5 лучших примеров использования генеративного ИИ в здравоохранении в 2025 году
В этой статье вы узнаете, как генеративный искусственный интеллект меняет здравоохранение: от персонализированного ухода за пациентами и ускоренной разработки лекарств до повышения точности диагностики и автоматизации рутинных задач. Мы расскажем о преимуществах, примерах внедрения, сложностях и путях ответственного применения технологий.
Генеративный искусственный интеллект в сфере здравоохранения использует методы машинного обучения для анализа неструктурированных данных. К таким данным относятся, например, медицинские изображения и истории болезней пациентов. На основе этих данных искусственный интеллект может создавать новый контент, похожий на тот, на котором он был обучен.
По прогнозам, расходы на здравоохранение выросли на 7% в 2025 году. Это произошло из-за того, что медицинские работники испытывают профессиональное выгорание, наблюдается нехватка кадров, возникают споры между страховщиками и поставщиками медицинских услуг, а также увеличивается инфляция. В отрасли ищут новые технологии, такие как генеративный искусственный интеллект, чтобы обеспечивать эффективный уход за пациентами без увеличения операционных затрат.
В этой статье мы расскажем, как генеративный искусственный интеллект в здравоохранении может помочь организациям.
По прогнозам, расходы на здравоохранение выросли на 7% в 2025 году. Это произошло из-за того, что медицинские работники испытывают профессиональное выгорание, наблюдается нехватка кадров, возникают споры между страховщиками и поставщиками медицинских услуг, а также увеличивается инфляция. В отрасли ищут новые технологии, такие как генеративный искусственный интеллект, чтобы обеспечивать эффективный уход за пациентами без увеличения операционных затрат.
В этой статье мы расскажем, как генеративный искусственный интеллект в здравоохранении может помочь организациям.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
Что может дать генеративный ИИ в сфере здравоохранения?
Эта технология меняет здравоохранение, позволяя оказывать более персонализированную и эффективную помощь пациентам. Раньше традиционные методы лечения основывались на данных о больших группах людей. Благодаря генеративному искусственному интеллекту появляется возможность тщательно анализировать индивидуальные генетические особенности и истории болезни каждого пациента. Это помогает подбирать лечение, которое лучше подходит конкретному человеку, повышает эффективность терапии и снижает риск нежелательных побочных эффектов.
Генеративный искусственный интеллект также ускоряет процесс поиска и разработки новых лекарств. Он помогает находить перспективные варианты препаратов, оптимизировать молекулярные структуры и прогнозировать возможные побочные эффекты, что делает создание новых лекарств быстрее и эффективнее.
Кроме того, генеративный искусственный интеллект делает здравоохранение более ориентированным на данные. Он способен анализировать большие объемы информации, выявлять закономерности и делать прогнозы. Эти выводы важны для управления заболеваниями, распределения ресурсов и принятия решений, что в конечном итоге помогает сделать уход за пациентами и систему здравоохранения более устойчивыми.
Мы считаем, что генеративный искусственный интеллект открывает путь к более гибкой и ориентированной на пациента системе здравоохранения.
Генеративный искусственный интеллект также ускоряет процесс поиска и разработки новых лекарств. Он помогает находить перспективные варианты препаратов, оптимизировать молекулярные структуры и прогнозировать возможные побочные эффекты, что делает создание новых лекарств быстрее и эффективнее.
Кроме того, генеративный искусственный интеллект делает здравоохранение более ориентированным на данные. Он способен анализировать большие объемы информации, выявлять закономерности и делать прогнозы. Эти выводы важны для управления заболеваниями, распределения ресурсов и принятия решений, что в конечном итоге помогает сделать уход за пациентами и систему здравоохранения более устойчивыми.
Мы считаем, что генеративный искусственный интеллект открывает путь к более гибкой и ориентированной на пациента системе здравоохранения.
