Индустрия здравоохранения, наполненная огромными объемами данных о пациентах и ​​медицинской литературы, ищет эффективные способы использования этой информации для улучшения результатов лечения пациентов. Традиционные методы анализа данных и ручная интерпретация отнимают много времени и часто отстают от быстрых темпов развития медицины, что потенциально ставит под угрозу уход за пациентами.

Глубоко используя возможности больших языковых моделей в процессах здравоохранения, организации здравоохранения могут обеспечить лучший уход за пациентами, исследования и конфиденциальность данных. Их способность понимать, генерировать и обобщать текстовые данные гарантирует, что здравоохранение остается информированным, эффективным и этичным.

В этой статье мы объясним:

• Текущие исследования по использованию больших языковых моделей в здравоохранении
• 10 случаев использования больших языковых моделей в здравоохранении
• Проблемы больших языковых моделей в здравоохранении

Какие исследования проводятся по использованию больших языковых моделей в здравоохранении?

LLM — это общие языковые модели, обученные на огромных объемах данных о веб-сервисах. Следовательно, они не являются ни избирательными, ни специализированными. Для конкретной области применения LLM должны быть точно настроены с учетом данных в этой области, таких как литература или здравоохранение.

Для более точной настройки и обучения LLM вы можете ознакомиться с нашими подробными статьями.

В настоящее время, хотя и не получили широкого распространения, предпринимаются попытки использовать большие языковые модели в здравоохранении и медицинских приложениях посредством тонкой настройки.

1- БиоБЕРТ

BioBERT, специализированная языковая модель для биомедицины, созданная на основе структуры BERT, подверглась дальнейшему усовершенствованию с использованием обширных наборов биомедицинских данных, включая обзоры PubMed и подробные статьи PMC.¹ Это усовершенствование привело к заметному прогрессу в области биомедицинской обработки естественного языка, в том числе:

• Выявление конкретных объектов
• Проницательные отношения
• Обработка запросов

Рисунок 1. Обзор предварительного обучения и тонкой настройки BioBERT.

2- Клинический BERT

ClinicalBERT, специализированная модель, адаптированная для клинической области, была дополнительно усовершенствована с использованием набора данных MIMIC-III, содержащего электронные медицинские записи пациентов отделений интенсивной терапии.² Эта адаптация привела к улучшению результатов в клинических функциях обработки естественного языка, таких как:

• Прогнозирование выживаемости пациентов
• Анонимизация данных
• Диагностическая категоризация.

3- БЛЮБЕРТ

BlueBERT, также основанный на структуре BERT и обученный с использованием обширной коллекции биомедицинской текстовой информации, достиг высокой эффективности в различных попытках биомедицинской обработки естественного языка.³ Это включает в себя идентификацию конкретных объектов, понимание взаимосвязей и ответы на биомедицинские запросы.

10 вариантов использования больших языковых моделей в здравоохранении

1- Медицинская транскрипция

Одним из наиболее многообещающих вариантов использования больших языковых моделей в здравоохранении является медицинская транскрипция. Медицинская транскрипция, процедура преобразования устных медицинских наблюдений в письменные медицинские записи, требует много времени и подвержена ошибкам из-за человеческой оценки. Медицинская транскрипция с помощью искусственного интеллекта использует возможности LLM машинного обучения и обработки естественного языка (NLP) для:

• Слушайте органичный диалог между пациентом и врачом.
• Извлеките важные медицинские данные
• Сожмите эти медицинские данные в соответствующие медицинские записи, соответствующие соответствующим разделам ЭМК.

Благодаря этому технология искусственного интеллекта (ИИ) с помощью LLM может автоматизировать процесс медицинской транскрипции с экономией средств и времени, повышенной точностью и лучшими результатами.

2- Улучшение электронных медицинских карт (ЭМК)

Распространение электронных медицинских карт (ЭМК) привело к накоплению обширного хранилища данных пациентов, которые, если их эффективно использовать, могут стать золотой жилой для улучшения здравоохранения. LLM обладают исключительной квалификацией в интерпретации обширных и сложных наборов данных, таких как электронные медицинские записи. Благодаря расширенным возможностям обработки естественного языка они могут анализировать клинические записи, написанные поставщиками медицинских услуг, и понимать различные рассказы пациентов.

Благодаря этому они смогут более эффективно структурировать и классифицировать данные пациентов. В результате медицинские работники могут быстро выявлять закономерности или аномалии, что снижает вероятность надзора и приводит к улучшению ухода за пациентами.

3- Поддержка принятия клинических решений

В сфере медицинской практики первостепенное значение имеет быстрое и точное принятие клинических решений. Большие языковые модели в здравоохранении могут стать неоценимыми помощниками при просмотре обширных текстовых записей пациентов и соответствующей медицинской литературы. Их способность понимать и обобщать сложные медицинские концепции позволяет им предлагать ценную информацию медицинским работникам.

Это не только помогает медицинским работникам принимать обоснованные решения, но также обеспечивает всесторонний анализ имеющихся данных, тем самым улучшая результаты лечения пациентов.

4- Помощь в медицинских исследованиях

Постоянно расширяющийся объем медицинских исследований может быть сложным для медицинских работников. LLM, благодаря своей способности анализировать и обобщать огромные объемы данных, могут извлекать ключевые результаты из новых исследований, предоставляя синтезированную информацию. Например, для обобщения текста используется один из самых известных LLM — ChatGPT. Этот и подобные инструменты можно использовать для обобщения обширных медицинских исследований.

