Generatywna sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej: Przypadki użycia i zastosowania w świecie rzeczywistym

Generowanie danych

Sztuczna inteligencja, taka jak medyczne chatboty AI, potrzebuje dużych, zróżnicowanych zbiorów danych do nauki, ale przepisy dotyczące prywatności pacjentów, takie jak HIPAA, utrudniają udostępnianie rzeczywistych danych klinicznych między instytucjami. W tym miejscu pojawia się generatywna sztuczna inteligencja do generowania danych syntetycznych.

Zamiast uzyskiwać dostęp do prawdziwych danych pacjentów, naukowcy wykorzystują modele generatywne wyszkolone na zestawach danych pozbawionych danych identyfikacyjnych. Modele te uczą się wzorców w zakresie postępu chorób, korelacji objawów z wynikami badań laboratoryjnych i wpływu leczenia na wyniki. Następnie generują całkowicie syntetyczne rekordy pacjentów, które wyglądają i zachowują się jak prawdziwe dane, ale nie są powiązane z żadną osobą.

Załóżmy, że szpital chce wytrenować model AI do wykrywania wczesnych objawów sepsy. Ma tylko 200 przypadków. To za mało. Model AI analizuje więc te 200 rzeczywistych przypadków i generuje tysiące syntetycznych:

• Niektóre wykazują typowe objawy sepsy.
• Inne naśladują rzadkie kombinacje, takie jak opóźniona gorączka i nieprawidłowe parametry życiowe trzy dni później.
• Kilka z nich symuluje nawet pacjentów z mylącymi objawami, pomagając przetestować przypadki brzegowe.

Te syntetyczne rekordy nie należą do nikogo, ale zachowują się jak prawdziwe dane.

To otwiera nowe sposoby testowania pomysłów i badania scenariuszy "co by było, gdyby" w medycynie bez narażania prywatności pacjentów.

Diagnoza medyczna

W Stanach Zjednoczonych szpitale takie jak Mayo Clinic i Mass General Brigham wprowadzają anonimowe dane pacjentów, takie jak rezonans magnetyczny, tomografia komputerowa, wyniki badań laboratoryjnych i notatki kliniczne, do narzędzi diagnostycznych AI. 

W rzeczywistości 65% amerykańskich szpitali już wykorzystuje predykcyjne modele sztucznej inteligencji w jakiejś części swoich diagnostycznych przepływów pracy.

Jednym z obszarów, który odnotował szczególnie szybkie przyjęcie, jest radiologia, gdzie sztuczna inteligencja pomaga lekarzom wyjść poza granice ludzkiego oka. Algorytmy są szkolone w zakresie rekonstrukcji rozmytych obrazów i podkreślania obszarów budzących obawy, takich jak guzy lub złamania.

Jednak najbardziej wpływowe aplikacje nie zatrzymują się na pojedynczym obrazie. Duże modele językowe mogą łączyć dane z wielu źródeł, od raportów radiologicznych i notatek lekarskich po wartości laboratoryjne, recepty i parametry życiowe pacjenta, aby stworzyć pełniejszy obraz.

Wyobraźmy sobie kartę pacjenta, która brzmi następująco: "Łagodna duszność od dwóch tygodni, nowy świszczący oddech, brak historii astmy".

Asystent AI może rozpoznać potencjalny wzorzec wczesnej niewydolności serca. Następnie sprawdza ostatnie wartości laboratoryjne peptydu natriuretycznego typu B (używanego do wykrywania stresu sercowego) i historię leków. Jeśli pacjent ma ponad 65 lat, system może nadać priorytet niewydolności serca jako bardziej prawdopodobnej niż astma i oznaczyć to do przeglądu przez lekarza.

Odkrywanie leków

W 2020 r. naukowcy z MIT i Harvardu wykorzystali generatywną sztuczną inteligencję do zidentyfikowania nowego antybiotyku, halicyny, który mógłby zabijać lekooporne bakterie. 

Ten rodzaj przełomowej sztucznej inteligencji zmienia sposób, w jaki chemicy i badacze farmaceutyczni podchodzą do jednej z najdroższych i najbardziej czasochłonnych części medycyny.

Opracowanie pojedynczego leku, w tym koszt nieudanych kandydatur, może kosztować od 1 do 2 mld USD. Tradycyjnie jest to gra liczbowa: badanie tysięcy związków, przeprowadzanie prób za próbą i nadzieja, że któraś z nich okaże się skuteczna. 

