أعلنت شركة Abridge هذا الأسبوع أنه سيتم توزيع منصة التوثيق والاستماع الخاصة بالذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع في Mayo Clinic لتحسين رعاية المرضى بعد تقييم النظام الصحي.”true”>من خلال الإعلانات الصادرة عن منظمة Every Cure and Switchboard, MD غير الربحية، من الواضح أن استخدام Google ونماذج التعلم الآلي الأخرى يتسارع أيضًا في مجالات مثل إعادة استخدام الأدوية والأمراض المعدية المراقبة والاستجابة.
تزويد الممرضات بالذكاء الاصطناعي المحيط
بعد تقييم صارم لجودة الملاحظات السريرية لسير عمل التوثيق المحيط بالذكاء الاصطناعي الخاص بـ Abridge للممرضات، والذي تم تطويره في”https://www.abridge.com/press-release/abridge-mayo-epic” href=”https://www.abridge.com/press-release/abridge-mayo-epic” الهدف=”_blank”> الشراكةمع Mayo Clinic وشركة Epic Systems لبيع السجلات الصحية الإلكترونية، أعلنت الشركة عن اتفاقها الجديد على مستوى المؤسسة يوم الثلاثاء.
ومن خلال توسيع الشراكة، ستبدأ الشركة في ربط ما يقرب من 2000 طبيب من Mayo Clinic الذين يخدمون أكثر من مليون مريض سنويًا ببرنامج التوثيق السريري المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
“At Mayo Clinic, we are committed to leveraging innovative AI platforms to improve both clinicians’ well-being and provide high-quality, patient-centered care,” وقالت الدكتورة إيمي ويليامز، عميد الممارسة التنفيذية للنظام الصحي، في بيان.
“This collaboration aims to enhance our continuous innovation and empowers our clinicians to focus on what matters most – our patients.”
وأضاف الدكتور شيف راو، الرئيس التنفيذي ومؤسس Abridge، أن توسيع الوصول إلى الذكاء الاصطناعي المحيط يخفف الأعباء الإدارية للممرضات، “مما يمكّن الأطباء والممرضات في النهاية من تكريس المزيد من الاهتمام لرعاية المرضى المركزة”.
وأرجع الفضل إلى روح Mayo Clinic في تبني ابتكارات الذكاء الاصطناعي عالية الجودة”https://www.healthcareitnews.com/news/where-generative-ai-can-make-headway-healthcare” href=”https://www.healthcareitnews.com/news/where-generative-ai-can-make-headway-healthcare” الهدف=”_blank”>إحراز تقدم في مجال الرعاية الصحية من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي. وقد قال سابقاأخبار تكنولوجيا المعلومات الرعاية الصحيةأن genAI يمكن أن يساعد في توظيف الجيل القادم للعمل في قطاع الرعاية الصحية من خلال تبسيط العمليات الصعبة وكثيفة العمالة.
تعد العيادة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تستخدم نماذج لغوية كبيرة لتحسين العديد من جوانب تقديم الرعاية الصحية، مثل”https://www.healthcareitnews.com/news/how-mayo-clinic-using-real-world-data-advance-precision-medicine” href=”https://www.healthcareitnews.com/news/how-mayo-clinic-using-real-world-data-advance-precision-medicine” الهدف=”_blank”>استخدام بيانات العالم الحقيقي لتطوير الطب الدقيق.
استخدام LLMs لتنبؤات الاستخدام خارج التسمية
أعلنت شركة Every Cure يوم الاثنين أنها ستستخدم Google LLM للبنية التحتية لـ Google Cloud وتقنيات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك Gemini 2.0، لتسريع الاكتشافات المنقذة للحياة وتحسين نتائج المرضى للأمراض التي تفتقر إلى علاجات فعالة.
