हामीले - मानव सभ्यताको रूपमा - किन वैज्ञानिक दक्षताहरू पोषण गर्न र अनुसन्धान र विकास-संचालित नवाचारलाई बढावा दिन आवश्यक छ? के परम्परागत प्रविधि र दृष्टिकोणहरू अनन्तकालको लागि पछ्याउन सकिँदैन?
ठिक छ, विज्ञान र प्रविधिको उद्देश्य भनेको मानिसको उत्थान गर्नु, जीवनशैलीलाई माथि उठाउनु, र अन्ततः संसारलाई राम्रो ठाउँ बनाउनु हो। विशेष गरी, स्वास्थ्य सेवाको क्षेत्रमा, वैज्ञानिक प्रगतिहरूले हामीलाई डार्विनको दर्शनमा स्मार्ट र स्वस्थ प्रजातिहरूमा विकसित गर्न मद्दत गर्दछ।
र अहिले, हामी यस्तो परिवर्तनकारी युगको कुर्सीमा छौं। यो आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) को युग हो र यसको असंख्य अनुप्रयोगहरू र प्रयोग केसहरू जस्तै स्वास्थ्य सेवामा ठूलो भाषा मोडेलहरू। यस्तो प्रविधिको प्रयोगले, हामी मानव शरीरसँग सम्बन्धित धेरै पुराना रहस्यहरू समाधान गर्न, घातक रोगहरूको उपचार गर्न औषधिहरू पत्ता लगाउन र बुढ्यौलीलाई बेवास्ता गर्न पनि नजिक छौं।
त्यसोभए, आज एउटा चाखलाग्दो लेखको लागि बकल अप गर्नुहोस् किनकि हामी भूमिकाको अन्वेषण गर्छौं क्लिनिकल अनुप्रयोगहरूमा LLMs, र यसले कसरी वैज्ञानिक विकासलाई सक्षम बनाउँछ।
हेल्थकेयर मा AI मा रोचक तथ्याङ्क
- क्लिनिक र स्वास्थ्य सेवा केन्द्रहरूमा एआईको प्रयोगले अनावश्यक प्रशासनिक कार्यहरूमा खर्च हुने समयलाई उल्लेखनीय रूपमा घटाएको छ। द्वारा कार्यहरू 20%.
- माथि 90% अस्पतालहरु को वर्ष 2025 सम्म टाढा रोगी निगरानी सुधार गर्न AI-संचालित अनुप्रयोगहरू तैनाती गर्ने अनुमान गरिएको छ।
- AI ले नयाँ औषधिको खोजमा हुने खर्च घटाउन सक्छ 70%.
हेल्थकेयरमा एआई र ठूला भाषा मोडेलहरूको केसहरू प्रयोग गर्नुहोस्
हेल्थकेयरमा LLMs लाई राम्रोसँग बुझ्नको लागि, LLM हरू के हो भनेर चाँडै सम्झौं। गहिरो सिकाइ प्रविधिहरू मार्फत विकसित, एलएलएमहरू मानव र मानव भाषालाई हेरफेर गर्न डिजाइन गरिएको हो। उनीहरूलाई प्रशिक्षित गरिएको डाटाको अविश्वसनीय मात्राको कारण उनीहरूलाई ठूलो नाम दिइएको छ।
समझलाई सरल बनाउन, स्वास्थ्य सेवाको लागि GPT-4.o वा मिथुनको कल्पना गर्नुहोस्। जब त्यस्ता बेस्पोक मोडेलहरू सुपर-विशिष्ट, आला आवश्यकताहरूका लागि प्रयोग गरिन्छ, सम्भावनाहरू प्रशस्त हुन्छन्। केही प्रमुख प्रयोग केसहरू हेरौं।
क्लिनिकल निर्णय समर्थन
को भूमिका हेल्थकेयर डायग्नोस्टिक्स मा AI खेल परिवर्तन हुन्छ। LLMS को एक आकर्षक फाइदा यो हो कि तिनीहरूले मानव आँखामा बेवास्ता गर्ने ढाँचा र विसंगतिहरू पत्ता लगाउन वा पहिचान गर्न सक्छन्। सटीक डाटाको इनपुटको साथ, स्वास्थ्य सेवामा LLMs ले रोगी डेटाको विश्लेषण गरेर र निदान सुझाव दिएर क्लिनिकल निर्णयहरूलाई समर्थन गर्न मद्दत गर्न सक्छ।
