Генеративный ИИ стал трансформационной технологией в здравоохранении, способствуя цифровым преобразованиям в ключевых областях, таких как взаимодействие с пациентами и управление лечением. Эта технология демонстрирует потенциал для революции в том, как клиницисты предоставляют улучшенную помощь через автоматизированные системы с инструментами диагностической поддержки, которые обеспечивают своевременные персонализированные рекомендации, что в конечном итоге приводит к лучшим результатам для здоровья.
Практические результаты применения ИИ
Согласно исследованию, опубликованному в BMC Medical Education, студенты-медики, получавшие обратную связь от больших языковых моделей во время симулированных взаимодействий с пациентами, значительно улучшили свои навыки клинического принятия решений по сравнению с теми, кто такой поддержки не получал.
В основе большинства систем генеративного ИИ лежат языковые модели, способные генерировать удивительно естественные диалоги. Это позволяет медицинским организациям создавать продукты в области биллинга, диагностики, лечения и исследований, которые могут выполнять задачи и работать автономно под наблюдением человека.
Мы пытаемся научить ИИ не врать и не галлюцинировать, в то время как именно эти качества часто отличают опытного диагноста от начинающего. Ключевой вызов — найти баланс между креативностью медицинского мышления и точностью алгоритмических рекомендаций.
Ответственное проектирование систем
Языковые модели могут трансформировать здравоохранение, сокращая затраты и время, необходимые для обеспечения качества и надежности. Ответственные подходы к ИИ могут быть успешно интегрированы в медицинские приложения на основе LLM, если учитывать качество, надежность, доверие и справедливость для всех участников процесса.
- Входные и выходные данные каждого компонента должны соответствовать клиническим приоритетам для поддержания согласованности и повышения управляемости
- Реализуются защитные механизмы, такие как ограничители, для повышения безопасности и надежности системы ИИ
- Применяются комплексные методы тестирования на прочность и оценки всей сквозной системы для анализа безопасности и конфиденциальности входных и выходных данных
Концептуальная архитектура
Следующая диаграмма показывает концептуальную архитектуру приложения генеративного ИИ с языковой моделью. Входные данные (непосредственно от конечного пользователя) проходят через входные ограничители. После принятия входных данных LLM может обработать запрос пользователя, используя внутренние источники данных. Выходные данные LLM снова проходят через ограничители и могут быть переданы конечным пользователям.
Источник: aws.amazon.com
Установление механизмов управления
При создании приложений генеративного ИИ в здравоохранении крайне важно учитывать различные риски как на уровне отдельных моделей или систем, так и на уровне приложений или реализации. Риски, связанные с генеративным ИИ, могут отличаться от существующих рисков ИИ или даже усиливать их.
Два наиболее важных риска:
- Конфабуляция — модель генерирует уверенные, но ошибочные результаты, иногда называемые галлюцинациями. Это может ввести в заблуждение пациентов или клиницистов.
- Смещение — риск усиления исторических социальных предубеждений среди различных подгрупп, что может быть следствием использования нерепрезентативных обучающих данных.
Для смягчения этих рисков рекомендуется устанавливать политики контента, которые четко определяют типы контента, которые ваши приложения должны избегать генерировать. Эти политики также должны направлять процесс тонкой настройки моделей и выбор соответствующих защитных механизмов.
Особенно цинично выглядит ситуация, когда медицинский ИИ обучают на исторических данных, содержащих системные предубеждения, а потом удивляются, почему он воспроизводит те же самые неравенства в здравоохранении. Это как нанимать предвзятого врача и ожидать от него объективности только потому, что он робот.
Крайне важно, чтобы политики и руководящие принципы были адаптированы и специфичны для предполагаемого случая использования. Например, приложение генеративного ИИ, предназначенное для клинической документации, должно иметь политику, запрещающую ему диагностировать заболевания или предлагать персонализированные планы лечения.
Кроме того, определение четких и детализированных политик, специфичных для вашего случая использования, является основополагающим для ответственного построения систем. Такой подход способствует укреплению доверия и помогает разработчикам и медицинским организациям тщательно рассматривать риски, преимущества, ограничения и социальные последствия, связанные с каждой языковой моделью в конкретном приложении.
По материалам AWS Machine Learning Blog.