Budoucnost lékařské praxe: AI a velké jazykové modely (díl 2)
Budoucnost lékařské praxe: AI a velké jazykové modely (díl 2)
🏥 Význam LLM ve zdravotnických aplikacích
Vzhledem k současné situaci ve zdravotnictví, kdy narůstající množství dokumentace omezuje čas, který zdravotníci mohou věnovat pacientům, a zvyšuje celkové zatížení personálu, což vede ke stresu a syndromu vyhoření (1), je nutné hledat efektivní řešení (algoritmy), která by mohla pomoci.
🛠️ Neexistuje univerzální AI algoritmus
Každý algoritmus má svůj způsob, jak přistupuje k řešení problémů. V oblasti AI platí teorie "no free lunch" – žádný algoritmus není nejlepší pro všechny úlohy (2). Přestože jsou LLM populární, více než 90 % AI aplikací stále využívá tradiční metody strojového učení (3).
📝 LLM a zdravotnická dokumentace
LLM excelují v extrakci informací, klasifikaci a generování textů. Studie Stanfordu ukazuje, že shrnutí lékařských textů vytvořená pomocí LLM jsou srovnatelná nebo lepší než ta vytvořená lékaři. Zapojení této technologie by tak mohlo významně snížit administrativní zátěž (4).
🤖 Chatboti ve zdravotnictví
Další aplikací, kde jsou LLM vhodné a ukazují pokročilé schopnosti, jsou chatboti. Ve zdravotnickém kontextu stojí za zmínku projekt ChatDoctor (5), který byl trénován na velkém množství medicínské literatury. Tento model cílí na poskytování inteligentních zdravotnických rad, analýzu symptomů a návrhy léčby, avšak je momentálně určen pouze pro akademický výzkum kvůli nekomerční licenci, absenci zdravotnické certifikace a nedostatečným bezpečnostním opatřením.
💊 Aplikace LLM pro regulační procesy
LLM mohou zlepšit regulační procesy FDA díky efektivnějšímu hodnocení dokumentace. Model BERT byl testován na automatickou klasifikaci textů z dokumentace výrobců léčiv do standardizovaných sekcí, což by usnadnilo hodnocení bezpečnosti a účinnosti. Výsledky ukázaly vysokou přesnost klasifikace a potvrdily potenciál LLM pro zlepšení regulačního procesu (6).
🧠 Další aplikace LLM
LLM mají také potenciál být využity v různých dalších oblastech, včetně lékařského výzkumu a vzdělávání (7, 8, 9), při podpoře klinických rozhodnutí (10) a při zlepšení komunikace s pacienty (11).