Генеративный интеллект в медицине: от диагностики до создания лекарств

Генеративный искусственный интеллект — усовершенствованный вариант ИИ, способный анализировать большое количество поступающей информации, формировать новый контент на основе полученных выводов, определять закономерности, принимать оптимальные решения. По мнению экспертов, стремительный рост GenAI ожидается в здравоохранении. Предполагается, что в обозримом будущем более 35% лекарственных препаратов будут производиться с помощью генеративных нейросетей. Технологии способны сократить период разработки и выпуска лекарств на рынок с пяти-шести лет до нескольких месяцев. Кроме того, ГИИ является способом генерации синтетических данных. Он способен формировать медицинские 3D-изображения на базе 2D-данных и предоставлять специалистам более полную картину о состоянии заболевания и анатомии пациентов. Уже сегодня используются разработки, демонстрирующие целесообразность внедрения технологий в индустрию здравоохранения.

Направления развития генеративного искусственного интеллекта в медицине

Здравоохранение — область, где инновациям отведена решающая роль в спасении жизней пациентов. Несмотря на технологические прорывы, отрасль по-прежнему сталкивается с рядом серьезных проблем: нехваткой рабочих рук, выгоранием персонала, ростом цен, недостаточной оплатой труда. ГИИ повышает точность и увеличивает скорость принятия решений, открывает возможности, о которых люди пока только догадываются.

Основные направления, где ГИИ демонстрирует отличные результаты

• Облегчение административной работы. Сегодня здравоохранение сталкивается с серьезными административными нагрузками. Медицинские работники ежедневно вынуждены решать административные задачи и проделывать серьезную бумажную работу, которая отвлекает от пациентов, повышает риск выгорания. GenAI — решение, способное повысить качество медицинского обслуживания. Технологиям можно доверить поиск нужной информации, обработку рентгеновских снимков и лабораторных анализов.
• Упрощение клинических процессов и обработки медицинских данных. В базах данных собраны миллионы медицинских электронных записей, файлов и диагностических отчетов с описанием состояний пациентов. ГИИ имеет мощные вычислительные способности, позволяющие оперативно обрабатывать данные, определять закономерности, генерировать новые идеи. Для точных вычислений и заключений, инструменты ГИИ объединяют данные из самых разных источников, например, медицинских снимков и опросов пациентов. В долгосрочной перспективе, применение ГИИ усовершенствует документооборот, повысит эффективность взаимодействия пациента и врача.
• Автоматизация сбора анамнеза. GenAI способен повысить эффективность сбора анамнеза, взаимодействуя с пациентами на понятном языке, собирая информацию для медицинских работников и устраняя неопределенности. Технологии могут помочь врачам собирать истории болезней пациентов, задавая вопросы в разговорной форме. Дополнительное преимущество — способность подключаться к базам данных с медицинской информацией для поиска медицинских карт, их последующего анализа и составления нужных запросов для раннего выявления заболеваний.
• Улучшение персонализированного медицинского обслуживания. GenAI позволит сделать систему здравоохранения более персонализированной на всех существующих этапах, начиная от диагностики и заканчивая лечением. Проанализировав данные об образе жизни, генетических предрасположенностях, истории болезни, ГИИ сможет предложить персонализированные способы лечения.
• Ранняя оценка рисков. В связи с тем, что ГИИ оперативно и точно обрабатывает большие объемы данных, он используется для раннего выявления рисков и постановки диагноза пациенту. GenAI продемонстрировал высокий потенциал в оценке рисков, особенно для пациентов, в отношении которых в базах данных имелся большой объем информации.
• Обработка больших объемов данных. Объединение ГИИ с медицинскими записями позволяет рассчитывать на серьезные результаты. Эти модели способны анализировать большие объемы данных, выдавая полезную информацию, которая применяется для точной настройки лечения, прогнозирования рисков, выявления тенденций.

В связи с тем, что ГИИ за короткое время анализирует большие массивы данных, оценивая молекулярные мишени и белковые структуры, потенциал для изобретения новых лекарственных средств огромен. По мере совершенствования технологий, этот процесс будет только ускоряться. ГИИ также может применяться для обнаружения способов использования старых лекарственных препаратов и возможных побочных эффектов. Кроме того, технология поможет отделить пациентов, которым лекарство поможет, от тех, кому оно противопоказано.

Заключение

Таким образом, технологии GenAI кардинально меняют цепочку взаимодействия медицинских работников с программным и аппаратным обеспечением. В ближайшее время мир будет наблюдать за стремительным ростом проектов в индустрии медицинских технологий. ГИИ будет играть основополагающую роль в лечении, диагностике, управлении заболеваниями. С помощью современных инструментов можно быстро проанализировать большое количество информации по отдельно взятому пациенту. С совершенствованием технологий и накоплением данных ГИИ станет неотъемлемой частью любой медицинской практики.