هل يمكن لـ ChatGPT إضافة الوقود إلى "الذكاء الاصطناعي + الرعاية الطبية"؟

المصدر: إيوجيان توك

مصدر الصورة: تم إنشاؤها بواسطة Unbounded AI

على مدى الأشهر الثمانية الماضية من عام 2023، كان الطفرة في الذكاء الاصطناعي التوليدي أمرًا لا شك فيه.

لقد استقالت الشركات العملاقة الكبرى مثل Baidu وAlibaba Cloud وHKUST Xunfei وJD Health الواحدة تلو الأخرى، وأطلقت نماذجها الكبيرة بزخم كبير. نظرًا لعدم رغبتها في السماح للعائلة بالسيطرة، أصبحت "حرب المائة نموذج" وشيكة حيث تضرب الحربة المكان. وسرعان ما هبت هذه الرياح بسرعة إلى المجال الطبي الجاد والمنظم للغاية.

إن مصير الذكاء الاصطناعي الصيدلاني يتحول مرة أخرى. ففي الثاني عشر من يوليو/تموز، استثمرت شركة إنفيديا، التي كانت في طليعة هذا الاتجاه، 50 مليون دولار أمريكي في شركة التكنولوجيا الحيوية "ريكورسيون" لتسريع اختراق النماذج الأساسية في مجال اكتشاف أدوية الذكاء الاصطناعي. وقد فسرت الصناعة هذه الخطوة على أنها رهان إضافي على المستحضرات الصيدلانية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي من قبل شركة Nvidia، التي حققت الكثير من المال.

حتى أن "المعلم المغطى بالجلد" هوانغ رينكسون أدلى ببيان رفيع المستوى: ** "الذكاء الاصطناعي التوليدي هو أداة ثورية لاكتشاف أدوية وعلاجات جديدة."** في أعين العالم الخارجي، كل خطوة تقوم بها شركة Nvidia، والتي إن القيمة السوقية التي تبلغ تريليونات الدولارات تستحق الدراسة، والآن ربما لا تزال قيمة مستحضرات الذكاء الاصطناعي الصيدلانية في مرحلة مبكرة تعاني من انخفاض القيمة.

ومرة أخرى سمعت كابيتال قرع الطبول اليائس. ففي الحادي والعشرين من أغسطس/آب، أعلنت شركة جينيسيس ثيرابيوتيكس، وهي شركة أدوية تعتمد على الذكاء الاصطناعي نشأت من جامعة ستانفورد، عن استكمال تمويل من السلسلة ب بقيمة 200 مليون دولار أمريكي. أكملت منصة البحث والتطوير المحلية لمحاكاة الأدوية "Shenshi Technology" جولة جديدة من التمويل بأكثر من 700 مليون يوان، كما تسعى Yingsi Intelligence أيضًا إلى الحصول على "أول مخزون دوائي للذكاء الاصطناعي"...

وتشارك جميع الشركات مثل الاستشارة الطبية، والتشخيص المساعد، والتسويق الرقمي الطبي، والطب الصيني التقليدي، وتتنافس للحصول على فرصة للتواجد على الطاولة، وهناك الكثير من الإثارة.

في ظل الوضع المزدهر، أصدرت لجنة الصحة والصحة ببلدية بكين وثيقة قبل بضعة أيام، توضح أنها ستعزز الإشراف على أنشطة التشخيص والعلاج عبر الإنترنت، ويحظر تمامًا استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء الوصفات الطبية تلقائيًا؛

يتشابك الحماس والارتباك، ولا يسع الناس إلا أن يتساءلوا: هل يمكن لـ **ChatGPT إضافة الوقود إلى "الذكاء الاصطناعي + الرعاية الطبية"؟ ما هي سيناريوهات التجزئة الطبية والصحية التي يمكن تطبيقها عليها؟ إلى أي مدى يتحقق التمكين؟ **

01 من الصعب على السيف السماوي للذكاء الاصطناعي اختراق مجموعة أبحاث وتطوير الأدوية

هناك قاعدة مخيفة في مجال البحث والتطوير في مجال الأدوية: يستغرق تطوير دواء جديد ما لا يقل عن عشر سنوات ومليار دولار أمريكي. إن ظهور المستحضرات الصيدلانية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي يسمح للناس برؤية إمكانية توليد جزيئات جديدة بنقرة واحدة، ولكن التحقق من القيمة والقلق التجاري أصبحا بمثابة عذاب طويل الأمد للشركات ذات الصلة.

