున్నాయి. పరిశోధకులు ఒక ప్రముఖ ఓపెన్-సోర్స్ నమూనాని దాని ఉన్నత-స్థాయి యాజమాన్య ప్రతిరూపంతో నిశితంగా పోల్చారు, అత్యాధునిక రోగనిర్ధారణ సహాయాలకు ప్రాప్యతను ప్రజాస్వామ్యీకరించగల ఫలితాలను వెలికితీశారు.
డయాగ్నస్టిక్ అరేనాలోకి కొత్త పోటీదారు ప్రవేశం
వైద్య మరియు టెక్ కమ్యూనిటీల దృష్టిని ఆకర్షించిన ఒక అధ్యయనంలో, HMS పరిశోధకులు ఓపెన్-సోర్స్ Llama 3.1 405B నమూనాని శక్తివంతమైన GPT-4తో పోటీ పడేలా చేశారు. పరీక్షా స్థలం 70 సవాలుతో కూడిన వైద్య కేస్ స్టడీల జాగ్రత్తగా ఎంపిక చేయబడిన సెట్. ఇవి సాధారణ దృశ్యాలు కావు; అవి క్లినికల్ ప్రాక్టీస్‌లో తరచుగా ఎదురయ్యే సంక్లిష్ట రోగనిర్ధారణ పజిల్స్‌ను సూచిస్తాయి. లక్ష్యం స్పష్టంగా ఉంది: ప్రతి AI నమూనా యొక్క రోగనిర్ధారణ నైపుణ్యాన్ని ముఖాముఖిగా అంచనా వేయడం.
ఇటీవల ప్రచురించబడిన ఫలితాలు అద్భుతంగా ఉన్నాయి. వినియోగదారులు డౌన్‌లోడ్ చేయడానికి, తనిఖీ చేయడానికి మరియు సవరించడానికి ఉచితంగా లభించే Llama 3.1 405B నమూనా, GPT-4తో సమానమైన, మరియు కొన్ని కొలమానాలలో దానిని మించిపోయే రోగనిర్ధారణ ఖచ్చితత్వాన్ని ప్రదర్శించింది. ప్రత్యేకంగా, ప్రతి నమూనా అందించిన ప్రారంభ రోగనిర్ధారణ సూచన యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మూల్యాంకనం చేసినప్పుడు, Llama 3.1 405B ఒక అంచుని కలిగి ఉంది. ఇంకా, కేస్ వివరాలను ప్రాసెస్ చేసిన తర్వాత ప్రతిపాదించబడిన తుది రోగనిర్ధారణను పరిగణనలోకి తీసుకున్నప్పుడు, ఓపెన్-సోర్స్ పోటీదారు స్థాపించబడిన బెంచ్‌మార్క్‌కు వ్యతిరేకంగా తన సామర్థ్యాన్ని మళ్లీ నిరూపించుకున్నాడు.
ఈ విజయం కేవలం పనితీరు కోసమే కాకుండా, అది దేనిని సూచిస్తుందో దాని కోసం కూడా ముఖ్యమైనది. మొదటిసారిగా, సులభంగా అందుబాటులో ఉండే, పారదర్శకమైన ఓపెన్-సోర్స్ సాధనం, కేస్ స్టడీల ఆధారంగా వైద్య నిర్ధారణ యొక్క డిమాండ్ టాస్క్‌లో ప్రముఖ క్లోజ్డ్-సోర్స్ సిస్టమ్‌ల వలె అదే ఉన్నత స్థాయిలో పనిచేయగలదని నిరూపించబడింది. పరిశోధనను పర్యవేక్షించిన HMS ప్రొఫెసర్ అర్జున్ K. మన్రాయ్ ‘08, పనితీరులో సమానత్వాన్ని ‘చాలా అద్భుతమైనది’ అని వర్ణించారు, ముఖ్యంగా చారిత్రక సందర్భాన్ని బట్టి.
