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ChatGPT, ¿puede añadir combustible a la “IA + atención médica”?
Fuente: Yioujiantan
Durante los últimos ocho meses de 2023, el auge de la IA generativa ha sido incuestionable.
Grandes gigantes como Baidu, Alibaba Cloud, iFlytek y JD Health llegaron al final y lanzaron sus propios modelos grandes con gran fanfarria. No dispuesta a dejar que una familia domine, está a punto de estallar una "batalla de cientos de modelos". Pronto, esta tendencia se extendió rápidamente al campo médico serio y altamente regulado.
Los engranajes del destino farmacéutico de la IA están girando de nuevo. El 12 de julio, Nvidia, que está a la vanguardia de esta tendencia, invirtió 50 millones de dólares en la empresa de biotecnología Recursion para acelerar modelos básicos innovadores en el campo del descubrimiento de fármacos con inteligencia artificial. La industria interpretó esta medida como una nueva apuesta de Nvidia por los productos farmacéuticos de IA, que ha ganado mucho dinero.
El "líder del cuero" Huang Renxun incluso hizo una declaración de alto perfil: ** "La IA generativa es una herramienta revolucionaria para descubrir nuevos medicamentos y tratamientos". Los productos farmacéuticos de IA en esta etapa aún pueden estar en una depresión de valor.
El capital volvió a escuchar el redoble de la carrera desesperada: el 21 de agosto, Genesis Therapeutics, una empresa farmacéutica de inteligencia artificial originada en la Universidad de Stanford, anunció la finalización de una financiación Serie B con exceso de suscripción de 200 millones de dólares. La plataforma nacional de investigación y desarrollo de simulación de medicamentos "Shenzhen Technology" completó una nueva ronda de financiación de más de 700 millones de yuanes, e Insilicon Intelligent también está corriendo para convertirse en la "primera acción farmacéutica de IA"...
Empresas como consultas médicas, diagnóstico auxiliar, marketing médico digital y medicina tradicional china están involucradas y compiten por tener la oportunidad de servir.
Ante la próspera situación, la Comisión Municipal de Salud y Salud de Beijing emitió un documento hace unos días, aclarando que fortalecerá la supervisión de las actividades de diagnóstico y tratamiento por Internet, y que está estrictamente prohibido el uso de inteligencia artificial para generar recetas automáticamente;
El entusiasmo y la confusión están entrelazados, y la gente no puede evitar preguntarse: ¿Puede **ChatGPT añadir combustible a la "IA + atención médica"? ¿A qué escenarios de segmentación médica y sanitaria se puede aplicar? ¿Qué nivel de empoderamiento se logra? **
01 La espada Yitian de AI, difícil de atravesar el conjunto de investigación y desarrollo de medicamentos
En la investigación y el desarrollo de medicamentos existe una alarmante ley doble diez: es decir, se necesitan al menos diez años y mil millones de dólares para desarrollar un nuevo medicamento. La aparición de productos farmacéuticos con IA ha permitido a la gente ver la posibilidad de generar nuevas moléculas con un solo clic, pero la verificación del valor y la ansiedad empresarial se han convertido en interrogantes persistentes para las empresas relevantes.
**Cuando la IA evolucione hacia un modelo general de ChatGPT, ¿podrá esta espada de Yitian, que tiene grandes esperanzas, realmente resolver el problema de costos y la tasa de fracaso del desarrollo de fármacos? **La respuesta puede no ser optimista.
En la imaginación de la mayoría de la gente, la tecnología de inteligencia artificial puede ayudar a los desarrolladores a detectar rápidamente posibles moléculas de fármacos mediante algoritmos como el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático. Al mismo tiempo, con la ayuda de una gran cantidad de datos de investigación y desarrollo de fármacos, no sólo se puede encontrar rápidamente la próxima "molécula de mil millones de dólares", sino que también se pueden predecir los efectos secundarios y el metabolismo de los fármacos.