**عندما يتطور الذكاء الاصطناعي إلى النموذج العالمي ChatGPT، هل يستطيع هذا السيف السماوي، الذي يحمل آمالًا كبيرة، أن يحل مشكلة التكلفة ومعدل الفشل في أبحاث وتطوير الأدوية؟ **الجواب قد لا يكون متفائلاً.

في خيال معظم الناس، يمكن لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أن تساعد المطورين على فحص جزيئات الدواء المحتملة بسرعة من خلال خوارزميات مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي. في الوقت نفسه، وبمساعدة كمية كبيرة من بيانات البحث والتطوير في مجال الأدوية، لا يمكن العثور بسرعة على "جزيء المليار دولار" التالي فحسب، بل يمكن أيضًا التنبؤ بالآثار الجانبية واستقلاب الدواء للأدوية.

ذات يوم، أوجز تقرير بحثي عن الوساطة صورة مثيرة: إن تمكين اكتشاف أهداف العقاقير، والفحص المركب، وغير ذلك من الجوانب من خلال التعلم الآلي، والتعلم العميق، وغير ذلك من الأساليب، من الممكن أن يزيد من معدل نجاح أبحاث وتطوير العقاقير الجديدة من 12% إلى 14%. وهذا يوفر نحو تبلغ تكاليف الفحص المركب والتجارب السريرية على مستوى العالم 55 مليار دولار أمريكي كل عام.

إن التغير التكنولوجي في الذكاء الاصطناعي يشبه حريق هائل مفاجئ، يحاول حرق "جدار السياج" للمعضلة العشرة المزدوجة للبحث والتطوير في مجال الطب الحيوي. في عام 2021، ستستفيد شركات الأدوية العاملة بالذكاء الاصطناعي من الريح وتنظم قصة مطاردة الثروة في سوق رأس المال العالمي. وقد ظهرت أكثر من 270 شركة تعمل في مجال أبحاث وتطوير أدوية الذكاء الاصطناعي، وتغطي الاكتشاف المستهدف وتتبع الأدوية بعد الإدراج. من خلال التمويل والمعاملات والتعاون بأموال حقيقية، شهد الناس سوقًا صيدلانيًا نشطًا بالكامل يعتمد على الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، فقد تسبب التحقق من القيمة أيضًا في انفجار الفقاعة التي كانت صيدلانية تعمل بالذكاء الاصطناعي ذات يوم تنفجر فجأة. وفي عام 2022، أوقفت شركة سوميتومو اليابانية للأدوية أول جزيء في العالم مصمم بواسطة الذكاء الاصطناعي، DSP-1181، لأن المرحلة السريرية التي أدرسها لم تستوف المعايير المتوقعة. سبق لشركة Exscientia أن قدمت ادعاءً رفيع المستوى بأن المشروع بأكمله استغرق أقل من عام من اقتراح المفهوم إلى تحديد الجزيئات، في حين أن متوسط الصناعة هو 4.5 سنوات.

كما أعلنت شركة BenevolentAI، وهي شركة أدوية مدرجة في المملكة المتحدة تعمل بالذكاء الاصطناعي، عن تسريح ما يقرب من 180 موظفًا، أي ما يقرب من نصف الشركة، بسبب فشل المرحلة IIa من التجربة السريرية لـ BEN-2293. لقد اختفت العديد من خطوط إنتاج المستحضرات الصيدلانية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بهدوء بعد دخولها المرحلة السريرية. فالقيمة السوقية للعديد من المستحضرات الصيدلانية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في حالة سقوط حر، والعديد من شركات البحث والتطوير في مجال الأدوية الجديدة العاملة بالذكاء الاصطناعي تكاد تنفد من السيولة النقدية، وأسعار أسهمها أقل من دولار أمريكي واحد. كما شككت الصناعة أيضًا في حداثة خط أنابيب المستحضرات الصيدلانية القائم على الذكاء الاصطناعي.

عندما يتم قطف جميع الثمار الدانية للأدوية المبتكرة، هل يمكن لـ ChatGPT أن يصبح أداة قوية لكسر قانون مور المضاد لتطوير الأدوية الجديدة؟ "في الواقع، ما نفتقر إليه الآن قد لا يكون القوة الحاسوبية، ولكن ليس لدينا الكثير من البيانات الفعالة عالية الجودة." أشار ما جيان، الرئيس التنفيذي لشركة Jingtai Technology، في المؤتمر الطبي الحيوي العالمي الرابع مؤتمر ومعرض التكنولوجيا.