Generatywna sztuczna inteligencja znacznie przyspiesza ten proces. Badacze zaczynają od podpowiedzi w zakresie odkrywania leków, takich jak "Zaprojektuj cząsteczkę, która hamuje mutacje KRAS G12C w raku płuc, ale nie wpływa na zdrowe komórki". 

Podpowiedź ta jest wprowadzana do modelu generatywnego wyszkolonego w oparciu o bazy danych struktur chemicznych, interakcje białek i znane skutki uboczne. W ciągu kilku godzin model proponuje zupełnie nowe struktury molekularne, które spełniają te kryteria, przy czym niektóre są inspirowane istniejącymi związkami, a inne są całkowicie nowe. 

Naukowcy mogą następnie symulować, w jaki sposób cząsteczki te wiążą się z białkami docelowymi, zawężając listę przed przeprowadzeniem eksperymentu laboratoryjnego.

Działa to również w drugą stronę. Jeśli naukowcy wprowadzą dane dotyczące ekspresji genów od chorych pacjentów, model może wywnioskować, jaki rodzaj związku może naprawić podstawową dysfunkcję, nawet jeśli związek ten jeszcze nie istnieje.

Dokumentacja kliniczna 

Zamiast spędzać godziny na przeczesywaniu elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR), lekarze mogą teraz otrzymywać natychmiastowe podsumowania, które zawierają kluczowe informacje, takie jak diagnozy, leki, trendy laboratoryjne i historia leczenia.

Podsumowania te pomagają świadczeniodawcom przyspieszyć pracę, zwłaszcza podczas zmian lub dużej liczby pacjentów.

Oprócz poprawy dostępu do informacji, narzędzia te są również wykorzystywane do automatyzacji dokumentacji. Lekarze często spędzają więcej czasu na pisaniu notatek niż na leczeniu pacjentów. Jednak dzięki LLMs lekarze mogą dyktować lub przesyłać dane pacjenta, a w zamian otrzymują projekt notatki o postępach lub podsumowanie wypisu. Ostatnim krokiem jest szybki przegląd i zatwierdzenie.

Epic Systems, jeden z największych dostawców EHR w USA, aktywnie pilotuje generowanie notatek wspomagane przez sztuczną intelig encję we współpracy z Microsoft. W innym badaniu wczesne wyniki pokazują, że lekarze oszczędzają średnio 3,3 godziny tygodniowo dzięki dokumentacji wspomaganej przez sztuczną inteligencję. 

Systemy te wprowadzają również warstwę kontroli bezpieczeństwa klinicznego. Modele sztucznej inteligencji sygnalizują potencjalne kwestie, takie jak interakcje między lekami a alergiami lub sprzeczne instrukcje ukryte w dokumentacji. Chociaż nie podejmują decyzji, działają jako drugi zestaw oczu, zmniejszając ryzyko błędu medycznego.

Medycyna spersonalizowana

Generatywna sztuczna inteligencja może przewidzieć, jak poszczególne osoby zareagują na leczenie, analizując ich genetykę i historię medyczną. 

Wyszkolone na dużych zbiorach danych, modele AI znajdują subtelne wzorce - takie jak wpływ konkretnego wariantu genu na metabolizm leku - i wykorzystują ten wgląd do rekomendowania dostosowanych rozwiązań.

Leczenie zdrowia psychicznego

Ta sama zasada wykorzystywania generatywnej sztucznej inteligencji do modelowania spersonalizowanych odpowiedzi jest również badana w dziedzinie zdrowia psychicznego. 

Firmy takie jak Woebot Health opracowują oparte na sztucznej inteligencji narzędzia do terapii poznawczo-behawioralnej (CBT). Systemy te analizują poprzednie interakcje, aby tworzyć spersonalizowane dialogi terapeutyczne i symulować rzeczywiste czynniki wywołujące lęk, takie jak udział w zatłoczonej imprezie lub otrzymywanie krytyki w pracy. Następnie prowadzą pacjenta przez strategie radzenia sobie w czasie rzeczywistym, oferując ciągłość między sesjami terapeutycznymi.

Kształcenie i szkolenie medyczne

Tradycyjne szkolenia medyczne zawsze opierały się na statycznych studiach przypadków i standaryzowanych pacjentach. Są one przydatne, ale nie przygotowują w pełni studentów do nieprzewidywalności prawdziwej pracy klinicznej. 