Это означает, что медицинские работники могут быть в курсе последних достижений, не будучи перегруженными, гарантируя, что уход за пациентами останется на переднем крае медицинских инноваций.

5- Автоматизированное общение с пациентами

Эффективная коммуникация имеет решающее значение в здравоохранении. Иногда пациенты предпочитают только разговаривать и задавать вопросы медицинскому работнику по поводу своих простых симптомов без предварительной записи. Иногда они хотят записаться на прием после того, как определились с симптомами или заболеванием. Вот почему чат-боты в сфере здравоохранения так важны.

LLM — это технология, лежащая в основе интерактивных и интеллектуальных чат-ботов. Большие языковые модели в здравоохранении могут давать информативные и сострадательные ответы на вопросы пациентов, используя их понимание естественного языка и способность генерировать информацию. Предлагая информацию о заболеваниях, отвечая на часто задаваемые вопросы или предоставляя рекомендации по лечению, они могут улучшить качество обслуживания пациентов. Это не только укрепляет доверие, но и гарантирует, что пациенты имеют четкое понимание ситуации со своим здоровьем.

6- Прогнозирование результатов в отношении здоровья

Профилактика зачастую лучше, чем лечение. В сфере здравоохранения прогнозный анализ дает представление о потенциальных будущих проблемах здравоохранения. Хотя LLM в первую очередь ориентированы на текст, они могут помочь в прогнозном анализе путем выявления закономерностей в текстовых данных пациентов. Оценивая обширные истории болезни пациентов и соответствующие записи, они могут выявить потенциальные риски для здоровья или закономерности.

Этот упреждающий подход может иметь неоценимое значение для поставщиков медицинских услуг, предлагая им дополнительный инструмент для прогнозирования и смягчения потенциальных проблем со здоровьем, что приводит к более активной и профилактической помощи.

7- Индивидуальные планы лечения

Персонализация становится центральным элементом современного здравоохранения. LLM, тщательно изучая текстовые записи пациентов, могут разрабатывать или предлагать планы лечения с учетом истории болезни человека и его конкретных потребностей. Их способность превращать сложные истории пациентов в практические идеи может гарантировать, что каждый пациент получит план лечения, который будет таким же уникальным, как и его путь к здоровью.

8- Медицинское кодирование и выставление счетов

За кулисами ухода за пациентами скрывается сложный мир медицинского кодирования и выставления счетов — область, где точность имеет решающее значение. Ошибки здесь могут привести к финансовым неточностям или медико-юридическим проблемам. Большие языковые модели предлагают решение, автоматизируя эти процессы аудита. Анализируя особенности карт пациентов и электронных медицинских записей, они могут генерировать точные коды, снижая вероятность ошибки и повышая эффективность административного процесса.

9- Обучение и образование

Сложная и постоянно обновляющаяся база медицинских знаний представляет собой сложную задачу как для начинающих, так и для опытных медицинских работников. Большие языковые модели и генеративный искусственный интеллект в целом можно использовать в качестве интерактивных образовательных инструментов, разъясняющих сложные концепции или предлагающих разъяснения по сложным темам. Выступая в качестве дополнительного ресурса, они гарантируют, что медицинские работники всегда будут легко снабжаться знаниями, что приведет к улучшению результатов в отношении здоровья.

10- Мониторинг этики и соответствия

В эпоху цифровых технологий сохранение неприкосновенности безопасности пациентов и данных имеет первостепенное значение. Большие языковые модели в здравоохранении можно обучить бдительно отслеживать текстовые данные на предмет потенциальных нарушений этики или конфиденциальности. Будь то признание несанкционированного раскрытия данных о пациентах или обеспечение соблюдения правил, они могут сыграть ключевую роль в поддержании доверия, которое пациенты оказывают учреждениям здравоохранения.

Проблемы больших языковых моделей в здравоохранении

Точность и надежность

Медицинские решения могут изменить жизнь, и здесь мало места для ошибки. Большие языковые модели в здравоохранении, несмотря на свою мощь, все же могут давать неточности или неправильно понимать контекст. Неверное толкование или неправильная рекомендация могут иметь серьезные последствия для ухода за пациентами.

Обобщение против специализации

Здравоохранение охватывает широкий спектр специальностей, каждая из которых имеет свои нюансы. LLM, обученный работе с общими медицинскими данными, может не обладать детальными знаниями, необходимыми для конкретных медицинских специальностей.

Предвзятости и этические соображения

Помимо точности, существуют этические проблемы, такие как возможность LLM увековечить предвзятость, присутствующую в данных обучения. Это может привести к неодинаковым рекомендациям по уходу для разных демографических групп.

Для получения более подробной информации о проблемах больших языковых моделей в здравоохранении вы можете прочитать наши статьи о рисках генеративного ИИ и этических соображениях, связанных с ним.

Если у вас есть вопросы о больших языковых моделях в здравоохранении или вам нужна помощь в поиске поставщиков, мы можем помочь:

Найдите подходящих поставщиков

1. «BioBERT: предварительно обученная модель представления биомедицинского языка для биомедицинского анализа текста». NCBI, 10 сентября 2019 г., https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7703786/. По состоянию на 28 августа 2023 г.
2. ClinicalBERT: моделирование клинических записей и прогнозирование повторной госпитализации». arXiv, 10 апреля 2019 г., https://arxiv.org/abs/1904.05342. По состоянию на 28 августа 2023 г.
3. Трансферное обучение в биомедицинской обработке естественного языка: оценка BERT и ELMo на десяти наборах сравнительных данных». arXiv, 13 июня 2019 г., https://arxiv.org/abs/1906.05474. По состоянию на 28 августа 2023 г.