في الواقع، هناك ثلاثة عوامل مهمة، قوة الحوسبة، والخوارزمية، والبيانات، تشكل التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي. وأشار تقرير Soochow Securities البحثي إلى أن البيانات تحدد عمق نموذج التدريب، والخوارزمية تحدد الكفاءة والمخرجات، وقوة الحوسبة تحدد الأبعاد التي يمكن للذكاء الاصطناعي تحقيقها. **على الرغم من أن GPT تخريبية بما فيه الكفاية، إلا أنها تركز بشكل أكبر على تعزيز موارد الطاقة الحاسوبية، ولكنها تفشل في حل أكبر صعوبة تعيق الأدوية الجديدة - الفجوة في بيانات البحث والتطوير عالية الجودة. **

إن بيانات البحث والتطوير في مجال الأدوية المبتكرة حساسة للغاية وثمينة بالنسبة لشركات الأدوية، وهي غير راغبة عموماً في مشاركتها. وهذا يخلق أيضاً موقفاً حيث تصبح البيانات العالية الجودة نادرة. بالإضافة إلى ذلك، تواجه الأدبيات الأكاديمية والتنقيب البحثي أيضًا مخاطر خفية مثل عدم وجود عينات سلبية.

على الأقل في الوقت الحالي، على الرغم من مباركة ChatGPT، تلعب شركة AI Pharmaceuticals دورًا داعمًا بشكل أكبر، ونحن نتطلع إلى المزيد من الإنجازات في المستقبل.

02 سكين ذبح التنين متعدد الوسائط، تشخيص مساعد ثوري

فقط تخيل مشهدًا، عندما تحتاج إلى فهم وظيفة دواء معين واستخدامه، سينصح الإنسان الرقمي بعناية بالاحتياطات أمام الشاشة الكبيرة، بدلاً من قراءة دليل التعليمات بعناية.

هذا هو سحر النماذج الكبيرة مثل GPT، وقد صرح Peng Tao، كبير علماء البيانات في Yidu Cloud، بوضوح في وقت سابق أنه يمكن إعادة تنظيم جميع المنتجات/المسارات الطبية تقريبًا باستخدام نماذج لغوية كبيرة لاستغلال قدراتها وقيمتها حقًا.

على الرغم من أن النقاط الساخنة للاستثمار لا تزال تركز على النماذج وقواعد البيانات الكبيرة، إلا أنه في عملية النمو التصاعدي لشركة GPT، قد يتم إعادة تشكيل تفسير التقارير ومراقبة جودة السجلات الطبية والتشخيص المساعد والإجابة على أسئلة المعرفة وما إلى ذلك.

في الثاني عشر من يوليو/تموز، أصدر فريق البحث التابع لشركة Google للاستشارات الطبية AI Med-PaLM نتائج بحثية في مجلة Nature. وقد سجل مجموعة من الأطباء إجابات النموذج الطبي الضخم Med-PaLM من Google وDeepMind بنسبة تصل إلى 92.6%، وهي نسبة قابلة للمقارنة. إلى مستوى الأطباء البشريين في الواقع (92.9%).

وفي وقت لاحق، أظهرت الورقة البحثية "نحو الذكاء الاصطناعي الطبي الحيوي العام" إمكانات أنماط المهام المتعددة للنماذج التوليدية متعددة الوسائط واسعة النطاق. وجدت فرق البحث في Google Research وGoogle DeepMind أن Med-PaLM M يمكنه بالفعل أداء 14 مهمة طبية حيوية مختلفة مثل تصنيف الصور الطبية، والإجابة على الأسئلة الطبية، والإجابة على الأسئلة المرئية، وإنشاء تقارير الأشعة وملخصها، واستدعاء متغيرات الجينوم.

من بين 246 صورة أشعة سينية حقيقية للصدر، قال الأطباء إنه في ما يصل إلى 40.50% من الحالات، كانت التقارير الصادرة عن Med-PaLM M أكثر قبولًا من تلك التي يقدمها أطباء الأشعة المحترفون.

**"اليوم، يجب أن ننتقل إلى هيكل ثلاثي وأن ندرج كيانات الذكاء الاصطناعي مثل GPT-4 باعتبارها الركيزة الثالثة لهذه العلاقة المثلثة." ** يشير كتاب "GPT Medical Beyond Imagination" إلى أن الطب التقليدي يشير عادة إلى المقدس الرابطة بين الأطباء والمرضى هي علاقة ثنائية الاتجاه، ويمكن أن تعمل GPT كطرف ثالث، على غرار الدور المساعد للأطباء.