Generatywna sztuczna inteligencja zmienia to, wprowadzając nowe symulacje, które dostosowują się do tego, jak każdy uczeń reaguje i uczy się.

Virti, firma z siedzibą w Wielkiej Brytanii, opracowała "wirtualnych pacjentów" opartych na sztucznej inteligencji w celu usprawnienia zdalnego szkolenia klinicznego. W Virti student może być zmuszony do:

• Przekazanie złych wieści wirtualnemu pacjentowi z rakiem
• Uspokoić rozgniewanego członka rodziny żądającego odpowiedzi
• Wyjaśnienie skomplikowanej diagnozy w prosty sposób

Wirtualni pacjenci reagują w czasie rzeczywistym na to, co mówi lub robi uczeń, tworząc bardziej realistyczne doświadczenie. 

Wirtualny pacjent Virti ocenia również, jak jasno i empatycznie komunikuje się stażysta. Jeśli uczeń powie coś w rodzaju "przerzuty", system może zasugerować przeformułowanie tego jako "rak się rozprzestrzenił", aby ułatwić pacjentowi zrozumienie.

Virti śledzi również wyniki uczniów w symulacjach, zapewniając instruktorom pulpity nawigacyjne, które podkreślają obszary, w których uczniowie mogą mieć trudności, takie jak nadmierne przepisywanie antybiotyków lub brak krytycznych diagnoz.

Ta technologia sztucznej inteligencji staje się coraz bardziej popularna w praktyce. Podczas pandemii COVID-19 technologia Virti przeszkoliła ponad 300 lekarzy w szpitalu Cedars-Sinai.

Edukacja pacjentów

Jeśli chodzi o edukację pacjentów, generatywna sztuczna inteligencja umożliwia spersonalizowaną edukację poprzez analizę stanu pacjenta i historii medycznej. 

Aplikacje takie jak OneRemission wykorzystują chatboty AI do prowadzenia osób, które przeżyły raka, przez opiekę po leczeniu. Jeśli pacjent zapyta: "Czy mogę jeść to jedzenie z moimi lekami?", chatbot udzieli bezpośredniej odpowiedzi na podstawie historii medycznej pacjenta. 

Ta interakcja wykracza poza statyczne rozmowy. Na przykład nowo zdiagnozowany pacjent z cukrzycą może zacząć od podstaw: jak sprawdzić poziom cukru we krwi, kiedy wziąć insulinę, co jeść. Następnie może zapytać: "Co się stanie, jeśli pominę dawkę?" lub "Czy mogę jeść owoce?". Sztuczna inteligencja od razu odpowie prostym, nietechnicznym językiem.

AI spotyka się również z ludźmi tam, gdzie się znajdują. Jeśli ktoś ma niski poziom wiedzy na temat zdrowia lub mówi w innym języku, sztuczna inteligencja dostosowuje sposób wyjaśniania rzeczy. Zamiast mówić "monitoruj poziom glukozy", może powiedzieć: "Sprawdź poziom cukru we krwi za pomocą tego urządzenia. Oto jak".

Aby utrzymać pacjentów na dobrej drodze, chatboty AI wysyłają również na czas przypomnienia, takie jak "Weź tabletkę o 16:00" lub "Twoja wizyta kontrolna jest jutro o 10:00". 

Funkcje zaplecza

Szpitale mogą być zaawansowane technologicznie na sali operacyjnej, ale za kulisami wiele z nich nadal działa na arkuszach kalkulacyjnych, zeskanowanych plikach PDF i długich wątkach e-mail. Działy HR, finansów i operacyjne często opierają się na przestarzałych systemach, które sprawiają, że nawet podstawowe przepływy pracy są nieefektywne.

Generatywna sztuczna inteligencja pomaga zmodernizować te funkcje zaplecza, przekształcając procesy ręczne w zautomatyzowane systemy.

Weźmy finanse. Zamiast ręcznie sprawdzać każdą fakturę, niektóre szpitale wykorzystują sztuczną inteligencję do skanowania zamówień zakupu, dopasowywania ich do umów z dostawcami, oznaczania niespójności, takich jak zduplikowane opłaty, i kierowania ich do właściwego zatwierdzającego. 

