AI sağlık hizmetleriyle buluşuyor: Bir çocuk hastanesi yeniliği nasıl benimsiyor?

Hastaneler haline geldikçe COVID’in yayılması için başlıca vektörler(yeni bir sekmede açılır) 2020’nin başlarında, hastaneler şimdiden emekleme aşamasında olan başka bir viral olguya ev sahipliği yapmaya başlıyor: iş yerinde üretken yapay zeka. Boston Çocuk Hastanesi gibi büyük araştırma kurumlarına bağlı üst düzey sağlık tesisleri, sağlık sektöründe müşterilerle en çok yüz yüze olunan operasyonlardan bazılarıdır.

Ve sağlık hizmetlerinin yaklaşık olarak temsil ettiği göz önüne alındığında ABD GSYİH’sının yüzde 18’i(yeni bir sekmede açılır)Elbette bu kuruluşlar üretkenlikte bir devrim vaat eden en son teknolojiden yararlanmak isteyeceklerdir.

Boston Çocuk Hastanesi, sürekli olarak ABD’deki en iyi çocuk hastaneleri arasında yer aldı,(yeni bir sekmede açılır) adlı bir bölümü yöneten bir epidemiyolog olan John Brownstein, bir “İnovasyon Baş Sorumlusu” istihdam etmektedir. İnovasyon ve Dijital Sağlık Hızlandırıcı(yeni bir sekmede açılır). Brownstein’ın teknoloji ve sağlığı birleştiren geçmiş çalışmaları arasında, pandeminin ilk günlerinde “Flu Near You” olarak yeniden tasarlanan “Flu Near You” adlı bir sitenin oluşturulması yer alıyor.Yakınınızdaki Kovid(yeni bir sekmede açılır)” bariz sebeplerden dolayı, buna göre New York Times Dergisi(yeni bir sekmede açılır). Hala daha genel bir formda “” olarak var.Yakınımdaki Salgınlar(yeni bir sekmede açılır)” Patojenleri izlemek için rahatsız edici derecede yararlı bir web sitesi.

Ve şimdi Brownstein dikkatini yapay zekaya çeviriyor.

Brownstein’a göre her şeyden önce: Onun bakış açısından, yapay zeka sağlık hizmetlerini istila ediyor diye kimseyi işten çıkarmaya gerek yok. Brownstein, Nisan ayında yaptığı bir röportajda Mashable’a “Bu, insanın yerini alması anlamına gelmiyor” dedi. “Bu bir artırma. Yani döngüde her zaman bir insan vardır.”

Nisan ayında, hızlı mühendislik heyecan uyandıran yeni bir teknoloji işi haline geldiğinde, Boston Children’s halka değişimin kapıda olduğu gerçeğini gösterdi. bir iş ilanı yayınladı(yeni bir sekmede açılır) kendine hızlı bir mühendis arıyor. Başka bir deyişle hastane, hastane operasyonlarını iyileştirebilecek yapay zeka dil modellerini eğitmek için bir uzman tutuyordu ve teoride bu kişinin hastane personelinin koşullarını iyileştirmesi gerekiyordu.

Brownstein’a göre bunun nedeni, departmanının “sağlayıcı tükenmişliğini” azaltmak için bir direktifinin olmasıdır. Boston Children’s, kendi deyimiyle “teknoloji oluşturan dahili bir ekibe” sahip. Görevlerinin, “iş dünyasında” teknolojinin rol oynayabileceği, ancak henüz olmadığı yerleri bulmak olduğunu açıkladı. Kelimenin tam anlamıyla Boston Çocuk Hastanesi’ndeki “acı noktalarında” oturuyorlar ve acıyı hafifletmenin yollarını buluyorlar.

Bunun pratikte ne anlama geldiği biraz akıllara durgunluk veriyor.

AI ile acıyı hafifletmek

Herhangi bir hastanedeki bir “acı noktası”, hastaları A noktasından B noktasına yönlendirmektir; bu, hastalık veya stres nedeniyle kafa karışıklığı veya dil engelleri gibi hız tümseklerini içerebilen zorlu bir iletişim alıştırmasıdır. Brownstein, “Kapıdan çıktığımızda, hastanemizde nasıl gezineceğimizle ilgili sorularla ChatGPT’yi sorgulayabiliriz,” dedi. “Aslında, bizden herhangi bir eğitim almadan bunların ürettikleri şey şok edici.” Brownstein’a göre ChatGPT – ve gelecekteki bir sürüm değil, zaten erişiminiz olan bir sürüm – size “sadece bizim hastanemizde değil, herhangi bir hastanede” nasıl dolaşacağınızı söyleyebilir.

Bu nedenle, hastaların Brownstein’ın “Nerede dua edebilirim?” Ve muhtemelen birçok sağlık çalışanının da bu tür sorularla durdurulmak zorunda kalmamalarını umuyoruz. Herkes halk insanı değildir.

Ancak Brownstein, sağlayıcıların yapay zeka sayesinde hasta verilerini kullanabilecekleri yeni yöntemler konusunda da fikirlere sahip.

Yapay zekanın gerçek hasta verilerinin işlenmesine dahil olacağı fikri, Stanford’un Biyomedikal Etik Merkezi’nde pediatri profesörü Mildred Cho için alarmları harekete geçirdi. Acil mühendis iş ilanını inceledikten sonra Mashable’a şunları söyledi: “Bunda beni etkileyen şey, niteliklerin bilgisayar bilimi ve kodlama uzmanlığına ve yalnızca ‘sağlık hizmeti araştırma metodolojileri bilgisine’ odaklanmış olması, görevler ise yapay zeka istemlerinin performansını değerlendirmeyi içeriyor. ”

“Geniş dil modellerinin çıktılarının sağlık hizmetleri için gerekli olan yüksek standartlarda geçerli olup olmadığını gerçekten anlamak için, bir değerlendiricinin çok daha nüanslı ve sofistike bir tıp bilgi tabanına ve ayrıca sağlık hizmeti sunum sistemleri ve sınırlamaları hakkında çalışma bilgisine sahip olması gerekir. verilerinin,” dedi Cho.