5 примеров использования генеративного ИИ в здравоохранении, о которых вам следует знать
Улучшение медицинского обучения и симуляций
Генеративный искусственный интеллект в здравоохранении может создавать реалистичные симуляции различных заболеваний и состояний. Эта технология помогает будущим врачам и практикующим специалистам отрабатывать свои навыки в безопасной и контролируемой среде. Искусственный интеллект способен создавать модели пациентов с разными болезнями, а также помогает симулировать проведение операций и других медицинских процедур.
Традиционное медицинское обучение обычно использует ограниченное число заранее подготовленных сценариев. При использовании искусственного интеллекта можно быстро создавать разные случаи пациентов и изменять их в реальном времени в зависимости от действий учащихся. Это обеспечивает более сложный и реалистичный опыт обучения.
Примеры:
В одном из университетов была разработана модель генеративного искусственного интеллекта для симуляции сценариев лечения сепсиса.
В другом университете использовали генеративный искусственный интеллект для моделирования распространения вирусной инфекции. Эта модель помогала исследователям тестировать различные меры, а также оценивать влияние социальной дистанции и вакцинации на развитие заболевания.
Генеративный искусственный интеллект в здравоохранении может создавать реалистичные симуляции различных заболеваний и состояний. Эта технология помогает будущим врачам и практикующим специалистам отрабатывать свои навыки в безопасной и контролируемой среде. Искусственный интеллект способен создавать модели пациентов с разными болезнями, а также помогает симулировать проведение операций и других медицинских процедур.
Традиционное медицинское обучение обычно использует ограниченное число заранее подготовленных сценариев. При использовании искусственного интеллекта можно быстро создавать разные случаи пациентов и изменять их в реальном времени в зависимости от действий учащихся. Это обеспечивает более сложный и реалистичный опыт обучения.
Примеры:
В одном из университетов была разработана модель генеративного искусственного интеллекта для симуляции сценариев лечения сепсиса.
В другом университете использовали генеративный искусственный интеллект для моделирования распространения вирусной инфекции. Эта модель помогала исследователям тестировать различные меры, а также оценивать влияние социальной дистанции и вакцинации на развитие заболевания.
Улучшение клинической диагностики
Генеративный искусственный интеллект может существенно помочь в клинической диагностике разными способами:
Создание высококачественных медицинских изображений. Медицинские учреждения могут использовать генеративный искусственный интеллект для повышения возможностей традиционных диагностических инструментов. Эта технология может преобразовывать снимки низкого качества в изображения высокого разрешения с большой детализацией, применять алгоритмы для поиска аномалий и представлять результаты радиологам.
Диагностика заболеваний. Учёные могут обучать модели генеративного искусственного интеллекта с помощью медицинских изображений, лабораторных анализов и других данных о пациентах, чтобы выявлять и диагностировать ранние стадии различных заболеваний. Эти алгоритмы способны обнаруживать кожный и лёгочный рак, скрытые переломы, начальные этапы болезни Альцгеймера и диабетическую ретинопатию, а также другие состояния. Более того, искусственный интеллект может выявлять биомаркеры, вызывающие определённые расстройства, и прогнозировать развитие заболеваний.
Ответы на медицинские вопросы. Диагносты могут использовать генеративный искусственный интеллект для быстрого получения ответов вместо длительного поиска в медицинской литературе. Системы искусственного интеллекта способны обрабатывать огромные объёмы информации и быстро выдавать ответы, экономя время врачей.
Пример:
Исследователи применяли модели генеративных состязательных сетей (GAN) для улучшения характеристик медицинских снимков низкого качества, преобразуя их в изображения с высоким разрешением. Этот метод был проверен на МРТ головного мозга, дерматоскопии, снимках глазного дна и ультразвуковых изображениях сердца, показав более высокую точность обнаружения аномалий после улучшения изображения.
В другом примере система на основе искусственного интеллекта, обученная на большом медицинском датасете, достигла 85% точности при ответах на медицинские вопросы. Хотя этот алгоритм требует дальнейшей доработки, это перспективное направление для генеративного искусственного интеллекта в качестве помощника в диагностике.