W HR, AI zasila wewnętrzne chatboty AI, które odpowiadają na pytania pracowników, takie jak "Gdzie mogę znaleźć politykę WOM?". Zamiast czekać godzinami (lub dniami) na odpowiedź działu IT lub HR, pracownicy otrzymują odpowiedzi natychmiast, nawet o 2 w nocy.

Te zakulisowe narzędzia mogą nie być tak widoczne jak modele diagnostyczne czy wirtualni asystenci, ale wyłapują błędy i pozwalają pracownikom skupić się na ważniejszych zadaniach. 

Szpitale nie są jedyną częścią systemu opieki zdrowotnej, która zmaga się z przestarzałymi przepływami pracy. Dostawcy usług ubezpieczeniowych wykorzystują chatboty AI do obsługi zadań, takich jak aktualizacje polis i przetwarzanie roszczeń - oferując jasny podręcznik, w jaki sposób szpitale mogą wprowadzić taką samą wydajność do własnych operacji.

Zautomatyzowane rozmowy telefoniczne dotyczące szczepień dzięki głosowej sztucznej inteligencji

Podczas wdrażania włoskiej szczepionki na COVID-19 zespoły ds. zdrowia publicznego potrzebowały sposobu na monitorowanie skutków ubocznych u tysięcy pacjentów. Poleganie na osobistych wizytach kontrolnych lub rozmowach telefonicznych nie było skalowalne, a opóźnienia groziły przeoczeniem poważnych reakcji.

Engineon zbudował bota głosowego przy użyciu Botpress , aby proaktywnie dzwonić do pacjentów, pytać o objawy poszczepienne i rejestrować odpowiedzi, zachowując przy tym zgodność z przepisami UE dotyczącymi prywatności. 

Dane zostały wprowadzone bezpośrednio do systemu analitycznego Engineon, pomagając urzędnikom służby zdrowia szybko reagować na zdarzenia niepożądane.

Zaowocowało to dokładnością odpowiedzi na poziomie 95%, rocznymi oszczędnościami w wysokości 80 000 euro i uwolnieniem ponad 6000 godzin pracy. 

Bezdotykowy asystent kliniczny dla lekarzy

Centrum Medyczne Uniwersytetu Vanderbilt stanęło w obliczu narastającego problemu: wypalenia zawodowego. 

Dokumentacja i prace administracyjne pochłaniały czas i zwiększały koszty pracy. Aby zmniejszyć obciążenie, dr Yaa Kumah-Crystal podjęła wysiłek wprowadzenia głosowych narzędzi sztucznej inteligencji do codziennych klinicznych przepływów pracy.

Współpracując z Epic Systems, zespół opracował V-EVA: asystenta głosowego, który umożliwia lekarzom dostęp do kluczowych informacji o pacjencie poprzez ustne zapytanie. Zamiast czytać dokumentację lub słuchać długich odpowiedzi audio, dostawcy widzą natychmiastowe podsumowania na ekranie dostosowane do ich potrzeb.

Lekarze używają teraz poleceń głosowych do zamawiania badań laboratoryjnych i żądania aktualizacji bez użycia rąk. W miarę doskonalenia sztucznej inteligencji oczekuje się, że będzie ona robić jeszcze więcej, na przykład słuchać rozmów i przewidywać potrzeby kliniczne.

Chatbot AI do obsługi najczęściej zadawanych pytań dotyczących zdrowia publicznego na dużą skalę

Podczas epidemii COVID-19 w Quebecu, Ministerstwo Zdrowia i Usług Społecznych (MSSS) stanęło w obliczu fali zapytań publicznych, dotyczących wszystkiego, od objawów i testów po pomoc finansową i przepisy dotyczące zdrowia publicznego. Ich centra telefoniczne nie nadążały.

Aby szybko reagować, MSSS wdrożył chatbota AI Botpress w zaledwie dwa tygodnie. Został on przeszkolony do odpowiadania na dużą liczbę pytań związanych z COVID, dostępny 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu i zawsze na bieżąco z najnowszymi wytycznymi zdrowotnymi.

Infolinia COVID-19 Triage obsługiwana przez bota głosowego AI

Podczas pierwszej fali COVID-19 Mass General Brigham uruchomił infolinię, aby pomóc pacjentom w zadawaniu pytań. Jednak w ciągu kilku godzin liczba połączeń eksplodowała. 

Aby to naprawić, zespół zbudował asystenta głosowego opartego na sztucznej inteligencji, przeszkolonego w zakresie protokołów badań przesiewowych CDC. Bot zadawał pytania dotyczące objawów, proponował kolejne kroki i kierował pacjentów do pilnej opieki, lekarza podstawowej opieki zdrowotnej lub na ostry dyżur.