وفي ظل النموذج الطبي الثلاثي الجديد، يشكل الأطباء وGPT معًا الجسم الرئيسي للتشخيص والعلاج. وعندما يتم فحص المرضى، يشارك الذكاء الاصطناعي والأطباء في التشخيص والعلاج للتأكد من دقة التشخيص والعلاج. بغض النظر عن الدور الذي تلعبه GPT في المجال الطبي، فمن الضروري دائمًا إشراك البشر في مراجعة جميع المخرجات التي تولدها لتجنب مخاطر وأوجه القصور في التكنولوجيا إلى أقصى حد.

أصدرت لجنة الصحة لبلدية بكين مؤخرًا "تدابير تنفيذ بكين للإشراف على التشخيص والعلاج عبر الإنترنت (تجربة)". يجب على المؤسسات الطبية التي تقوم بأنشطة التشخيص والعلاج عبر الإنترنت تعزيز إدارة الأدوية. يُحظر تمامًا استخدام الذكاء الاصطناعي لتشخيص وعلاج الإنترنت تلقائيًا إصدار الوصفات الطبية، ويمنع منعا باتا تقديم الأدوية للمرضى قبل إصدار الوصفة الطبية. وتهدف هذه الخطوة إلى تنظيم أنشطة التشخيص والعلاج عبر الإنترنت، وكذلك القضاء على مخاطر الذكاء الاصطناعي قدر الإمكان.

أطلقت JD Health، وBaidu Health، وShenrui Medical، وMedical Alliance، وNeusoft، وLeft Hand Doctor وغيرها من الشركات نماذجها العمودية الطبية واسعة النطاق، وتركز سيناريوهات التطبيق في الغالب على الاستشارة المساعدة، والتشخيص المساعد، والاستشارة الصحية، والتصوير الطبي الذكي، إلخ.

"تتعاون شركات التكنولوجيا الطبية بنشاط مع الشركات الأساسية ذات النماذج الكبيرة، ويتم تدريجيًا إنشاء النظام البيئي الطبي والصحي ذو النموذج الكبير للذكاء الاصطناعي. تتقدم الصناعة بسرعة كبيرة، ولا تترك سوى القليل من الوقت لمراقبة الصناعة والتعلم والتفكير. وأشار جاو جاو، المدير الإداري لشركة Yiou ورئيس شركة Yiou Health، بوضوح إلى أن "الشركات والمؤسسات والحكومات يمكنها المشاركة بكثافة أكبر. هناك موارد أكثر وقدرات بيئية أقوى. ويمكن للشركات والمؤسسات والحكومات المشاركة بكثافة أكبر".

على الرغم من أن أداء ChatGPT مُرضٍ، إلا أن الوظائف الجديدة غالبًا ما تأتي كما هو متوقع، وتميل GPT إلى تلفيق المعلومات، الأمر الذي يصبح أحيانًا "وهمًا". يجب تحديث معلومات نماذج اللغات الكبيرة بانتظام للحفاظ على الدقة والتوقيت، وإلا فإنها ستضلل المستخدمين بسهولة.

03 تخريب كتابة السجلات الطبية

بالمقارنة مع "الجبال التي يصعب التغلب عليها" في مجال البحث والتطوير في مجال الأدوية، أو كتابة السجلات الطبية أو أحد السيناريوهات الفرعية حيث يمكن لـ ChatGPT تحقيق التخريب.

"** يبدو أن GPT-4 ستكون تقنية مدمرة للعديد من الشركات التي تركز على تطوير المنتجات التي تعمل على أتمتة الأعمال الورقية السريرية. **" تم اختتام "GPT Healthcare Beyond Imagination" ذات مرة.

عندما كتب المؤلفون هذا النص في أوائل عام 2023، ربما توقعوا إمكانات GPT-4 للتعامل مع الجزء الأكثر مللًا وإرهاقًا من العمل اليومي للرعاية الطبية في الأيام التالية.

في مارس من هذا العام، أصدرت شركة Nuance Communications التابعة لشركة Microsoft للتعرف على الكلام، أداة تعتمد على الذكاء الاصطناعي GPT-4 لتسجيل وإنشاء الملاحظات السريرية تلقائيًا للموظفين الطبيين، ومن المتوقع أن تقلل من عملية تحويل زيارات المريض الشفوية إلى ملاحظات سريرية من النسخة الأصلية. ساعات.إنشاء مسودة سجل طبي تلقائيًا خلال ثوانٍ، مما يقلل العبء الإداري على الأطباء بشكل كبير.