Генеративный искусственный интеллект может существенно помочь в клинической диагностике разными способами:
Создание высококачественных медицинских изображений. Медицинские учреждения могут использовать генеративный искусственный интеллект для повышения возможностей традиционных диагностических инструментов. Эта технология может преобразовывать снимки низкого качества в изображения высокого разрешения с большой детализацией, применять алгоритмы для поиска аномалий и представлять результаты радиологам.
Диагностика заболеваний. Учёные могут обучать модели генеративного искусственного интеллекта с помощью медицинских изображений, лабораторных анализов и других данных о пациентах, чтобы выявлять и диагностировать ранние стадии различных заболеваний. Эти алгоритмы способны обнаруживать кожный и лёгочный рак, скрытые переломы, начальные этапы болезни Альцгеймера и диабетическую ретинопатию, а также другие состояния. Более того, искусственный интеллект может выявлять биомаркеры, вызывающие определённые расстройства, и прогнозировать развитие заболеваний.
Ответы на медицинские вопросы. Диагносты могут использовать генеративный искусственный интеллект для быстрого получения ответов вместо длительного поиска в медицинской литературе. Системы искусственного интеллекта способны обрабатывать огромные объёмы информации и быстро выдавать ответы, экономя время врачей.
Пример:
Исследователи применяли модели генеративных состязательных сетей (GAN) для улучшения характеристик медицинских снимков низкого качества, преобразуя их в изображения с высоким разрешением. Этот метод был проверен на МРТ головного мозга, дерматоскопии, снимках глазного дна и ультразвуковых изображениях сердца, показав более высокую точность обнаружения аномалий после улучшения изображения.
В другом примере система на основе искусственного интеллекта, обученная на большом медицинском датасете, достигла 85% точности при ответах на медицинские вопросы. Хотя этот алгоритм требует дальнейшей доработки, это перспективное направление для генеративного искусственного интеллекта в качестве помощника в диагностике.
Развитие разработки лекарств
По данным специалистов, разработка нового лекарства стоит от 1 до 2 миллиардов долларов, с учётом неудачных попыток. Искусственный интеллект может значительно сократить время, необходимое для проектирования и отбора новых препаратов, почти вдвое, что позволяет фармацевтической отрасли экономить около 26 миллиардов долларов ежегодно. Искусственный интеллект также позволяет снизить расходы на клинические испытания примерно на 28 миллиардов долларов в год.
Фармацевтические компании могут использовать генеративный искусственный интеллект для ускорения поиска и создания лекарств за счёт:
Пример:
Совместные проекты биотехнологических компаний и стартапов на основе искусственного интеллекта показывают растущую роль генеративного искусственного интеллекта в разработке новых лекарств.
Недавно одна фармацевтическая компания приобрела две канадские компании, специализирующиеся на искусственном интеллекте, за 88 миллионов долларов. Одна из них занимается генеративным искусственным интеллектом и разрабатывает кандидаты в лекарственные препараты на основе небольших и неструктурированных данных, что недоступно традиционным методам поиска лекарств.
В университете была создана система ProteinSGM на базе генеративного искусственного интеллекта, которая создает новые белки на основе анализа изображений существующих белковых структур. Этот инструмент может производить большое количество белков, а другая модель искусственного интеллекта оценивает их потенциал. Исследователи обнаружили, что большинство новых последовательностей, сгенерированных системой ProteinSGM, действительно складываются в реальные белковые структуры.
По данным специалистов, разработка нового лекарства стоит от 1 до 2 миллиардов долларов, с учётом неудачных попыток. Искусственный интеллект может значительно сократить время, необходимое для проектирования и отбора новых препаратов, почти вдвое, что позволяет фармацевтической отрасли экономить около 26 миллиардов долларов ежегодно. Искусственный интеллект также позволяет снизить расходы на клинические испытания примерно на 28 миллиардов долларов в год.
Фармацевтические компании могут использовать генеративный искусственный интеллект для ускорения поиска и создания лекарств за счёт:
- Генерации и создания новых молекул с нужными свойствами для лабораторных испытаний.