ఓపెన్-సోర్స్ ప్రయోజనం: డేటా గోప్యత మరియు అనుకూలీకరణను అన్‌లాక్ చేయడం
హార్వర్డ్ అధ్యయనం ద్వారా హైలైట్ చేయబడిన నిజమైన గేమ్-ఛేంజర్ ఓపెన్-సోర్స్ మరియు యాజమాన్య నమూనాల మధ్య ప్రాథమిక వ్యత్యాసంలో ఉంది: ప్రాప్యత మరియు నియంత్రణ. GPT-4 వంటి యాజమాన్య నమూనాలు సాధారణంగా వినియోగదారులు ప్రాసెసింగ్ కోసం ప్రొవైడర్ సర్వర్‌లకు డేటాను పంపాలని కోరుతాయి. ఆరోగ్య సంరక్షణలో, ఇది వెంటనే రెడ్ ఫ్లాగ్‌లను లేవనెత్తుతుంది. రోగి సమాచారం - లక్షణాలు, వైద్య చరిత్ర, పరీక్ష ఫలితాలు - ఊహించదగిన అత్యంత సున్నితమైన డేటాలో ఒకటి, యునైటెడ్ స్టేట్స్‌లో HIPAA వంటి కఠినమైన నిబంధనల ద్వారా రక్షించబడుతుంది. అధునాతన AI విశ్లేషణ యొక్క సంభావ్య ప్రయోజనం కోసం కూడా, ఆసుపత్రి యొక్క సురక్షిత నెట్‌వర్క్ వెలుపల ఈ డేటాను ప్రసారం చేసే అవకాశం ఒక ప్రధాన అవరోధంగా ఉంది.
Llama3.1 405B వంటి ఓపెన్-సోర్స్ నమూనాలు, ఈ డైనమిక్‌ను ప్రాథమికంగా మారుస్తాయి. నమూనా యొక్క కోడ్ మరియు పారామితులు పబ్లిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్నందున, సంస్థలు దానిని తమ స్వంత సురక్షిత మౌలిక సదుపాయాలలో డౌన్‌లోడ్ చేసి, అమలు చేయవచ్చు.
- డేటా సార్వభౌమాధికారం: ఆసుపత్రులు AIని పూర్తిగా తమ స్థానిక సర్వర్‌లు లేదా ప్రైవేట్ క్లౌడ్‌లలో అమలు చేయవచ్చు. రోగి డేటా సంస్థ యొక్క రక్షిత వాతావరణాన్ని ఎప్పటికీ వదిలి వెళ్లాల్సిన అవసరం లేదు, బాహ్య డేటా ప్రసారంతో సంబంధం ఉన్న గోప్యతా ఆందోళనలను సమర్థవంతంగా తొలగిస్తుంది. ఈ భావనను తరచుగా ‘డేటాను మోడల్‌కు పంపడం’ కాకుండా ‘మోడల్‌ను డేటాకు తీసుకురావడం’ అని సూచిస్తారు.
- మెరుగైన భద్రత: ప్రక్రియను అంతర్గతంగా ఉంచడం వలన మూడవ పక్షం AI ప్రొవైడర్లకు సంబంధించిన సంభావ్య డేటా ఉల్లంఘనల కోసం దాడి ఉపరితలం గణనీయంగా తగ్గుతుంది. కార్యాచరణ వాతావరణంపై నియంత్రణ పూర్తిగా ఆరోగ్య సంరక్షణ సంస్థతో ఉంటుంది.
- పారదర్శకత మరియు ఆడిటబిలిటీ: ఓపెన్-సోర్స్ నమూనాలు పరిశోధకులు మరియు వైద్యులు నమూనా యొక్క నిర్మాణాన్ని తనిఖీ చేయడానికి మరియు, కొంత వరకు, అపారదర్శక యాజమాన్య వ్యవస్థల కంటే దాని నిర్ణయాత్మక ప్రక్రియలను బాగా అర్థం చేసుకోవడానికి అనుమతిస్తాయి. ఈ పారదర్శకత ఎక్కువ నమ్మకాన్ని పెంపొందించగలదు మరియు డీబగ్గింగ్ లేదా శుద్ధీకరణను సులభతరం చేస్తుంది.
హార్వర్డ్ యొక్క AI ఇన్ మెడిసిన్ ప్రోగ్రామ్‌లో Ph.D. విద్యార్థి మరియు అధ్యయనం యొక్క మొదటి రచయిత థామస్ A. బక్లీ, ఈ కీలక ప్రయోజనాన్ని నొక్కి చెప్పారు. ‘ఓపెన్-సోర్స్ నమూనాలు కొత్త శాస్త్రీయ పరిశోధనను అన్‌లాక్ చేస్తాయి ఎందుకంటే వాటిని ఆసుపత్రి యొక్క స్వంత నెట్‌వర్క్‌లో అమలు చేయవచ్చు’ అని ఆయన పేర్కొన్నారు. ఈ సామర్థ్యం సైద్ధాంతిక సంభావ్యతకు మించి ఆచరణాత్మక, సురక్షితమైన అనువర్తనానికి తలుపులు తెరుస్తుంది.