Odciążając rutynowe połączenia, bot AI drastycznie skrócił czas oczekiwania i pomógł tysiącom pacjentów szybciej uzyskać poradę. 

Dziś ta wczesna dynamika wykorzystania sztucznej inteligencji jest kontynuowana: 1 na 10 lekarzy Mass General Brigham korzysta z generatywnej sztucznej inteligencji, aby pomóc w dokumentacji.

Narzędzie mowy oparte na sztucznej inteligencji dla osób niepełnosprawnych

Vocable to darmowa aplikacja, która pomaga osobom z zaburzeniami mowy komunikować się za pomocą ruchów głowy, twarzy lub oczu w celu wygenerowania naturalnych odpowiedzi opartych na sztucznej inteligencji.

Pierwsza wersja wykorzystywała przednią kamerę urządzenia mobilnego do śledzenia ruchów głowy i twarzy, umożliwiając użytkownikom wybieranie słów i fraz na ekranie. Był to duży krok naprzód w porównaniu do tradycyjnych urządzeń AAC (komunikacji wspomagającej i alternatywnej), które często kosztują ponad 15 000 USD i oferują ograniczoną funkcjonalność.

Wciąż jednak sprawiał wrażenie mechanicznego. Aby to zmienić, zespół zintegrował ChatGPT. Teraz Vocable rozumie, co mówi opiekun i generuje inteligentne odpowiedzi w czasie rzeczywistym.

W Apple Vision Pro wrażenia idą jeszcze dalej. Użytkownicy mogą poruszać się po interfejsie za pomocą śledzenia ruchów gałek ocznych na w pełni immersyjnym wyświetlaczu.

Rezultatem jest nowoczesne narzędzie komunikacji dla osób po udarze mózgu, osób z ALS lub SM, pacjentów niewerbalnych i innych osób, które mają trudności z mówieniem.

1. Zdefiniuj swoje cele

Nie twórz chatbota tylko po to, by go mieć. Zdecyduj, co dokładnie powinien robić.

• Czy powinien rezerwować spotkania?
• Wysyłać przypomnienia o receptach?
• Oceniać objawy i kierować pacjentów do opieki?

Każdy cel prowadzi do różnych funkcji, integracji i decyzji projektowych. Na przykład, jeśli chcesz triażu objawów, będziesz potrzebować agenta LLM, który rozumie język naturalny i może obsługiwać otwarte dane wejściowe, takie jak: "Od dwóch dni boli mnie gardło i mam gorączkę - czy powinienem się zgłosić?".

Brak jasnego celu = niechlujny bot bez wyraźnej wartości.

2. Wybór odpowiedniej platformy AI

Nie każdy kreator chatbotów działa dla szpitali lub klinik. Wybierz platformę, która została stworzona z myślą o służbie zdrowia lub którą można łatwo dostosować do jej potrzeb. Na początek przedstawiamy 9 najlepszych kreatorów chatbotów AI.

Poszukaj konfigurowalnych przepływów pracy, abyś mógł zdefiniować logikę triage, przypomnień lub przyjmowania, a także integracji z EHR, portalami pacjentów i narzędziami do planowania.

Potwierdź również, że obsługuje zgodność (np. HIPAA) i skalowalność. Nie chcesz przebudowywać systemu, gdy Twój program pilotażowy się rozrasta. 

Upewnij się też, że wybrana platforma zawiera silne środki bezpieczeństwa chatbota, takie jak szyfrowanie danych i kontrola dostępu oparta na rolach. 

3. Integracja z podstawowymi systemami

Samodzielny chatbot niewiele pomoże. Aby uzyskać prawdziwą wartość z wdrożenia chatbota, zintegruj go z podstawowymi systemami, aby mógł faktycznie robić takie rzeczy, jak:

• Pobieranie danych pacjentów z EHR w celu personalizacji interakcji
• Sprawdzanie dostępności spotkań w czasie rzeczywistym
• Obsługuj pytania dotyczące rozliczeń, łącząc się z narzędziami do obsługi ubezpieczeń i roszczeń.
• Śledzenie danych użytkowania za pośrednictwem platform analitycznych, takich jak Looker lub Tableau.

Bez integracji, chatbot jest tylko fantazyjnym FAQ.