- Прогнозирования характеристик новых лекарственных соединений и белков.
- Создания виртуальных соединений, которые хорошо связываются с целевыми мишенями, что можно проверить с помощью компьютерных симуляций и сократить расходы.
- Прогнозирования побочных эффектов новых препаратов путем анализа их молекулярной структуры.
Пример:
Совместные проекты биотехнологических компаний и стартапов на основе искусственного интеллекта показывают растущую роль генеративного искусственного интеллекта в разработке новых лекарств.
Недавно одна фармацевтическая компания приобрела две канадские компании, специализирующиеся на искусственном интеллекте, за 88 миллионов долларов. Одна из них занимается генеративным искусственным интеллектом и разрабатывает кандидаты в лекарственные препараты на основе небольших и неструктурированных данных, что недоступно традиционным методам поиска лекарств.
В университете была создана система ProteinSGM на базе генеративного искусственного интеллекта, которая создает новые белки на основе анализа изображений существующих белковых структур. Этот инструмент может производить большое количество белков, а другая модель искусственного интеллекта оценивает их потенциал. Исследователи обнаружили, что большинство новых последовательностей, сгенерированных системой ProteinSGM, действительно складываются в реальные белковые структуры.
Оптимизация административных задач
Генеративный искусственный интеллект может значительно снизить административную нагрузку на медицинских специалистов. Исследования показывают, что уровень профессионального выгорания среди врачей достигает 62%. Это повышает риск ошибок в работе и может приводить к личным проблемам, включая злоупотребление алкоголем и мысли о самоубийстве.
Благодаря генеративному искусственному интеллекту появляется возможность автоматизировать административные процессы, которые, по некоторым оценкам, составляют 15%-30% всех расходов в здравоохранении. Вот некоторые способы, которыми генеративный искусственный интеллект может помочь:
Пример:
Один стартап разработал помощника на основе генеративного искусственного интеллекта для эффективного управления административными задачами. Эта технология может собирать информацию о пациентах из электронных медицинских карт, страховых заявлений и сканированных документов. Система предоставляет обновления по статусу пациента, предлагает варианты ухода, отвечает на вопросы врачей и создает структурированные документы, такие как направления и отчеты о ходе лечения.
Компания уже привлекла значительные инвестиции, что говорит о высоком интересе со стороны медицинского сообщества.
Генеративный искусственный интеллект может значительно снизить административную нагрузку на медицинских специалистов. Исследования показывают, что уровень профессионального выгорания среди врачей достигает 62%. Это повышает риск ошибок в работе и может приводить к личным проблемам, включая злоупотребление алкоголем и мысли о самоубийстве.
Благодаря генеративному искусственному интеллекту появляется возможность автоматизировать административные процессы, которые, по некоторым оценкам, составляют 15%-30% всех расходов в здравоохранении. Вот некоторые способы, которыми генеративный искусственный интеллект может помочь:
- Извлечение данных из медицинских карт пациентов и заполнение медицинских реестров.
- Транскрибирование и суммирование консультаций, автоматическое заполнение электронных медицинских записей и создание медицинской документации.
- Генерация структурированных медицинских отчётов с использованием информации о пациентах, включая историю болезни, результаты анализов и снимки.
- Подготовка рекомендаций по лечению.
- Ответы на вопросы врачей.
- Поиск оптимальных вариантов для записи пациентов с учётом их потребностей и расписания врачей.
- Создание персонализированных напоминаний о приёмах и писем для последующего наблюдения.
- Проверка страховых заявлений и прогнозирование случаев их отклонения.
- Подготовка опросов для сбора отзывов пациентов о процедурах и визитах, анализ данных и предоставление конкретных рекомендаций для улучшения качества медицинской помощи.
Пример:
Один стартап разработал помощника на основе генеративного искусственного интеллекта для эффективного управления административными задачами. Эта технология может собирать информацию о пациентах из электронных медицинских карт, страховых заявлений и сканированных документов. Система предоставляет обновления по статусу пациента, предлагает варианты ухода, отвечает на вопросы врачей и создает структурированные документы, такие как направления и отчеты о ходе лечения.