Un informe de investigación de una corredora describió una vez una imagen fascinante: a través del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y otros métodos para potenciar el descubrimiento de objetivos farmacológicos, la detección de compuestos y otros vínculos, la tasa de éxito en el desarrollo de nuevos fármacos se puede aumentar del 12% al 14%. En todo el mundo cuestan aproximadamente 55 mil millones de dólares cada año en detección de compuestos y ensayos clínicos.
El cambio tecnológico de la IA es como un repentino reguero de pólvora que intenta quemar la "cerca" del dilema del Doble Diez de la investigación y el desarrollo biomédicos. En 2021, las empresas farmacéuticas de IA se subirán a la ola y escenificarán una historia de búsqueda de riqueza en el mercado de capitales global. Han surgido más de 270 empresas dedicadas a la investigación y el desarrollo de medicamentos con IA, que abarcan desde el descubrimiento de objetivos hasta el seguimiento de medicamentos posteriores a la comercialización. A través de la financiación, las transacciones y la cooperación con dinero real, la gente ha visto un mercado farmacéutico de IA completamente activado.
BenevolentAI, una empresa farmacéutica de IA que cotiza en bolsa en el Reino Unido, también anunció el despido de casi 180 empleados, casi la mitad de la empresa, debido al fracaso del ensayo clínico de fase IIa de BEN-2293. Muchos productos farmacéuticos de IA han desaparecido silenciosamente después de entrar en la etapa clínica. El valor de mercado de muchos productos farmacéuticos de IA está en caída libre, y muchas empresas de investigación y desarrollo de nuevos medicamentos de IA+ casi se están quedando sin efectivo y el precio de sus acciones es inferior a 1 dólar estadounidense. La industria también ha cuestionado la novedad de la cartera de productos farmacéuticos de IA.
Cuando se hayan recogido los frutos más inmediatos de los fármacos innovadores, ¿podrá ChatGPT convertirse en una herramienta eficaz para romper la ley anti-Moore del desarrollo de nuevos fármacos? “De hecho, lo que nos falta ahora puede que no sea potencia informática, sino que no tenemos muchos datos efectivos de alta calidad”. Ma Jian, director ejecutivo de Jingtai Technology, señaló en la 4ª Conferencia Biomédica Mundial Conferencia y Exposición de Tecnología.
De hecho, la potencia informática, los algoritmos y los datos son tres factores importantes que constituyen el aprendizaje automático con inteligencia artificial. El Informe de investigación de valores de Soochow señaló que los datos determinan la profundidad del modelo de entrenamiento, el algoritmo determina la eficiencia y el rendimiento, y la potencia informática determina las dimensiones que la IA puede alcanzar. **Aunque GPT es bastante subversivo, se centra más en la mejora de los recursos informáticos y no logra resolver la mayor dificultad que limita los nuevos medicamentos: la brecha en los datos de I+D de alta calidad. **
Los datos de investigación y desarrollo de medicamentos innovadores son extremadamente sensibles y valiosos para las compañías farmacéuticas, y generalmente son reacias a compartirlos, lo que también hace que los datos de alta calidad sean raros. Además, la literatura académica y la investigación minera también enfrentan obstáculos ocultos, como la falta de muestras negativas.
Al menos por ahora, a pesar de la bendición de ChatGPT, la IA farmacéutica desempeña un papel más de apoyo y esperamos más avances en el futuro.
02 Cuchillo matadragones multimodal, diagnóstico auxiliar transformador
Imagine un escenario en el que, cuando necesita conocer las funciones y el uso de un determinado medicamento, una persona digital le instruye cuidadosamente sobre las precauciones frente a la pantalla grande. No es necesario leer el manual detenidamente palabra por palabra.
Y este es el encanto de modelos grandes como GPT. Peng Tao, el científico jefe de datos de Yidu Cloud, dijo una vez claramente que casi todos los productos/rutas médicas se pueden reorganizar con modelos de lenguaje grandes para desempeñar realmente su papel.