Cho ayrıca bir kabus senaryosunu açıkladı: Ya bilgi istemi mühendisi bir dil modelini yeniden eğitmeye yardım ederse ya da otomatikleştirilmiş bir süreçte ince ayar yaparsa, ancak hatalı varsayımlar nedeniyle. Örneğin, ya ırksal önyargı ya da başka kalıcı hatalar yaparlarsa? İnsanlar tarafından toplanan tüm verilerin doğası gereği kusurlu olduğu göz önüne alındığında, hatalar temelinde yeni ve parlak bir süreç inşa edilebilir.

Brownstein, “Hızlı mühendisimiz bir balonun içinde çalışmayacak,” dedi. Ekibinin, “eksik verilere sahip olmanın ne anlama geldiği” konusunda endişelenmeye zaman ayırdığını söyledi. Sürecin “bir yığın veri koyup en iyisini ummak” şeklinde olmayacağından emindi.

Tahliye talimatlarını özelleştirmek için AI kullanma

Ancak unutmayalım ki, “bir yığın veri koyun ve en iyisini umun”, büyük dil modellerinin nasıl çalıştığının uygun bir açıklamasıdır ve sonuçlar genellikle, eh, berbattır.

Verilerin parasının karşılığını vermesi gereken bir örnek için, Brownstein’ın geleceğin tasfiye talimatları için kesinlikle büyüleyici vizyonundan başkasına bakmayın. Muhtemelen birçok taburcu talimatı aldınız – ve hemen çöpe attınız.

Belki de bir araba kazasında kafanıza bir darbe aldınız. Hastanede kontrol edildikten ve eve gitme izni verildikten sonra, muhtemelen bir beyin sarsıntısının belirtileri, soğuk kompresin nasıl kullanılacağı ve ne kadar ibuprofen alınması gerektiği hakkında zımbalanmış birkaç sayfa bilgi aldınız.

Bireysel hasta bilgilerinize göre eğitilmiş bir LLM ile, dedi Browstein, sistem diğer şeylerin yanı sıra nerede yaşadığınızı bilir, böylece alerjiniz olduğu için ibuprofeninizi nereden satın alacağınızı veya hiç İbuprofen almayacağınızı söyleyebilir. Ama bu buzdağının sadece görünen kısmı.

“Rehabilitasyon yapıyorsun ve yürüyüşe çıkman gerekiyor. sana yapmanı söylüyor Bu etrafta yürümek evinizin etrafındaki bu özel alan. Veya bağlamsal olarak değerli olabilir ve yaşınıza ve sizinle ilgili çeşitli özelliklere göre değişebilir. Ve seste bu çıktıyı verebilir, bu talimatlara uyduğunuzdan emin olmak için en zorlayıcı olan budur.”

Tarihsel olarak yeni teknoloji hastanelere hızla girdi

CUNY Halk Sağlığı Okulu’nda profesör ve ABD’nin kar amacı güden sağlık sisteminin önde gelen eleştirmenlerinden biri olan David Himmelstein, kendisini ilgilendiren hastanelerde yapay zekanın potansiyel kullanımlarını duymuş olsa da, bunun ona “” saldırgan.” Tahliye talimatlarının zaten “neredeyse standart” olduğunu ve olası değişiklik konusunda umursamaz göründüğünü belirtti.

Ancak, bu tür sistemlerin mahremiyet için ne anlama gelebileceği konusunda endişeleniyor. “Bu bilgiyi kim alıyor?” merak etti. “Bilgileri Microsoft’un veya yapay zeka motorlarını kullanıyorlarsa Google’ın eline veriyor gibi görünüyor.”

Yaygın kullanımda, bunlar ileriye dönük hastaneler için önemli endişelerdir, ancak Brownstein, Boston Çocuk Hastanesi’nin kendi adına “aslında dahili LLM’ler oluşturduğunu”, yani Google, Microsoft veya ana şirket ChatGPT gibi şirketlere güvenmeyeceği anlamına geldiğini söyledi. OpenAI. “Aslında inşa etmekte olduğumuz bir ortamımız var, böylece hasta verilerini hastane duvarlarının dışına itmek zorunda kalmıyoruz.”

Himmelstein ayrıca hastaneleri otomatikleştirmeye yönelik sistemlerin yeni olmaktan çok uzak olduğuna ve Himmelstein’ın belirttiği gibi şirketlerin 1960’lardan beri bu tür vaatlerde bulunduğunu belirtmesine rağmen, işin sorunsuz ve verimli bir şekilde yürütüldüğü bürokrasiden arınmış cennetler yaratmadığına dikkat çekti. Bu noktayı göstermek için büyüleyici bir tarihi belge sağladı: Bürokrasiyi azaltacak ve “hataları ortadan kaldıracak” elektronik sistemler vaat eden 1961 tarihli bir IBM videosu.

Ancak Mashable’ın Brownstein ile ilk konuşmasından bu yana, Boston Çocuk Hastanesi’ndeki yapay zeka durumu ilerledi. Bir e-postada Browstein, büyük dil modellerinde “bir ton ilerleme” ve işe alım sürecinde “inanılmaz” hızlı mühendis bildirdi.