Компания уже привлекла значительные инвестиции, что говорит о высоком интересе со стороны медицинского сообщества.
Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?
Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.
Генерация синтетических медицинских данных
Для медицинских исследований крайне важны большие массивы информации о различных заболеваниях, но данных зачастую не хватает, особенно когда речь идет о редких болезнях. Получение таких данных требует значительных расходов, а их использование и обмен ограничены законами о конфиденциальности.
Генеративный искусственный интеллект способен создавать синтетические данные, что помогает увеличивать объем реальных медицинских массивов без риска для конфиденциальности, поскольку эти данные не связаны с конкретными людьми. Искусственный интеллект может генерировать искусственные медицинские записи, снимки и другие виды данных.
Пример:
Одна команда исследователей создала модель GANerAid на основе генеративных состязательных сетей. GANerAid позволяет создавать синтетические данные пациентов для клинических испытаний даже тогда, когда исходная обучающая база невелика. Эта модель генерирует медицинские данные с необходимыми характеристиками, что помогает при проведении исследований и клинических испытаний.
Другая научная группа разработала систему EHR-M-GAN для создания синтетических электронных медицинских записей. Перед этими учёными стояла задача — обеспечить обмен медицинскими данными между клиниками при ограничениях по конфиденциальности. Их модель создает данные, которые правдоподобно отражают историю болезни пациентов и содержат как непрерывные, так и дискретные значения, что делает их ценными для анализа и научных исследований.
Для медицинских исследований крайне важны большие массивы информации о различных заболеваниях, но данных зачастую не хватает, особенно когда речь идет о редких болезнях. Получение таких данных требует значительных расходов, а их использование и обмен ограничены законами о конфиденциальности.
Генеративный искусственный интеллект способен создавать синтетические данные, что помогает увеличивать объем реальных медицинских массивов без риска для конфиденциальности, поскольку эти данные не связаны с конкретными людьми. Искусственный интеллект может генерировать искусственные медицинские записи, снимки и другие виды данных.
Пример:
Одна команда исследователей создала модель GANerAid на основе генеративных состязательных сетей. GANerAid позволяет создавать синтетические данные пациентов для клинических испытаний даже тогда, когда исходная обучающая база невелика. Эта модель генерирует медицинские данные с необходимыми характеристиками, что помогает при проведении исследований и клинических испытаний.
Другая научная группа разработала систему EHR-M-GAN для создания синтетических электронных медицинских записей. Перед этими учёными стояла задача — обеспечить обмен медицинскими данными между клиниками при ограничениях по конфиденциальности. Их модель создает данные, которые правдоподобно отражают историю болезни пациентов и содержат как непрерывные, так и дискретные значения, что делает их ценными для анализа и научных исследований.
Преимущества синтетических медицинских данных:
- Соответствие требованиям конфиденциальности: синтетические данные не подпадают под действие строгих регуляций, что облегчает их использование и обмен.
- Увеличение базы данных: помогает увеличить качество и объем имеющихся наборов данных, особенно по редким заболеваниям.
- Экономия ресурсов: уменьшает затраты на сбор реальных данных.
- Улучшение исследований: позволяет получать более точные и полные результаты в клинических испытаниях и медицинских исследованиях.
Возможности генеративного искусственного интеллекта по созданию синтетических медицинских данных открывают значительные перспективы для развития научных исследований и повышения качества медицинской помощи.
Проблемы генеративного ИИ в сфере здравоохранения
Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?
Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!
Улучшение вашей медицинской практики с помощью генеративного ИИ
Возможности алгоритмов генеративного искусственного интеллекта постоянно развиваются. Как отмечает команда Стэнфордского университета:
Возможности алгоритмов генеративного искусственного интеллекта постоянно увеличиваются и совершенствуются. По мнению специалистов Стэнфордского университета:
Возможности алгоритмов генеративного искусственного интеллекта постоянно увеличиваются и совершенствуются. По мнению специалистов Стэнфордского университета:
«ChatGPT удваивает свою мощность каждые полгода — год. Через пять лет эта технология станет в 30 раз мощнее, чем сейчас. А через десять лет — в 1 000 раз мощнее. В инструментах следующего поколения, по оценкам, количество параметров достигнет триллиона, что примерно соответствует количеству связей в человеческом мозге.»