ఇంకా, ఓపెన్-సోర్స్ స్వభావం అపూర్వమైన స్థాయిలలో అనుకూలీకరణను అనుమతిస్తుంది. ఆసుపత్రులు మరియు పరిశోధనా బృందాలు ఇప్పుడు తమ స్వంత నిర్దిష్ట రోగి డేటాను ఉపయోగించి ఈ శక్తివంతమైన బేస్ మోడళ్లను ఫైన్-ట్యూన్ చేయవచ్చు.
- జనాభా-నిర్దిష్ట ట్యూనింగ్: ఒక ఆసుపత్రి వ్యవస్థ ద్వారా సేవలందించబడుతున్న నిర్దిష్ట స్థానిక లేదా ప్రాంతీయ జనాభా యొక్క జనాభా, ప్రబలమైన వ్యాధులు మరియు ప్రత్యేకమైన ఆరోగ్య సవాళ్లను మెరుగ్గా ప్రతిబింబించేలా ఒక నమూనాని స్వీకరించవచ్చు.
- ప్రోటోకాల్ అమరిక: AI ప్రవర్తనను ఆసుపత్రి యొక్క నిర్దిష్ట రోగనిర్ధారణ మార్గాలు, చికిత్స ప్రోటోకాల్‌లు లేదా రిపోర్టింగ్ ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా సర్దుబాటు చేయవచ్చు.
- ప్రత్యేక అనువర్తనాలు: పరిశోధకులు రేడియాలజీ ఇమేజ్ విశ్లేషణ వ్యాఖ్యాన మద్దతు, పాథాలజీ రిపోర్ట్ స్క్రీనింగ్ లేదా అరుదైన వ్యాధి నమూనాలను గుర్తించడం వంటి నిర్దిష్ట వైద్య డొమైన్‌ల కోసం రూపొందించబడిన అత్యంత ప్రత్యేకమైన నమూనా సంస్కరణలను అభివృద్ధి చేయవచ్చు.
బక్లీ ఈ చిక్కుపై వివరించారు: ‘పరిశోధకులు ఇప్పుడు రోగి డేటాతో నేరుగా అత్యాధునిక క్లినికల్ AIని ఉపయోగించవచ్చు… ఆసుపత్రులు రోగి డేటాను ఉపయోగించి అనుకూల నమూనాలను అభివృద్ధి చేయవచ్చు (ఉదాహరణకు, వారి స్వంత రోగి జనాభాతో సమలేఖనం చేయడానికి).’ అంతర్గతంగా సురక్షితంగా అభివృద్ధి చేయబడిన బెస్పోక్ AI సాధనాల కోసం ఈ సంభావ్యత, ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగును సూచిస్తుంది.
సందర్భం: సంక్లిష్ట కేసులలో AI యొక్క షాక్‌వేవ్
Llama 3.1 405Bపై హార్వర్డ్ బృందం యొక్క పరిశోధన శూన్యంలో నిర్వహించబడలేదు. ఇది పాక్షికంగా మునుపటి పరిశోధనల ద్వారా సృష్టించబడిన అలల ద్వారా ప్రేరణ పొందింది, ముఖ్యంగా ఒక గుర్తించదగిన 2023 పేపర్. ఆ అధ్యయనం ప్రతిష్టాత్మక న్యూ ఇంగ్లాండ్ జర్నల్ ఆఫ్ మెడిసిన్ (NEJM)లో ప్రచురించబడిన కొన్ని అత్యంత గందరగోళ క్లినికల్ కేసులను పరిష్కరించడంలో GPT నమూనాల ఆశ్చర్యకరమైన నైపుణ్యాన్ని ప్రదర్శించింది. ఈ NEJM ‘మాసాచుసెట్స్ జనరల్ హాస్పిటల్ యొక్క కేస్ రికార్డ్స్’ వైద్య వర్గాలలో పురాణగాథలు - అనుభవజ్ఞులైన వైద్యులను కూడా సవాలు చేసే క్లిష్టమైన, తరచుగా గందరగోళపరిచే కేసులు.