كما نعلم جميعًا، هناك الكثير من الأعمال الورقية التي تدخل في عملية التشخيص والعلاج. وجدت دراسة أجريت عام 2016 بتمويل من الجمعية الطبية الأمريكية أنه مقابل كل ساعة يقضيها الأطباء مع المرضى، فإنهم يقضون ساعتين إضافيتين في أوراق السجلات الطبية. وأظهرت الدراسة أن الأطباء اضطروا لقضاء ساعة أو ساعتين إضافيتين بعد انتهاء ساعات العمل في معالجة أوراق السجلات الطبية. وجدت دراسة استقصائية أجرتها مجلة رابطة كليات الطب الأمريكية عام 2017 أن أكثر من ثلثي الأطباء الذين شملهم الاستطلاع اعترفوا بأنهم مثقلون بأوراق السجلات الطبية.

الوضع في بلادنا ليس متفائلاً. تلقى الطاقم الطبي في المستشفيات المتخصصة في العديد من الأماكن "غرامات" من لجان الصحة والصحة المحلية بسبب الكتابة غير المنتظمة للسجلات الطبية. على الرغم من أن السجلات الطبية الإلكترونية المعروفة قد حلت محل السجلات الطبية الورقية المكتوبة بخط اليد، فإن الطاقم الطبي يقضي أيضًا المزيد والمزيد من الوقت في مواجهة الشاشة.

يتيح ظهور GPT للناس رؤية إمكانية تخفيف العبء على الطاقم الطبي. فيما يتعلق باستخراج المعلومات، يمكنه هيكلة أقسام كبيرة من النصوص السريرية، فيما يتعلق بتنظيف البيانات، يمكن لـ ChatGPT توفير أعمال التحقق من الاتساق ضمن نطاق معين. تحسين كفاءة الرعاية الصحية وجودتها من خلال دمج البيانات من مصادر وتنسيقات متعددة.

أجرى مستشفى ونتشو الدولي للسلام ذات مرة اختبارًا، وفي حالة الاختبار، وضعوا بعض "الفخاخ"، بما في ذلك التنسيق غير المنتظم، وعلامات الترقيم الخاطئة، واسم الدواء الخاطئ، وعدم استخدام الدواء. بعد مطالبة ChatGPT مباشرة بإنشاء التقرير، من دواعي السرور أنه يمكنه إنشاء التقرير الطبي ذي الصلة بنجاح، وتصحيح أخطاء التنسيق وعلامات الترقيم بشكل فعال، وإضافة ملخص من جملتين.

** "يجب أن تبدأ تطبيقات الذكاء الاصطناعي أولاً بمجالات التطبيقات "عالية التأثير ومنخفضة المخاطر"، على سبيل المثال، لتبسيط عبء العمل الإداري للموظفين الطبيين." ** أشار ديفيد ريو، كبير المسؤولين الطبيين العالميين في Microsoft، بحدة.

يرتبط المجال الطبي ارتباطًا وثيقًا بحياة الإنسان وصحته، والإشراف عليه صارم للغاية. إذا استخدمت الشركات ChatGPT مباشرة لتطوير التشخيص السريري وخدمات التشخيص والعلاج الموجهة للمريض، فقد تكون المخاطر والتحديات التي تواجهها غير قابلة للتنبؤ، وقد يكون الطريق طويلًا للحصول على الموافقة. في المقابل، لا تتطلب أوراق السجلات الطبية أو غيرها من مهام "المكتب الخلفي" ضوابط تنظيمية أمنية معقدة، ولكن الحاجة إليها حقيقية وإحدى المشكلات.

وتتطلع شركات مثل مايكروسوفت وجوجل وأمازون إلى هذا المجال. من وجهة نظر ديفيد رو، فإن التطبيق الأولي للذكاء الاصطناعي يشبه مجرد حصول الناس على السيارات، ولكن التدابير الإدارية مثل إشارات التوقف وإشارات المرور لم يتم اتخاذها بعد. وأضاف: "ما زلنا بحاجة إلى معرفة كيفية القيام بذلك معًا".

الأمر الواضح هو أن ChatGPT في حد ذاته ليس الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي، بل هو مجرد واحد من سلسلة من المعالم الكبرى للذكاء الاصطناعي في المستقبل. وبحلول ذلك الوقت، سيكون الاضطراب في المجال الطبي يستحق التطلع إليه.