GenAI: Do të na duhet një buxhet më i madh | Lajmebërësit e inteligjencës artificiale të kujdesit shëndetësor

Buxhetimi për AI gjeneruese në kujdesin shëndetësor është rritur në qiell, megjithëse në xhepa, deri në 300% nga viti në vit, sipas një sondazhi të vendimmarrësve të teknologjisë që përfshin ofruesit, shitësit dhe punëdhënësit e tjerë në sektorin e kujdesit shëndetësor.

Anketuesit dëgjuan nga 304 të anketuar, shumica e të cilëve punojnë për organizata ose kompani që janë “të angazhuara në mënyrë aktive në vlerësimin, përdorimin ose vendosjen e teknologjive Generative AI (GenAI).

Njerëzit ofrues përbënin pjesën më të madhe të fushës, 46%, të ndjekur nga drejtuesit e teknologjisë shëndetësore (11%), profesionistët e farmacisë (9%), përfaqësuesit e shëndetit dixhital (7.5%) dhe mostra më të vogla të individëve nga akademia, sigurimet shëndetësore, bioteknologjia/mjekësore pajisjet dhe shëndetin publik.

John Snow Labs e drejtoi projektin me një asistencë praktike nga Gradient Flow. Këtu janë disa gjetje kryesore nga raporti i tyre i sondazhit.

Buxheti i GenAI 2024 krahasuar me 2023:

• Rritur me më shumë se 300%—8% e të anketuarve
• Rritet me 100% në 300% – 13%
• Rritet me 50% në 100% – 22%
• Rritet me 10% në 50% – 34%
• Mbeti afërsisht i njëjtë – 23%

Rastet kryesore të përdorimit për modelet e mëdha të gjuhës (LLM):

• Përgjigjja e pyetjeve të pacientit – 21% e të anketuarve
• Bisedat mjekësore – 20%
• Nxjerrja e informacionit/abstragimi i të dhënave-19%
• Kërkimi biomjekësor – 18%
• Kodimi klinik/Auditimi i grafikut-17%

Modelet LLM të përdorura aktualisht:

• Modele specifike të kujdesit shëndetësor dhe detyrave (“të vogla”) – 36% e të anketuarve
• Burim i hapur-24%
• Burim i hapur (“i vogël”) – 21%
• Pronësi, përmes një API SaaS—18%
• Modeli/et e personalizuara të organizatës—11%
• Pronësi, si qiramarrës i vetëm ose brenda lokaleve – 7%

Rëndësia e kritereve për vlerësimin e modeleve të mëdha gjuhësore (shkalla 1 deri në 5, përgjigja mesatare):

• Saktësia-4.14
• Rreziku i sigurisë dhe privatësisë—4.12
• Specifike për kujdesin shëndetësor-4.03
• Rezultate të riprodhueshme dhe të qëndrueshme—3.91
• Rreziku ligjor dhe i reputacionit-3.89
• Shpjegueshmëria dhe transparenca-3.83
• Kostoja-3.8

Hapat e ndërmarrë për të testuar dhe përmirësuar modelet e mëdha gjuhësore:

• Njeriu në lak-55%
• Rregullimi i mbikëqyrur – 32%
• Mjetet dhe teknikat e interpretueshmërisë-25%
• Testimi kundërshtar – 23%
• Mjetet dhe teknikat e paragjykimit-22%
• parmakët-22%
• Kuantizimi dhe/ose krasitja – 20%
• Skuadra e kuqe – 20%
• Të mësuarit përforcues nga reagimet njerëzore-18%

Duke ofruar mendime përmbyllëse, autorët vërejnë gamën e gjerë të rasteve të përdorimit për të cilat përdoruesit fundorë po aplikojnë GenAI në kujdesin shëndetësor.