यो विशेष गरी रेडियोलोजी, रोगविज्ञान, र अन्य मेडिकल इमेजिङ रिपोर्टहरूको सन्दर्भमा सुपर-सटीक छ।
एआई-संचालित चिकित्सा सहायकहरू
पछिल्ला केही वर्षहरूमा, व्यक्तिगत निकायहरूको जागरूकता र समझ बढेको छ। यो मुख्यतया पहिरन योग्य यन्त्रहरूको वृद्धिको कारणले हो जसले अन्यथा अमूर्त शरीर-उत्पन्न डेटाको कल्पना गर्दछ र थप mhealth वा टेलिमेडिसिनद्वारा प्रेरित हुन्छ।
मेडिकल एप्लिकेसन र हेल्थकेयर बजारहरू मार्फत, मानिसहरूले टेलीमेडिसिन सुविधाहरूको सहारा लिइरहेका छन्। त्यस्ता बिरामीहरूलाई संलग्न गर्न र सटीक स्वास्थ्य सेवा प्रदान गर्न, बलियो प्रणाली आवश्यक छ। LLM ले स्वास्थ्य सेवा संस्थाहरूलाई यो प्राप्त गर्न मद्दत गर्न सक्छ। च्याटबट वा विशिष्ट चिकित्सा सहायकहरूको प्रयोग मार्फत, स्वास्थ्य सेवा विशेषज्ञहरूले कार्यान्वयन र अनुकूलन गर्न सक्छन् क्लिनिकल कार्यप्रवाह स्वचालन.
यसले मद्दत गर्न सक्छ:
- बिरामीको बारेमा आधारभूत विवरणहरू बुझ्दै
- बिरामीहरूको चिकित्सा इतिहासलाई कायम राख्ने र सम्झाउने
- अपोइन्टमेन्टहरू अनुसूची गर्दै र नजहरू र रिमाइन्डरहरू पठाउँदै
- बिरामी अवस्थाहरूको बारेमा सही जानकारी पुन: प्राप्त गर्दै र उनीहरूको रिकभरी र प्रोग्नोसिसमा मद्दत गर्दै
- तिनीहरूको अवस्था र थपमा सोधिने प्रश्नहरूको जवाफ दिँदै
औषधि खोजको लागि एआई
रोगहरूको लागि औषधि पत्ता लगाउनु हामीले बुझ्न सक्ने भन्दा धेरै जटिल छ। यो कठोर, र व्यवस्थित छ, र प्रोटोकल, प्रक्रियाहरू र प्रक्रियाहरूको भारी मात्रा समावेश गर्दछ। यो अत्यन्त संवेदनशील र अध्ययन र अनुसन्धान-संचालित पनि छ।
यद्यपि, LLMs को प्रयोगको साथ, स्वास्थ्य विशेषज्ञहरूले निम्न तरिकामा औषधि पत्ता लगाउने प्रक्रियालाई बढाउन सक्छन्:
- गहिरो सिकाइ प्रविधिहरू मार्फत जैविक लक्ष्यहरू पहिचान र बुझ्नुहोस्। यसले अभिप्रेत रोगहरूको उपचारमा नयाँ औषधिको कार्यलाई समावेश गर्ने एक्सपोजर, प्रतिक्रियाहरू, र भविष्यवाणीहरूको सही विश्लेषण गर्न अनुमति दिनेछ।
- LLMs र AI मोडेलहरूले स्क्र्याचबाट आणविक संरचनाहरू उत्पन्न गर्न सक्छन्। यसको मतलब त्यस्ता संरचनाहरूलाई तिनीहरूको जैव उपलब्धता, क्षमता, र थपको लागि हेरफेर गर्न सकिन्छ। यस बाहेक, औषधि सिमुलेशनले अनुसन्धानकर्ताहरूलाई प्रतिक्रिया र विरोधीहरू बुझ्न र हाल काम गरिरहेको बाहेक अन्य रोगहरूको लागि औषधि पत्ता लगाउन पनि मद्दत गर्न सक्छ।
- LLMs ले अन्वेषकहरूलाई अन्य रोगहरूको उपचारमा अवस्थित औषधिहरू प्रयोग गर्न सकिन्छ कि भनेर बुझ्न मद्दत गरेर औषधि खोजी प्रक्रियाहरू द्रुत-ट्र्याक गर्न सक्छन्। यसको सबैभन्दा भर्खरको वास्तविक-समय उदाहरणहरू मध्ये एक COVID-19 को उपचारमा रेम्डिसिभिरको प्रभावकारिता प्रमाणित गर्न AI को तैनाती थियो।