‘ఈ పేపర్‌కు చాలా శ్రద్ధ లభించింది మరియు ప్రాథమికంగా ఈ పెద్ద భాషా నమూనా, ChatGPT, ఈ నమ్మశక్యం కాని సవాలుతో కూడిన క్లినికల్ కేసులను ఎలాగైనా పరిష్కరించగలదని చూపించింది, ఇది ప్రజలను ఆశ్చర్యపరిచింది’ అని బక్లీ గుర్తుచేసుకున్నారు. ఒక AI, ముఖ్యంగా విస్తారమైన వచనాలపై శిక్షణ పొందిన సంక్లిష్ట నమూనా-సరిపోలిక యంత్రం, తరచుగా లోతైన క్లినికల్ అంతర్ దృష్టి మరియు అనుభవం అవసరమయ్యే రోగనిర్ధారణ రహస్యాలను విప్పగలదనే ఆలోచన ఆకర్షణీయంగా మరియు, కొందరికి, కలవరపరిచేదిగా ఉంది.
‘ఈ కేసులు అసాధారణంగా కష్టం’ అని బక్లీ జోడించారు. ‘అవి మాస్ జనరల్ హాస్పిటల్‌లో కనిపించే అత్యంత సవాలుతో కూడిన కేసులలో కొన్ని, కాబట్టి అవి వైద్యులకు భయానకంగా ఉంటాయి, మరియు ఒక AI నమూనా అదే పని చేయగలగడం కూడా అంతే భయానకం.’ ఈ మునుపటి ప్రదర్శన వైద్యంలో LLMల యొక్క ముడి సంభావ్యతను నొక్కి చెప్పింది, కానీ యాజమాన్య వ్యవస్థలలో అంతర్లీనంగా ఉన్న గోప్యత మరియు నియంత్రణ సమస్యలను పరిష్కరించాల్సిన ఆవశ్యకతను కూడా పెంచింది. AI ఇంత సామర్థ్యం గలదిగా మారుతుంటే, దానిని నిజమైన రోగి డేటాతో సురక్షితంగా మరియు నైతికంగా ఉపయోగించగలరని నిర్ధారించడం అత్యంత ముఖ్యమైనదిగా మారింది.
Meta యొక్క Llama 3.1 405B నమూనా విడుదల సంభావ్య మలుపును సూచించింది. నమూనా యొక్క భారీ స్థాయి - దాని ‘405B’ ద్వారా సూచించబడుతుంది, ఇది 405 బిలియన్ పారామితులను సూచిస్తుంది (అంచనాలను చేయడానికి శిక్షణ సమయంలో నమూనా సర్దుబాటు చేసే వేరియబుల్స్) - ఓపెన్-సోర్స్ కమ్యూనిటీలో కొత్త స్థాయి అధునాతనతను సూచించింది. ఈ భారీ స్థాయి GPT-4 వంటి అగ్రశ్రేణి యాజమాన్య నమూనాల పనితీరుతో పోటీ పడటానికి అవసరమైన సంక్లిష్టతను కలిగి ఉండవచ్చని సూచించింది. ‘ఓపెన్-సోర్స్ నమూనాలలో నిజంగా భిన్నమైనది ఏదో జరుగుతోందని మేము పరిగణించిన మొదటిసారి ఇది’ అని బక్లీ పేర్కొన్నారు, వైద్య డొమైన్‌లో Llama 3.1 405Bని పరీక్షకు పెట్టడానికి ప్రేరణను వివరిస్తూ.
భవిష్యత్తును నిర్దేశించడం: పరిశోధన మరియు వాస్తవ-ప్రపంచ ఏకీకరణ
సున్నితమైన వైద్య పనుల కోసం అధిక-పనితీరు గల ఓపెన్-సోర్స్ నమూనాలు ఆచరణీయమని నిర్ధారణ కావడం లోతైన చిక్కులను కలిగి ఉంది. ప్రొఫెసర్ మన్రాయ్ హైలైట్ చేసినట్లుగా, పరిశోధన ‘చాలా కొత్త అధ్యయనాలు మరియు ట్రయల్స్‌ను అన్‌లాక్ చేస్తుంది మరియు తెరుస్తుంది.’ బాహ్య డేటా భాగస్వామ్యం యొక్క నైతిక మరియు లాజిస్టికల్ అడ్డంకులు లేకుండా, సురక్షితమైన ఆసుపత్రి నెట్‌వర్క్‌లలో రోగి డేటాతో నేరుగా పనిచేయగల సామర్థ్యం, క్లినికల్ AI పరిశోధన కోసం ఒక ప్రధాన అడ్డంకిని తొలగిస్తుంది.