Искусственный интеллект может быть мощным инструментом, но при неправильном использовании способен нанести серьёзный вред. Медицинским организациям важно подходить к внедрению этой технологии с осторожностью. Вот три совета по началу работы с решениями на основе искусственного интеллекта в здравоохранении:
Подготовьте ваши данные
Даже при использовании заранее обученной модели стоит рассмотреть возможность дообучения её на собственных данных вашей организации. Необходимо убедиться, что данные высокого качества и отражают особенность вашей целевой аудитории. Следует обеспечивать защиту медицинских данных и сохранять конфиденциальность пациентов. Важно раскрывать, на каких наборах данных обучался алгоритм, чтобы понимать его сильные и слабые стороны.
Возьмите управление моделями искусственного интеллекта под контроль
В организации необходимо развивать ответственное использование искусственного интеллекта. Все сотрудники должны понимать, когда и как применять инструменты искусственного интеллекта и кто несёт ответственность за результаты. Необходимо тестировать модели искусственного интеллекта на задачах с низким уровнем риска, прежде чем масштабировать их на более чувствительные области. Следует установить, где допустим небольшой процент ошибок, например, в административных задачах, а где ошибки недопустимы, например, при диагностике. Важно создать внутреннюю систему регулирования применения искусственного интеллекта в учреждении.
Помогите сотрудникам принять новые технологии
Искусственный интеллект по-прежнему нуждается в человеческом контроле, особенно в условиях строгого регулирования в здравоохранении. Персоналу потребуется обучение для надзора за работой моделей искусственного интеллекта. Необходимо мотивировать сотрудников адаптировать свои рабочие процессы, чтобы использовать время, сэкономленное благодаря искусственному интеллекту, для других значимых задач.
Подготовьте ваши данные
Даже при использовании заранее обученной модели стоит рассмотреть возможность дообучения её на собственных данных вашей организации. Необходимо убедиться, что данные высокого качества и отражают особенность вашей целевой аудитории. Следует обеспечивать защиту медицинских данных и сохранять конфиденциальность пациентов. Важно раскрывать, на каких наборах данных обучался алгоритм, чтобы понимать его сильные и слабые стороны.
Возьмите управление моделями искусственного интеллекта под контроль
В организации необходимо развивать ответственное использование искусственного интеллекта. Все сотрудники должны понимать, когда и как применять инструменты искусственного интеллекта и кто несёт ответственность за результаты. Необходимо тестировать модели искусственного интеллекта на задачах с низким уровнем риска, прежде чем масштабировать их на более чувствительные области. Следует установить, где допустим небольшой процент ошибок, например, в административных задачах, а где ошибки недопустимы, например, при диагностике. Важно создать внутреннюю систему регулирования применения искусственного интеллекта в учреждении.
Помогите сотрудникам принять новые технологии
Искусственный интеллект по-прежнему нуждается в человеческом контроле, особенно в условиях строгого регулирования в здравоохранении. Персоналу потребуется обучение для надзора за работой моделей искусственного интеллекта. Необходимо мотивировать сотрудников адаптировать свои рабочие процессы, чтобы использовать время, сэкономленное благодаря искусственному интеллекту, для других значимых задач.
Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?
Забронируйте консультацию с экспертами AllSee, чтобы получить индивидуальный подход и проверенные временем решения.
Заключение
Генеративный искусственный интеллект кардинально меняет систему здравоохранения, позволяя предоставлять персонализированную помощь пациентам, ускорять поиск и создание новых лекарств, повышать точность диагностики, оптимизировать административные процессы и создавать синтетические медицинские данные. Эти достижения обещают сделать здравоохранение более эффективным, экономичным и ориентированным на потребности пациентов.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи