ChatGPT, pode adicionar combustível à “IA + cuidados médicos”?

Fonte: Yioujiantan

Fonte da imagem: gerada por Unbounded AI

Nos últimos oito meses de 2023, o boom da IA generativa foi inegável.

Grandes gigantes como Baidu, Alibaba Cloud, HKUST Xunfei e JD Health deixaram o cargo um após o outro, lançando seus próprios grandes modelos com grande impulso. Não querendo deixar a família dominar, uma “Guerra dos Cem Modelos” onde a baioneta atinge o local é iminente. Logo, esse vento soprou rapidamente para o campo médico sério e altamente regulamentado.

A engrenagem do destino dos produtos farmacêuticos de IA está girando novamente.Em 12 de julho, a Nvidia, que está no topo do vento, investiu US$ 50 milhões na empresa de biotecnologia Recursion para acelerar modelos básicos inovadores no campo da descoberta de medicamentos por inteligência artificial. Este movimento foi interpretado pela indústria como mais uma aposta na indústria farmacêutica de IA da Nvidia, que ganhou muito dinheiro.

O "guru revestido de couro" Huang Renxun até fez uma declaração de alto nível: "A IA generativa é uma ferramenta revolucionária para descobrir novos medicamentos e tratamentos." Aos olhos do mundo exterior, cada movimento da Nvidia, que tem vale a pena estudar uma capitalização de mercado de trilhões de dólares. Agora, os produtos farmacêuticos de IA, nesta fase, ainda podem estar em uma depressão de valor.

O capital mais uma vez ouviu a batida desesperada. Em 21 de agosto, a Genesis Therapeutics, uma empresa farmacêutica de IA originada da Universidade de Stanford, anunciou a conclusão de um financiamento da Série B com excesso de assinaturas de US$ 200 milhões. A plataforma doméstica de pesquisa e desenvolvimento de simulação de medicamentos "Shenshi Technology" concluiu uma nova rodada de financiamento de mais de 700 milhões de yuans, e a Yingsi Intelligence também está correndo para o "primeiro estoque farmacêutico de IA"...

Empresas como consultoria médica, diagnóstico auxiliar, marketing digital médico e medicina tradicional chinesa estão todas envolvidas, disputando uma chance de servir.

Em meio à prosperidade, a Comissão Municipal de Saúde de Pequim emitiu recentemente um documento esclarecendo que fortalecerá a supervisão das atividades de diagnóstico e tratamento na Internet e proibirá estritamente o uso de inteligência artificial e outros métodos para gerar prescrições automaticamente; software de inteligência artificial, etc., deverá não serão usados de forma fraudulenta nem substituirão os médicos na prestação de serviços de diagnóstico e tratamento.

Entusiasmo e confusão estão interligados, e as pessoas não podem deixar de se perguntar: o **ChatGPT pode adicionar combustível à "IA + cuidados médicos"? A quais cenários de segmentação médica e de saúde ela pode ser aplicada? Até que ponto o empoderamento é alcançado? **

01 Espada Yitian da IA, difícil de romper a matriz de pesquisa e desenvolvimento de drogas

Existe uma assustadora regra de dois dez na investigação e desenvolvimento de medicamentos: são necessários pelo menos dez anos e mil milhões de dólares para desenvolver um novo medicamento. O surgimento de produtos farmacêuticos de IA permitiu que as pessoas vissem a possibilidade de gerar novas moléculas com um clique, mas a verificação de valor e a ansiedade empresarial tornaram-se questões persistentes para empresas relevantes.

**Quando a IA evoluir para um modelo geral de ChatGPT, essa espada Yitian, que tem grandes esperanças, pode realmente resolver o problema de custo e a taxa de falha no desenvolvimento de medicamentos? **A resposta pode não ser otimista.

Na imaginação da maioria das pessoas, a tecnologia de inteligência artificial pode ajudar os desenvolvedores a rastrear rapidamente possíveis moléculas de medicamentos por meio de algoritmos como processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. Ao mesmo tempo, com a ajuda de uma grande quantidade de dados de pesquisa e desenvolvimento de medicamentos, não apenas a próxima "molécula de bilhão de dólares" pode ser encontrada rapidamente, mas também os efeitos colaterais e o metabolismo dos medicamentos podem ser previstos.

Um relatório de pesquisa de uma corretora certa vez descreveu um cenário interessante: capacitar a descoberta de alvos de medicamentos, a triagem de compostos e outros aspectos por meio de aprendizado de máquina, aprendizado profundo e outros métodos pode aumentar a taxa de sucesso da pesquisa e desenvolvimento de novos medicamentos de 12% para 14%. Todos os anos, anualmente, são gastos 55 mil milhões de dólares em custos globais de rastreio de compostos e ensaios clínicos.

A mudança tecnológica da IA é como um incêndio repentino, tentando queimar o "muro" do dilema Double Ten da pesquisa e desenvolvimento biomédico. Em 2021, as empresas farmacêuticas de IA aproveitarão a onda e encenarão uma história de busca de riqueza no mercado de capitais global. Mais de 270 empresas envolvidas na pesquisa e desenvolvimento de medicamentos de IA surgiram, abrangendo a descoberta de alvos até o rastreamento pós-comercialização de medicamentos. Através de financiamento, transações e cooperação com dinheiro real, as pessoas viram um mercado farmacêutico de IA completamente ativado.

No entanto, a verificação do valor também estourou a bolha que uma vez foi criada pelos produtos farmacêuticos de IA. Em 2022, o desenvolvimento da primeira molécula DSP-1181 projetada por inteligência artificial do mundo foi interrompido pela japonesa Sumitomo Pharmaceuticals porque a pesquisa clínica da fase I não atendeu aos padrões esperados. A Exscientia já havia afirmado anteriormente que todo o projeto levou menos de um ano desde a proposta do conceito até a determinação das moléculas, enquanto a média da indústria é de 4,5 anos.

A BenevolentAI, uma empresa farmacêutica britânica listada em IA, também anunciou que demitiria quase 180 pessoas, quase metade da empresa, devido ao fracasso do ensaio clínico de Fase IIa do BEN-2293. Muitos pipelines farmacêuticos de IA desapareceram silenciosamente após entrarem no estágio clínico. O valor de mercado de muitos produtos farmacêuticos de IA despencou e muitas empresas que desenvolvem novos medicamentos AI+ quase ficaram sem dinheiro, com os preços das suas ações inferiores a 1 dólar. A novidade do pipeline farmacêutico de IA também foi questionada pela indústria.

Quando os frutos mais fáceis de colher de medicamentos inovadores forem colhidos, o ChatGPT pode se tornar uma ferramenta afiada para quebrar a lei anti-Moore de desenvolvimento de novos medicamentos? **"Na verdade, o que nos falta agora pode não ser o poder da computação, mas não temos muitos dados eficazes de alta qualidade." ** Ma Jian, CEO da Jingtai Technology, destacou no 4º Global Biomedical Technology Conferência e Exposição.

Na verdade, três fatores importantes, poder de computação, algoritmo e dados, constituem o aprendizado de máquina de inteligência artificial. O Relatório de Pesquisa de Valores Mobiliários da Soochow apontou que os dados determinam a profundidade do modelo de treinamento, o algoritmo determina a eficiência e o resultado e o poder de computação determina as dimensões alcançáveis da IA. **Embora a GPT seja suficientemente subversiva, concentra-se mais na melhoria dos recursos informáticos e não consegue resolver a maior dificuldade que restringe novos medicamentos – a lacuna em dados de I&D de alta qualidade. **

Os dados de investigação e desenvolvimento de medicamentos inovadores são extremamente sensíveis e preciosos para as empresas farmacêuticas, que geralmente relutam em partilhá-los, o que também torna raros os dados de alta qualidade. Além disso, a literatura académica e a investigação mineira também enfrentam armadilhas ocultas, como a falta de amostras negativas.

Pelo menos no momento, apesar da bênção do ChatGPT, a AI Pharmaceuticals desempenha um papel mais de apoio e esperamos mais avanços no futuro.

02 Faca multimodal para matar dragões, diagnóstico auxiliar revolucionário

Imagine um cenário onde quando você precisa conhecer as funções e o uso de um determinado medicamento, uma pessoa digital lhe orienta cuidadosamente sobre os cuidados na frente da tela grande, sem a necessidade de ler o manual com atenção, palavra por palavra.

E esse é o charme de grandes modelos como o GPT. Peng Tao, cientista-chefe de dados da Yidu Cloud, certa vez afirmou claramente que quase todos os produtos/caminhos médicos podem ser reorganizados com grandes modelos de linguagem para realmente desempenhar seu papel.

Embora os pontos críticos de investimento ainda estejam focados em grandes modelos e bancos de dados, no processo de crescimento ascendente do GPT, a interpretação de relatórios, o controle de qualidade de registros médicos, o diagnóstico auxiliar, a resposta a perguntas de conhecimento, etc.

Em 12 de julho, a equipe de pesquisa da consulta médica AI Med-PaLM do Google publicou os resultados de sua pesquisa na revista Nature. Um grupo de médicos obteve pontuação de até 92,6% nas respostas do grande modelo médico Med-PaLM do Google e da DeepMind. é comparável ao nível de médicos humanos reais (92,9%).

Posteriormente, o artigo "Towards Generalist Biomedical AI" mostrou o potencial dos modos multitarefa para grandes modelos generativos multimodais. As equipes de pesquisa do Google Research e do Google DeepMind descobriram que o Med-PaLM M já pode realizar 14 tarefas biomédicas diferentes, como classificação de imagens médicas, resposta a perguntas médicas, resposta visual a perguntas, geração e resumo de relatórios radiológicos e chamada de variantes do genoma.

Entre 246 radiografias de tórax reais, os médicos afirmaram que em até 40,50% dos casos, os laudos gerados pelo Med-PaLM M foram mais aceitos do que os dos radiologistas profissionais.

** "Hoje, devemos recorrer a uma estrutura tripartida e incluir entidades de IA semelhantes ao GPT-4 como o terceiro pilar desta relação triangular." ** O livro "GPT Medical Beyond Imagination" aponta que a Medicina tradicional geralmente se refere ao vínculo sagrado entre médicos e pacientes - uma relação de mão dupla, podendo o GPT servir como terceiro, semelhante à função auxiliar do médico.

No novo modelo médico tripartido, os médicos e o GPT constituem, em conjunto, o principal órgão de diagnóstico e tratamento. Quando um paciente é examinado, a IA e os médicos participam juntos do diagnóstico e do tratamento para garantir a precisão do diagnóstico e do tratamento. Independentemente do papel que o GPT desempenha na área médica, é sempre necessário envolver os seres humanos na revisão de todos os resultados que gera para evitar ao máximo os riscos e deficiências da tecnologia.

Recentemente, a Comissão Municipal de Saúde de Pequim emitiu as "Medidas de Implementação de Pequim para a Supervisão de Diagnóstico e Tratamento pela Internet (Teste)". As instituições médicas que realizam atividades de diagnóstico e tratamento pela Internet devem fortalecer o gerenciamento de medicamentos. É estritamente proibido usar inteligência artificial para automaticamente gerar receitas, sendo estritamente proibido fornecer medicamentos aos pacientes antes da emissão da receita. Esta medida visa padronizar as atividades de diagnóstico e tratamento na Internet e também eliminar ao máximo os riscos da inteligência artificial.

JD Health, Baidu Health, Shenrui Medical, Medical Alliance, Neusoft, Left Hand Doctor e outras empresas lançaram seus próprios modelos verticais médicos em grande escala.Os cenários de aplicação concentram-se principalmente em consultas auxiliares, diagnósticos auxiliares, consultas de saúde, imagens médicas inteligentes, etc.

"As empresas de tecnologia médica estão cooperando ativamente com empresas básicas de grande porte, e o ecossistema médico e de saúde de grande modelo de IA está sendo gradualmente estabelecido. A indústria está avançando muito rápido, deixando pouco tempo para observação, aprendizado e reflexão da indústria. Há mais recursos e capacidades ecológicas mais fortes. Empresas, instituições e governos podem participar com maior intensidade", destacou Gao Gao, diretor administrativo da Yiou e presidente da Yiou Health.

Embora o desempenho do ChatGPT seja gratificante, novos recursos muitas vezes trazem novos riscos conforme o esperado, e o GPT tende a fabricar informações, o que às vezes se torna uma “ilusão”. As informações de grandes modelos de linguagem precisam ser atualizadas regularmente para manter a precisão e a atualidade, caso contrário, enganarão facilmente os usuários.