Aunque los puntos calientes de inversión todavía se centran en grandes modelos y bases de datos, en el proceso de crecimiento ascendente de GPT, la interpretación de informes, el control de calidad de los registros médicos, el diagnóstico auxiliar, las preguntas y respuestas sobre conocimientos y otros aspectos pueden remodelarse.
El 12 de julio, el equipo de investigación de la consulta médica AI Med-PaLM de Google publicó los resultados de su investigación en la revista Nature. Un grupo de médicos obtuvo una puntuación de hasta el 92,6% en las respuestas del gran modelo médico Med-PaLM de Google y DeepMind. es comparable al nivel de los médicos humanos reales (92,9%).
Posteriormente, el artículo "Towards Generalist Biomedical AI" mostró el potencial de los modos multitarea para grandes modelos generativos multimodales. Los equipos de investigación de Google Research y Google DeepMind descubrieron que Med-PaLM M ya puede realizar 14 tareas biomédicas diferentes, como clasificación de imágenes médicas, respuesta a preguntas médicas, respuesta visual a preguntas, generación y resumen de informes de radiología y llamada de variantes del genoma.
Y entre 246 radiografías de tórax reales, los médicos indicaron que los informes generados por Med-PaLM M fueron más aceptables que los de los radiólogos profesionales hasta en un 40,50% de los casos.
** "Hoy deberíamos recurrir a una estructura tripartita e incluir entidades de IA similares a GPT-4 como tercer pilar de esta relación triangular." ** El libro "GPT Medical Beyond Imagination" señala que la medicina tradicional suele referirse a la Vínculo sagrado entre médicos y pacientes: una relación bidireccional, y GPT puede actuar como un tercero, similar al papel auxiliar de los médicos.
Bajo el nuevo modelo médico tripartito, los médicos y el GPT constituyen juntos el cuerpo principal de diagnóstico y tratamiento. Cuando se examina a los pacientes, la IA y los médicos participan en el diagnóstico y el tratamiento para garantizar la precisión del diagnóstico y el tratamiento. Independientemente del papel que desempeñe GPT en el campo médico, siempre es necesario involucrar a los humanos en la revisión de todos los resultados que genera para evitar en la mayor medida los riesgos y deficiencias de la tecnología.
Recientemente, la Comisión Municipal de Salud de Beijing emitió las "Medidas de implementación de Beijing para la supervisión del diagnóstico y tratamiento de Internet (ensayo)". Las instituciones médicas que llevan a cabo actividades de diagnóstico y tratamiento de Internet deben fortalecer la gestión de medicamentos. Está estrictamente prohibido utilizar inteligencia artificial para automáticamente generar recetas, y está estrictamente prohibido proporcionar medicamentos a los pacientes antes de que se emita la receta. Esta medida tiene como objetivo estandarizar las actividades de diagnóstico y tratamiento en Internet y también eliminar al máximo los riesgos de la inteligencia artificial.
JD Health, Baidu Health, Shenrui Medical, Medical Alliance, Neusoft, Left Hand Doctor y otras empresas han lanzado sus propios modelos verticales médicos a gran escala. Los escenarios de aplicación se centran principalmente en consultas auxiliares, diagnósticos auxiliares, consultas de salud, imágenes médicas inteligentes, etc.
Aunque el rendimiento de ChatGPT es gratificante, las nuevas funciones a menudo conllevan nuevos riesgos, como se esperaba, y GPT tiende a fabricar información, que a veces se convierte en una "ilusión". La información de los modelos de lenguaje grandes debe actualizarse periódicamente para mantener la precisión y la puntualidad; de lo contrario, engañará fácilmente a los usuarios.
03 Subversión de la escritura de registros médicos
En comparación con las "montañas difíciles de superar" en el campo de la investigación y el desarrollo de medicamentos, la redacción de registros médicos o uno de los subescenarios donde ChatGPT puede lograr la subversión.
"Para muchas empresas centradas en el desarrollo de productos de documentación clínica automatizados, GPT-4 parece ser una tecnología disruptiva." "GPT Healthcare Beyond Imagination" concluyó una vez.