సంభావ్యతలను ఊహించండి:
- నిజ-సమయ నిర్ణయ మద్దతు: ఎలక్ట్రానిక్ హెల్త్ రికార్డ్ (EHR) సిస్టమ్‌లలో నేరుగా విలీనం చేయబడిన AI సాధనాలు, ఇన్‌కమింగ్ రోగి డేటాను నిజ సమయంలో విశ్లేషించి సంభావ్య రోగనిర్ధారణలను సూచించడం, క్లిష్టమైన ల్యాబ్ విలువలను ఫ్లాగ్ చేయడం లేదా సంభావ్య ఔషధ పరస్పర చర్యలను గుర్తించడం, ఇవన్నీ డేటా ఆసుపత్రి వ్యవస్థలో సురక్షితంగా ఉన్నప్పుడు.
- వేగవంతమైన పరిశోధన చక్రాలు: పరిశోధకులు పెద్ద, స్థానిక డేటాసెట్‌లను ఉపయోగించి AI పరికల్పనలను వేగంగా పరీక్షించవచ్చు మరియు శుద్ధి చేయవచ్చు, కొత్త రోగనిర్ధారణ మార్కర్లు లేదా చికిత్స సామర్థ్యాల ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేయవచ్చు.
- అతి-ప్రత్యేక సాధనాల అభివృద్ధి: బృందాలు సముచిత వైద్య ప్రత్యేకతలు లేదా నిర్దిష్ట, సంక్లిష్ట విధానాల కోసం AI సహాయకులను నిర్మించడంపై దృష్టి పెట్టవచ్చు, అత్యంత సంబంధిత అంతర్గత డేటాపై శిక్షణ పొందవచ్చు.
మన్రాయ్ సంక్షిప్తంగా చెప్పినట్లుగా నమూనా మారుతుంది: ‘ఈ ఓపెన్ సోర్స్ నమూనాలతో, మీరు మీ డేటాను మోడల్‌కు పంపడానికి బదులుగా, మోడల్‌ను డేటాకు తీసుకురావచ్చు.’ ఈ స్థానికీకరణ ఆరోగ్య సంరక్షణ సంస్థలు మరియు పరిశోధకులను శక్తివంతం చేస్తుంది, కఠినమైన గోప్యతా ప్రమాణాలను సమర్థిస్తూ ఆవిష్కరణను ప్రోత్సహిస్తుంది.
అనివార్యమైన మానవ అంశం: AI సహ పైలట్‌గా, కెప్టెన్‌గా కాదు
Llama 3.1 405B వంటి AI సాధనాల ఆకట్టుకునే పనితీరు మరియు ఆశాజనక సంభావ్యత ఉన్నప్పటికీ, పాల్గొన్న పరిశోధకులు ఉత్సాహాన్ని కీలకమైన వాస్తవికతతో తగ్గించడానికి త్వరపడతారు. కృత్రిమ మేధస్సు, ఎంత అధునాతనమైనదైనా, ఇంకా మానవ వైద్యుల స్థానంలో లేదు - మరియు ఎప్పటికీ ఉండకపోవచ్చు. మానవ పర్యవేక్షణ ఖచ్చితంగా అవసరమని మన్రాయ్ మరియు బక్లీ ఇద్దరూ నొక్కి చెప్పారు.
LLMలతో సహా AI నమూనాలకు స్వాభావిక పరిమితులు ఉన్నాయి:
- నిజమైన అవగాహన లేకపోవడం: అవి తమ శిక్షణ డేటా ఆధారంగా నమూనా గుర్తింపు మరియు సమాచార సంశ్లేషణలో రాణిస్తాయి, కానీ వాటికి నిజమైన క్లినికల్ అంతర్ దృష్టి, ఇంగితజ్ఞానం మరియు రోగి యొక్క జీవిత సందర్భం, భావోద్వేగ స్థితి లేదా అశాబ్దిక సూచనల సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను అర్థం చేసుకునే సామర్థ్యం లేదు.
- పక్షపాతానికి సంభావ్యత: AI నమూనాలు తమ శిక్షణ డేటాలో ఉన్న పక్షపాతాలను వారసత్వంగా పొందవచ్చు, ఇది వక్రీకరించిన సిఫార్సులు లేదా రోగనిర్ధారణలకు దారితీయవచ్చు, ముఖ్యంగా తక్కువ ప్రాతినిధ్యం వహించే రోగి సమూహాలకు. ఓపెన్-సోర్స్ నమూనాలు ఇక్కడ సంభావ్య ప్రయోజనాన్ని అందిస్తాయి, ఎందుకంటే శిక్షణ డేటా మరియు ప్రక్రియలను కొన్నిసార్లు మరింత నిశితంగా పరిశీలించవచ్చు, కానీ ప్రమాదం మిగిలి ఉంది.
