جوجل (ناسداك: جوجل) لديهأعلنMedLM، مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية. تم إنشاء مجموعة MedLM لتلبية الاحتياجات المحددة في قطاع الرعاية الصحية. يوجد حاليًا نموذجان في المجموعة. يمكن للنموذج الأكبر معالجة المهام المعقدة التي تتطلب معرفة متعمقة وقوة حسابية كبيرة، مثل إجراء دراسات صحية واسعة النطاق. وفي الوقت نفسه، يعد النموذج المتوسط الحجم أفضل بالنسبة للوظائف الأبسط في الوقت الفعلي، مثل تلخيص التفاعلات بين الطبيب والمريض.
كلا النموذجين متاحان للمؤهلينجوجل كلاودالعملاء في الولايات المتحدة، وتخطط Google لتقديم إصدارات خاصة بالرعاية الصحية منGemini، نموذج الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا من Google، فى المستقبل.
تم بناء النماذج على أسس Med-PaLM 2 من Google، وهو نموذج لغوي كبير تم تدريبه على البيانات الطبية، وتشتمل النماذج حاليًا على العديد من التطبيقات التي تتراوح من الإجابة على الأسئلة الطبية إلى تلخيص المعلومات الطبية إلى توليد رؤى من البيانات غير المنظمة. وإليك كيفية استخدامه اليوم:
MedLM في العمل
بدأت العديد من منظمات الرعاية الصحية بالفعل في دمج MedLM في عملياتها.HCA للرعاية الصحيةيتم استخدامه في أقسام الطوارئ لمساعدة الأطباء في إنشاء الملاحظات الطبية بشكل أكثر كفاءة.
في أبحاث وتطوير الأدوية،BenchSci تقوم شركة MedLM بالاستفادة من MedLM لتسريع عملية تطوير الأدوية. ومن خلال دمج MedLM مع منصة ASCEND الخاصة بها، تهدف BenchSci إلى تعزيز سرعة وجودة الأبحاث ما قبل السريرية.
تتعاون Google أيضًا مع خبراء الصناعة لإنشاء تطبيقات جديدة تستخدم MedLM. جوجلتعمل مع أكسنتشر (ناسداك: ACN) لأتمتة عمليات الرعاية الصحية وتحسينها بهدف تحسين وصول المرضى وخبراتهم ونتائجهم.
كما أبرمت Google Cloud شراكة أيضًا معديلويتلاستكشاف كيف يمكن لـ MedLM تعزيز تجربة الأعضاء مع الخطط الصحية. يخطط الاثنان لإنشاء روبوت دردشة يعمل بالذكاء الاصطناعي يبسط عملية التنقل في الرعاية الصحية ويسمح للمستخدمين بفهم خيارات الرعاية التي تغطيها خطط التأمين الخاصة بهم بشكل أفضل.
تأثير الذكاء الاصطناعي في الطب ورعاية المرضى
يتوسع دور الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية بسرعة. من المساعدة في تشخيص الأمراض من خلال التعرف المتقدم على الصور إلى تسريع اكتشاف الأدوية من خلال التنبؤ بالتفاعلات الجزيئية، أصبح الذكاء الاصطناعي أداة حاسمة في المجال الطبي.
واحدة من أكثرالتأثيرات الكبيرة للذكاء الاصطناعيفي مجال الرعاية الصحية هو قدرته على تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة ودقة. على سبيل المثال،خوارزميات الذكاء الاصطناعييمكنه معالجة وتفسير الصور الطبية، مثل الأشعة السينية والرنين المغناطيسي، بشكل أسرع وأحيانًا أكثر دقة من أخصائيي الأشعة البشرية. وهذا لا يؤدي إلى تسريع عملية التشخيص فحسب، بل يقلل أيضًا من خطر الخطأ البشري، مما يؤدي إلى نتائج أفضل للمرضى.
كما ساهم الذكاء الاصطناعي في تعزيز اكتشاف الأدوية وتطويرها بشكل كبير. من المعروف أن العملية التقليدية لتطوير أدوية جديدة تستغرق وقتًا طويلاً ومكلفة، وغالبًا ما تستغرق أكثر من عقد من الزمن ومليارات الدولارات لطرح دواء واحد في السوق. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل التفاعلات الكيميائية المعقدة بسرعات غير مسبوقة لتحديد المرشحين المحتملين للأدوية في جزء صغير من الوقت الذي قد يستغرقه استخدام الطرق التقليدية.
يمتد الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية أيضًا إلى المهام الإدارية، مثل أتمتة إدارة سجلات المرضى ومعالجة مطالبات التأمين، مما يمكن أن يقلل الأعباء الإدارية على مقدمي الرعاية الصحية. هذه الزيادة في الكفاءة يمكن أن تسمح لمتخصصي الرعاية الصحية بالتركيز بشكل أكبر على رعاية المرضى بدلاً من الأعمال الورقية ومهام المكاتب الخلفية.
لكن الذكاء الاصطناعي لا يعود بالنفع على الأطباء فحسب. لديها القدرة على إنقاذ حياة المرضى. ومن خلال تحليل الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة، بما في ذلك المعلومات الجينية، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في التنبؤ بخطر إصابة الفرد بأمراض معينة واقتراح خطط علاج شخصية. لا يؤدي هذا النهج إلى تحسين فعالية العلاجات فحسب، بل يساعد أيضًا في تحسينهاالرعاية الصحية الوقائيةمن خلال تحديد المخاطر في وقت مبكر.
ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية لا يخلو من التحديات؛ عند العمل في مجال الرعاية الصحية، يحتاج مقدمو الخدمات إلى التنقلمخاوف خصوصية البياناتوالأطر التنظيمية القوية الموجودة لهذا القطاع. ومع ذلك، فإن الفوائد المحتملة هائلة، ولهذا السبب يعد تطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي في صناعة الرعاية الصحية أحد أسرع قطاعات الذكاء الاصطناعي نموًا.
شاهد مارك ثيل: ملكية بيانات الرعاية الصحية أمر بالغ الأهمية
جديد على blockchain؟ تحقق من CoinGeek بلوكتشين للمبتدئين القسم، دليل الموارد النهائي لمعرفة المزيد حول تقنية blockchain.