وقالت المنظمة غير الربحية في بيان إن أكثر من 300 مليون شخص على مستوى العالم يعانون من أمراض دون علاجات متاحة، وأن إعادة استخدام الأدوية يمكن أن تلبي هذه الحاجة غير الملباة وتساعد على تحسين”https://www.healthcareitnews.com/ai-powered-healthcare/how-ai-can-cut-healthcare-costs-while-improving-patient-care” الهدف=”_blank”> القدرة على تحمل تكاليف العلاج.
ستستخدم منصة علم الأحياء الحسابي Matrix أدوات Google لفحص ملفات تعريف السلامة القائمة وتحليل البيانات الشاملة للتحقق من صحة الاستخدامات الجديدة للأدوية الموجودة.
وقالت الشركة إن التعاون سيركز على ثلاث حالات استخدام:
- تحسين دقة تنبؤات إعادة استخدام الأدوية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.
- التحقق من صحة التنبؤات من خلال الاختبارات قبل السريرية المتسارعة والتجارب السريرية المحسنة.
- ضمان الاعتماد العالمي للعلاجات المعتمدة.
“We are so excited about the potential for this collaboration with Google Cloud to rapidly scale the impact that Every Cure can make on patients’ lives,” وقال الدكتور ديفيد فاجنبوم، المؤسس المشارك ورئيس شركة Every Cure، في بيان. “We created Every Cure to treat patients with existing drugs as quickly as possible and this collaboration supercharges our ability to do this.”
الكشف عن الأمراض المعدية باستخدام البرمجة اللغوية العصبية
أطلقت شركة Switchboard, MD برنامج ThreatAware، الذي يستخدم نماذج معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي لتحديد الحالات المحتملة الخاصة بالأمراض وتحديد أولوياتها.
تم تطوير النظام بدعم من وزارة الصحة والخدمات الإنسانية وإدارة الاستعداد والاستجابة الاستراتيجية وهيئة البحث والتطوير الطبي الحيوي المتقدم، ويساعد النظام على تحديد مخاطر الأمراض المعدية المحتملة مبكرًا من أجل تمكين الأطباء من التدخل الفوري مع المرضى المعرضين للخطر.
“Having a flexible and well-integrated system in place is essential for managing emerging health threats,” وقال الدكتور لاري جيه أندرسون، الأستاذ في كلية الطب بجامعة إيموري والمدير السابق لقسم الأمراض الفيروسية بمراكز السيطرة على الأمراض في المركز الوطني للتحصين وأمراض الجهاز التنفسي، في بيان.
“In the case of new outbreaks, symptoms and data points can evolve rapidly, and being able to adapt and analyze those changes quickly is critical to making informed decisions and supporting effective responses.”
قالت Switchboard أن الذكاء الاصطناعي يفعل أكثر بكثير من مجرد تحديد وتصنيف مخاطر الأمراض المعدية الناشئة من خلال تمكين مؤسسات الرعاية الصحية من توسيع نطاق استجابتها بسرعة والتعاون بشكل أفضل مع وكالات الصحة العامة -“https://www.healthcareitnews.com/news/ai-and-public-health-major-opportunity” الهدف=”_blank”> فرصة كبرى للتكنولوجيا الناشئة.
يتطلب تطوير نماذج للأمراض المعدية العديد من الاعتبارات، وفقًا ليواندا تشو، مدير الهندسة في Switchboard.
“The complexity of medical conditions, the need for expertly labeled training data, and the wide variation in how patients describe potential symptoms all require careful consideration,” وقالت في بيان.
“By collaborating with a wide range of clinicians from across the globe, who helped train and validate ThreatAware, we’ve created a system that adapts to real-world scenarios and delivers reliable, actionable insights.”
أندريا فوكس هي محررة أولى في Healthcare IT News.
بريد إلكتروني:”http://www.healthcareitnews.com/mailto:afox@himss.org” الهدف=”_blank”>afox@himss.org
أخبار تكنولوجيا المعلومات للرعاية الصحية هي إحدى منشورات وسائل الإعلام التابعة لشركة HIMSS.