- व्यक्तिको आनुवंशिक, जीवनशैली, र वातावरणीय डेटाको आधारमा प्रभावकारी रूपमा काम गर्नका लागि औषधिहरू बनाइएका हुनाले व्यक्तिगतकृत औषधिले AI सँग सफलताहरू देख्न सक्छ।
मानसिक स्वास्थ्यको लागि समर्थन
शारीरिक रोगहरु बाहेक, मानसिक स्वास्थ्य सम्बन्धी चरम संकटबाट संसार गुज्रिरहेको छ। खतरनाक तथ्याङ्कको साथ, AI ले आवश्यक समर्थन मार्फत सक्षम गर्न सक्छ एआई-संचालित चिकित्सा सहायकहरू वा सचेतना, शिक्षा, र बिरामीहरू र शङ्कामा परेकाहरूलाई मद्दत गर्न सहयोगको सन्दर्भमा भर्चुअल साथीहरू। स्तर थप, यसले युद्धका दिग्गजहरू र सिपाहीहरू, प्रकोप-पुनःप्राप्त व्यक्तिहरू, र थपमा PTSD को उपचार गर्न मद्दत गर्न सक्छ।
हेल्थकेयरमा LLMs को तैनाती चुनौतीहरू
स्वास्थ्य सेवामा AI को प्रभाव र उपयोगिताको विश्लेषण गर्दा, यसको सीमितता र कमजोरीहरूको आलोचनात्मक हुनु पनि उत्तिकै महत्त्वपूर्ण छ। केही हेरौं।
- एआई को बढ्दो अपनाउने संगै बिरामी डेटा को सुरक्षा र गोपनीयता वरपरका सरोकारहरु। यसले संवेदनशील स्वास्थ्य सेवा डेटाको मात्रामा पहुँच प्राप्त गर्न केवल एउटा त्रुटि, लापरवाहीको कार्य, वा जोखिम लिन्छ।
- यसले प्रदान गर्ने फाइदाहरूको कारण, सरोकारवालाहरू र क्लिनिकहरूलाई निदान, बिरामी हेरचाह, र सेवा वितरणको लागि AI मा आफ्नो निर्भरता बढाउन यो सुविधाजनक हुन सक्छ। यसलाई नियमहरू मार्फत र XAI लाई ठोस बनाउनु पर्छ।
- लगभग 80% स्वास्थ्य सेवा डेटा असंरचित छ। चुनौतिहरू असंरचित डाटालाई मानकीकरण गर्न र तिनीहरूलाई मेसिन-रेडी डाटासेटहरूमा रूपान्तरण गर्नमा निहित छन्।
- अवस्थित स्वास्थ्य सेवा प्रणाली र मोड्युलहरूसँग एकीकरणले सरोकारवालाहरू र स्वास्थ्य सेवा संगठनहरूका लागि प्राविधिक र तार्किक चुनौती पनि खडा गर्छ।
Shaip को साथ हेल्थकेयर-विशिष्ट LLMs निर्माण गर्दै
सबै चुनौतिहरू मध्ये, के सम्भवतः सबैभन्दा गाह्रो छ त्यस्ता ठूला मोडेलहरूलाई परिशुद्धतामा विकास र प्रशिक्षण दिनु हो। स्वास्थ्य सेवाले जीवन र मृत्यु समावेश गर्दछ र एक गलत कन्फिगरेसन वा अनुपयुक्त प्रतिक्रियाले नकारात्मक परिणामहरू निम्त्याउन सक्छ। ठ्याक्कै त्यही ठाउँमा सही डाटासेटहरूको साथ एआई प्रशिक्षण चित्रमा आउँछ।
GDPR र HIPAA जस्ता नियमहरूको कारण, प्रशिक्षित डेटाको उपलब्धता अझै पनि विकासमा सामना गर्ने बाधा हो। बिरामी हेरचाहको लागि जेनेरेटिव एआई। यद्यपि, शाइप यस विवादको भरपर्दो र सुविधाजनक समाधानको रूपमा आउँछ।
हाम्रो स्वास्थ्य सेवा डेटासेटहरू नैतिक रूपमा स्रोत, अ-पहिचान, र मानव द्वारा प्रमाणित छन्। स्केलमा तपाईका सबै डेटा आवश्यकताहरूका लागि, हाम्रा प्रस्तावहरू अन्वेषण गर्नुहोस् र पत्ता लगाउनुहोस् कि हामी कसरी तपाइँलाई प्रचुर मात्रामा स्वास्थ्य सेवा डेटा प्रदान गर्न सक्छौं चिकित्सा ठूलो भाषा मोडेल.