03 Subversão da redação de prontuários médicos

Em comparação com as “montanhas difíceis de superar” no campo da pesquisa e desenvolvimento de medicamentos, redação de registros médicos ou um dos subcenários onde o ChatGPT pode alcançar a subversão.

"Para muitas empresas focadas no desenvolvimento de produtos automatizados de documentação clínica, o GPT-4 parece ser uma tecnologia disruptiva." "GPT Healthcare Beyond Imagination" uma vez concluído.

Quando os autores escreveram este texto no início de 2023, podem ter previsto o potencial do GPT-4 para lidar com a parte mais tediosa e onerosa do trabalho diário de assistência médica nos dias seguintes.

Em março deste ano, a Nuance Communications, subsidiária de reconhecimento de fala da Microsoft, lançou uma ferramenta baseada em AI GPT-4 para gravar e gerar automaticamente notas clínicas para a equipe médica. Espera-se que reduza o processo de conversão de visitas orais de pacientes em notas clínicas do original 4. Gere automaticamente rascunhos de registros médicos em segundos, reduzindo significativamente a carga administrativa dos médicos.

Como todos sabemos, há muita papelada envolvida no processo de diagnóstico e tratamento. Um estudo de 2016 financiado pela Associação Médica Americana descobriu que, para cada hora que os médicos passam com os pacientes, eles gastam duas horas adicionais na papelada dos registros médicos. O estudo mostrou que os médicos tinham que gastar uma ou duas horas extras após o horário de trabalho processando a papelada dos registros médicos. Uma pesquisa de 2017 realizada pelo Journal of the Association of American Medical Colleges descobriu que mais de dois terços dos médicos pesquisados admitiram que estavam sobrecarregados com a papelada dos registros médicos.

No nosso país a situação também não é optimista. A equipe médica de hospitais terciários em muitos lugares recebeu “multas” das comissões locais de saúde e de saúde pela redação irregular de registros médicos. Embora os conhecidos registros médicos eletrônicos tenham substituído os registros médicos em papel manuscritos, a equipe médica também passa cada vez mais tempo diante da tela.

O surgimento da GPT permite que as pessoas vejam a possibilidade de reduzir a carga sobre o pessoal médico. Em termos de extração de informações, pode estruturar grandes seções de textos clínicos; em termos de limpeza de dados, o ChatGPT pode fornecer trabalho de verificação de consistência dentro de um determinado intervalo. Melhore a eficiência e a qualidade dos cuidados de saúde integrando dados de múltiplas fontes e formatos.

Certa vez, o Hospital Internacional da Paz de Wenzhou realizou um teste. Nos casos de teste, eles estabeleceram algumas "armadilhas", incluindo formatos irregulares, erros de pontuação, nomes errados de medicamentos e falta de uso de medicamentos. Depois de solicitar diretamente ao ChatGPT a geração de um relatório, o que é gratificante é que ele pode gerar relatórios médicos relevantes, corrigir proativamente erros de formatação e pontuação e adicionar um resumo de duas frases.

**"As aplicações de IA devem começar primeiro com áreas de aplicação de 'alto impacto e baixo risco', por exemplo, para simplificar a carga de trabalho administrativa da equipe médica." **O diretor médico global da Microsoft, David Rhew, destacou categoricamente.

A área médica está intimamente relacionada à vida e à saúde humana e a fiscalização é extremamente rigorosa. Se as empresas usarem diretamente o ChatGPT para desenvolver serviços de diagnóstico e tratamento para diagnósticos clínicos e pacientes, os riscos e desafios que enfrentarão poderão ser imprevisíveis, e apenas obter aprovação poderá ser uma longa jornada. Em contraste, a documentação de registos médicos ou outras tarefas de “back-office” não requerem controlos regulamentares de segurança complexos, mas a necessidade é real e torna-se uma fonte de frustração.

Empresas como Microsoft, Google e Amazon estão de olho nesta área. Na opinião de David Rhew, a aplicação inicial da inteligência artificial é como se as pessoas simplesmente adquirissem carros, mas as medidas de gestão, como sinais de stop e semáforos, ainda não foram implementadas. “Ainda precisamos descobrir como fazer isso juntos”, acrescentou.

O que está claro é que o ChatGPT em si não é o objetivo final da inteligência artificial, mas apenas um de uma série de grandes marcos da IA no futuro. Nessa altura, valerá ainda mais a pena esperar pela sua ruptura no campo da medicina.