Cuando los autores escribieron este texto a principios de 2023, es posible que hayan previsto el potencial de GPT-4 para hacer frente a la parte más tediosa y onerosa del trabajo diario de la atención médica en los días siguientes.
En marzo de este año, Nuance Communications, la filial de reconocimiento de voz de Microsoft, lanzó una herramienta impulsada por AI GPT-4 para registrar y generar automáticamente notas clínicas para el personal médico, que se espera que reduzca el proceso de convertir las visitas orales de los pacientes en notas clínicas de las 4 horas originales Genere automáticamente un borrador de registro médico en segundos, lo que reduce en gran medida la carga administrativa de los médicos.
Como todos sabemos, hay mucho papeleo en el proceso de diagnóstico y tratamiento. Un estudio de 2016 financiado por la Asociación Médica Estadounidense encontró que por cada hora que los médicos pasan con los pacientes, dedican dos horas adicionales al papeleo de registros médicos. Los médicos tenían que dedicar una o dos horas extra al papeleo después de salir del trabajo, mostró el estudio. Una encuesta de 2017 realizada por el Journal of the Association of American Medical Colleges encontró que más de dos tercios de los médicos encuestados admitieron que el papeleo de los registros médicos era demasiado engorroso.
En nuestro país la situación tampoco es optimista. El personal médico de los hospitales terciarios de muchos lugares ha recibido "multas" de las comisiones de salud locales debido a la redacción irregular de los registros médicos. Aunque los conocidos registros médicos electrónicos han sustituido a los registros médicos escritos a mano en papel, el personal médico pasa cada vez más tiempo frente a las pantallas.
La aparición de GPT permite a las personas ver la posibilidad de reducir la carga del personal médico. En términos de extracción de información, puede estructurar grandes secciones de textos clínicos; en términos de limpieza de datos, ChatGPT puede proporcionar un trabajo de verificación de coherencia dentro de un cierto rango. Mejore la eficiencia y la calidad médica integrando datos de múltiples fuentes y formatos.
El Hospital Internacional de la Paz de Wenzhou realizó una vez una prueba y, en el caso de prueba, colocaron algunas "trampas", como formato irregular, puntuación incorrecta, nombre de medicamento incorrecto y uso omitido de medicamentos. Después de solicitar directamente a ChatGPT que genere el informe, es gratificante que pueda generar con éxito el informe médico relevante, corregir activamente los errores de formato y puntuación y agregar un resumen de dos oraciones.
**"Las aplicaciones de IA deberían comenzar primero con áreas de aplicación de 'alto impacto y bajo riesgo', por ejemplo, para simplificar la carga de trabajo administrativa del personal médico." **Señaló tajantemente el director médico global de Microsoft, David Rhew.
El campo de la medicina está estrechamente relacionado con la vida y la salud humanas y la supervisión es extremadamente estricta. Si las empresas utilizan directamente ChatGPT para desarrollar servicios de diagnóstico y tratamiento para el diagnóstico clínico y los pacientes, los riesgos y desafíos que enfrentarán pueden ser impredecibles, y simplemente obtener la aprobación puede ser un largo camino. Por el contrario, la documentación de registros médicos u otras tareas administrativas no requieren controles regulatorios de seguridad complejos, pero la necesidad es real y se convierte en una fuente de frustración.
Empresas como Microsoft, Google y Amazon están prestando atención a este ámbito. En opinión de David Rhew, la aplicación inicial de la inteligencia artificial es como si la gente simplemente consiguiera un coche, pero aún no se han adoptado medidas de gestión como señales de alto y semáforos. "Todavía tenemos que descubrir cómo hacer esto juntos", añadió.
Está claro que ChatGPT en sí no es el objetivo final de la inteligencia artificial, es solo uno de una serie de hitos más importantes de la IA en el futuro. Para entonces, valdrá aún más la pena esperar su subversión en el campo médico.