“Besimi i përbashkët se LLM-të do të kenë ndikimin më transformues në aplikacionet që përballen me pacientët – të tilla si transkriptimi i bisedave, ofrimi i chatbot-eve mjekësore dhe përgjigjja e pyetjeve të pacientëve – përputhet me nevojën në rritje për kujdes shëndetësor të aksesueshëm dhe efikas,” komentojnë ata. Më shumë:

“Me investime të vazhdueshme, bashkëpunim dhe zbatim të menduar, GenAI do të ripërcaktojë kujdesin shëndetësor në mënyra që sapo kemi filluar të imagjinojmë.”

Lexoni raportin e plotë.

Zhvillimet e bujshme të ditëve të fundit.

• Inteligjenca artificiale nuk është e mirë për atë që dëmton kujdesin shëndetësor kudo që të dhemb. Të paktën, jo në kuptimin e nënkuptuar nga shitësit e vajit të gjarpërinjve që shtyjnë mallra të dyshimta. Megjithatë, inteligjenca artificiale e kujdesit shëndetësor po bëhet një investim kritik për vendet që nuk kanë mjekë të kualifikuar dhe kanë nevojë për ndihmë me diagnostikimin mjekësor dhe vendimmarrjen në shkallë. Julian Jacobs, një kandidat për doktoraturë i fokusuar në ekonominë politike krahasuese, e bën këtë në një artikull të botuar më 25 prill nga Qendra për Inovacionin e të Dhënave. Inteligjenca artificiale e kujdesit shëndetësor nuk është e ngadaltë për të bërë një ndryshim as këtu në SHBA, sugjeron Jacob. “Meqenëse ndryshimi demografik dhe plakja e popullsisë në shumë vende perëndimore sjell ngarkesa më të larta të kujdesit shëndetësor,” shkruan ai, “mbështetja e AI në diagnostikimin, zhvillimin e ilaçeve dhe operacionet e kujdesit shëndetësor mund të shërbejë si një ilaç shumë i nevojshëm.” Lexoni pjesën.
• Si qëndrojnë zhvilluesit (dhe blerësit) e inteligjencës artificiale të kujdesit shëndetësor përpara kurbës rregullatore? Avokatët në firmën ligjore Nixon Gwilt në zonën e DC parashtrojnë pyetjen dhe i përgjigjen asaj në një postim të dobishëm në blog. Ndërsa palët e interesuara të kujdesit shëndetësor presin veprime formale legjislative dhe agjencie – që do të thotë ligje dhe rregulla të reja – “ne mund të nxjerrim përfundime se çfarë të presim” nga precedentët e kaluar dhe të dhëna të tjera, shkruajnë partnerja themeluese Rebecca Gwilt, Esq., dhe këshilltari i stafit Samuel Pinson, Esq. . Ata i quajnë udhëzimet e tyre parimet “Sharp-ENF”, sepse, pasi të miratohen, ato mund t’i bëjnë adoptuesit “mjaft të mprehtë” për të lundruar në grackat e sotme rregullatore. Kontrolloje.
• Ofruesit e kujdesit shëndetësor po ndiejnë majë të inflacionit. Po i detyron shumë njerëz të heqin akoma më shumë efikasitet nga operacionet e tyre të pagesave dhe të arkëtueshmeve. Një drejtues i Bankës së Amerikës i thotë Pymnts.com pse dixhitalizimi, me sa duket me AI ku është e mundur, është gjithnjë e më i rëndësishëm për ruajtjen e flukseve të parave të shëndetshme. “Kur ulesh me drejtorët e pagesave në institucionet e mëdha të kujdesit shëndetësor,” thotë bankieri, Galen Robbins, “ata po pyesin të njëjtat gjëra që kërkojnë homologët e tyre në konsumatorë dhe shitje me pakicë (industri”. Video e intervistës këtu.