- ‘హాలూసినేషన్స్’ మరియు లోపాలు: LLMలు అప్పుడప్పుడు నమ్మదగినవిగా అనిపించే కానీ తప్పు సమాచారాన్ని (‘హాలూసినేషన్స్’ అని పిలవబడేవి) ఉత్పత్తి చేస్తాయని అంటారు. వైద్య సందర్భంలో, అటువంటి లోపాలు తీవ్రమైన పరిణామాలను కలిగి ఉంటాయి.
- నూతనత్వాన్ని నిర్వహించలేకపోవడం: అవి తెలిసిన నమూనాలను ప్రాసెస్ చేయగలిగినప్పటికీ, AI నిజంగా నూతన వ్యాధి ప్రదర్శనలు లేదా వాటి శిక్షణ డేటాలో బాగా ప్రాతినిధ్యం వహించని లక్షణాల ప్రత్యేక కలయికలతో పోరాడవచ్చు.
అందువల్ల, వైద్యులు మరియు ఇతర ఆరోగ్య సంరక్షణ నిపుణుల పాత్ర తగ్గించబడదు కానీ రూపాంతరం చెందుతుంది. వారు కీలకమైన ధృవీకరణకర్తలు, వ్యాఖ్యాతలు మరియు అంతిమ నిర్ణయాధికారులు అవుతారు. ‘మా క్లినికల్ సహకారులు నిజంగా ముఖ్యమైనవారు, ఎందుకంటే వారు మోడల్ ఉత్పత్తి చేసేదాన్ని చదివి గుణాత్మకంగా అంచనా వేయగలరు’ అని బక్లీ వివరించారు. AI యొక్క అవుట్‌పుట్ కేవలం ఒక సూచన, విస్తృత క్లినికల్ చిత్రంలో విమర్శనాత్మకంగా మూల్యాంకనం చేయవలసిన డేటా ముక్క. ‘ఈ ఫలితాలు వైద్యులచే అంచనా వేయబడినప్పుడు మాత్రమే నమ్మదగినవి.’
మన్రాయ్ ఈ భావాన్ని ప్రతిధ్వనించారు, AIని స్వయంప్రతిపత్త రోగనిర్ధారణకర్తగా కాకుండా, విలువైన సహాయకుడిగా ఊహించారు. మునుపటి పత్రికా ప్రకటనలో, అతను ఈ సాధనాలను ‘బిజీగా ఉన్న వైద్యులకు అమూల్యమైన సహ పైలట్లు’గా రూపొందించాడు, అవి ‘తెలివిగా ఉపయోగించబడి, ప్రస్తుత ఆరోగ్య మౌలిక సదుపాయాలలో బాధ్యతాయుతంగా విలీనం చేయబడితే’. కీలకం ఆలోచనాత్మక ఏకీకరణలో ఉంది, ఇక్కడ AI మానవ సామర్థ్యాలను పెంచుతుంది - బహుశా విస్తారమైన రోగి చరిత్రలను త్వరగా సంగ్రహించడం ద్వారా, సంక్లిష్ట కేసులకు భేదాత్మక రోగనిర్ధారణలను సూచించడం ద్వారా, లేదా సంభావ్య ప్రమాదాలను ఫ్లాగ్ చేయడం ద్వారా - వైద్యుని తీర్పును భర్తీ చేయడానికి ప్రయత్నించకుండా.
‘కానీ AI వారి కోసం పనిచేస్తుందని నిర్ధారించుకోవడానికి వైద్యులు ఈ ప్రయత్నాలను నడిపించడంలో సహాయపడటం కీలకం’ అని మన్రాయ్ హెచ్చరించారు. క్లినికల్ AI యొక్క అభివృద్ధి మరియు విస్తరణ రోగి సంరక్షణ యొక్క ముందు వరుసలో ఉన్నవారి అవసరాలు మరియు నైపుణ్యం ద్వారా మార్గనిర్దేశం చేయబడిన ఒక సహకార ప్రయత్నంగా ఉండాలి, సాంకేతికత వైద్య అభ్యాసాన్ని నిర్దేశించకుండా సేవ చేస్తుందని నిర్ధారిస్తుంది. హార్వర్డ్ అధ్యయనం శక్తివంతమైన, సురక్షితమైన సాధనాలు అందుబాటులోకి వస్తున్నాయని ప్రదర్శిస్తుంది; తదుపరి కీలకమైన దశ వాటిని బాధ్యతాయుతంగా ఉపయోగించడం.