4. Budowanie i testowanie

Zaprojektuj przebieg rozmowy tak, jak w przypadku procesu klinicznego. Zaplanuj go:

• Co bot powinien powiedzieć najpierw?
• Jakie pytania należy zadać?
• Jak radzi sobie z mylącymi danymi wejściowymi lub eskalacją?

Gdy przepływ jest już jasny, zbuduj swojego chatbota.

5. Powtórzenie

Na koniec przetestuj go iteracyjnie.

Symuluj czaty z pacjentami, znajdź i napraw błędy. Uzyskaj informacje zwrotne od personelu pierwszej linii i prawdziwych użytkowników. Dostosuj ton i odpowiedzi, aż będą działać zgodnie z oczekiwaniami.

Ulepszanie nie kończy się po uruchomieniu. Najlepsze boty ewoluują wraz z rzeczywistym użytkowaniem.

Skąd mam wiedzieć, czy moja organizacja opieki zdrowotnej jest gotowa na wdrożenie generatywnej sztucznej inteligencji?

Będziesz wiedział, że twoja organizacja opieki zdrowotnej jest gotowa do wdrożenia generatywnej sztucznej inteligencji, jeśli masz dobrze zdefiniowane problemy do rozwiązania - takie jak skrócenie czasu dokumentacji lub usprawnienie analizy danych - i jeśli twój zespół jest otwarty na przyjęcie nowych narzędzi cyfrowych. Gotowość oznacza również posiadanie bezpiecznych systemów danych (takich jak EHR), z którymi sztuczna inteligencja może się zintegrować, oraz zgodę kierownictwa na pilotowanie małych, ukierunkowanych projektów AI przed skalowaniem.

Jakie przepisy dotyczące prywatności danych pacjentów należy wziąć pod uwagę podczas korzystania z generatywnej sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej?

Korzystając z generatywnej sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, należy przestrzegać przepisów dotyczących prywatności pacjentów, takich jak HIPAA w USA (lub RODO w Europie), które regulują sposób przechowywania i udostępniania chronionych informacji zdrowotnych (PHI). Oznacza to, że wszelkie wdrażane narzędzia sztucznej inteligencji powinny obsługiwać szyfrowanie, ścisłą kontrolę dostępu, dzienniki audytu i procesy usuwania identyfikacji danych, jeśli są one wykorzystywane do szkolenia modeli lub analiz.

Czy generatywna sztuczna inteligencja jest wystarczająco bezpieczna do podejmowania decyzji klinicznych, czy też powinna być wykorzystywana wyłącznie do zadań administracyjnych?

Generatywna sztuczna inteligencja nie jest jeszcze wystarczająco niezawodna, aby zastąpić ocenę kliniczną i powinna być używana jako narzędzie pomocnicze, a nie jako decydent w opiece nad pacjentem. Jest bezpieczna w przypadku zadań administracyjnych - takich jak sporządzanie notatek i obsługa rutynowych zapytań pacjentów - ale wszelkie diagnozy medyczne lub plany leczenia powinny zawsze pozostawać pod nadzorem człowieka, aby uniknąć błędów.

Jak długo zazwyczaj trwa wdrożenie chatbota AI w placówkach opieki zdrowotnej?

Wdrożenie chatbota AI w placówce opieki zdrowotnej może zająć od kilku tygodni do kilku miesięcy, w zależności od złożoności. Podstawowy bot FAQ może zostać uruchomiony w ciągu 2-4 tygodni, podczas gdy zaawansowany chatbot, który łączy się z EHR, obsługuje rozmowy zgodne z HIPAA lub wykonuje triage, może zająć 2-6 miesięcy na rozwój, testowanie i zatwierdzanie zgodności.

Czy istnieją konkretne specjalizacje medyczne, w których generatywna sztuczna inteligencja jest bardziej przydatna?

Tak, generatywna sztuczna inteligencja jest szczególnie przydatna w takich specjalnościach jak radiologia (do interpretacji obrazów i sporządzania raportów), patologia (do podsumowywania wyników), onkologia (do podsumowywania złożonych planów leczenia), zdrowie psychiczne (do konwersacyjnych botów terapeutycznych) oraz w ciężkich dziedzinach administracyjnych, takich jak podstawowa opieka zdrowotna, gdzie pomaga generować dokumentację kliniczną i skutecznie obsługiwać komunikację z pacjentami.