• GenAI i ngjan blockchain si ky: Të dy bëjnë një punë të keqe në “shumë nga ato që njerëzit përpiqen të bëjnë me ta, ata nuk mund të bëjnë gjërat që krijuesit e tyre pretendojnë se mund t’i bëjnë një ditë dhe shumë nga gjërat që ata janë të përshtatshëm për të bërë mund të mos jenë krejtësisht të dobishme. . Hooboy. Ndonje gje tjeter? Epo, “Mjetet e AI janë më gjerësisht të dobishme sesa blockchains – (por) ato gjithashtu vijnë me kosto të ngjashme monstruoze.” Mendimi është vetëm i inxhinieres së softuerit dhe kritikës së teknologjisë Molly White. Duke shkruar në buletinin e saj Nevojitet citim, White vendos një pikë të mirë në pikën e saj qendrore: Përfitimet e GenAI, të vlefshme siç janë disa prej tyre, “të zbehta në krahasim me kostot”. Lexojeni të gjitha.
• Jo të gjithë i shohin gjërat në këtë mënyrë. Merrni Aissa Khelifa, CEO e furnizuesit të softuerit AI Milvue. “Ka shumë gjasa që në të ardhmen e afërt, kujdesi shëndetësor të pësojë një transformim të madh për shkak të përdorimit të AI gjeneruese,” tha Khelifa në një tryezë të rrumbullakët diskutimi të fundit në Evropë. Më shumë citate nga folësit e tryezës së rrumbullakët këtu.
• Përgjithësueshmëria – ose, më konkretisht, mungesa frustruese e saj. Kjo është përgjigjja për një pyetje tjetër të vështirë që shumë njerëz kanë rreth AI në kujdesin shëndetësor. Pyetja: Cili shqetësim i vazhdueshëm vazhdon të errësojë yllin në rritje të AI në shkencën mjekësore? Zhgënjimi vjen edhe në studimet klinike që vërtetojnë aftësinë e teknologjisë me qëllime të ndryshme klinike diskrete. Dilema nxirret në dritë në një rishikim të ri të literaturës, të udhëhequr nga studiuesit e Harvardit dhe të botuar në Shëndeti Dixhital Lancet. “Përgjithësueshmëria e aplikacioneve të AI mbetet e pasigurt,” vërejnë studiuesit në seksionin e tyre të diskutimit. Rezultatet pothuajse atje përfaqësojnë një fakt sfidues me të cilin mund të merret parasysh, pasi “suksesi i vërtetë i aplikacioneve të AI varet përfundimisht nga përgjithësimi i tyre në popullatat dhe cilësimet e tyre të pacientëve të synuar”. Studimi është në dispozicion të plotë falas.
• Zhvilluesit dhe përdoruesit e AI të kujdesit shëndetësor duhet të dinë për këtë. Rregulli i rishikuar rishtazi i HHS që mbulon “barazinë e shëndetit” merr disa gjëra pak më larg se më parë. Për një, ai zbaton parimet e mosdiskriminimit sipas seksionit përkatës të Aktit të Kujdesit të Përballueshëm, Seksioni 1557, për punonjësit e kujdesit shëndetësor që përdorin AI dhe mjete të tjera të mbështetjes së vendimeve për vendimmarrje klinike. Ai gjithashtu kodifikon se ndalimi i seksionit 1557 kundër diskriminimit bazuar në seks përfshin pacientët LGTBQI+. Përgjigjet e përgjithshme të HHS këtu, të dhënat e seksionit 1557 këtu, rregulli përfundimtar që do të publikohet së shpejti i disponueshëm për shkarkim këtu.
• Steve Jobs kishte garazhin e prindërve të tij. Jensen Huang kishte lagjen e tij Denny’s. Krahasimet tani janë të pashmangshme 60 minuta i dha trajtimin yll bashkëthemeluesit dhe udhëheqësit të Nvidia, i cili është bërë një lloj super ylli i AI. “Ne erdhëm këtu, pikërisht këtu te ky Denny’s, u ulëm menjëherë atje dhe ne të tre vendosëm të hapnim kompaninë,” i thotë Huang gazetarit Bill Whitaker. “Sinqerisht, askush nga ne nuk dinte të bënte asgjë.” Shikoni segmentin.
• Lajmet e fundit të hulumtimit të shënuar:
• Nga partnerët e lajmeve të AIin.Healthcare: