ChatGPT, может ли он поджечь "ИИ+медицину"?

Источник: Юцзяньтан

Источник изображения: Создано Unbounded AI

За последние восемь месяцев 2023 года бум генеративного искусственного интеллекта был несомненным.

Крупные гиганты, такие как Baidu, Alibaba Cloud, HKUST Xunfei и JD Health, ушли в отставку один за другим, с большой скоростью запуская свои собственные крупные модели. Не желая позволять семье доминировать, «Война ста моделей», в которой штык попадает в точку, неизбежна. Вскоре этот ветер быстро распространился на серьезную и строго регулируемую сферу медицины.

Шестеренки фармацевтической судьбы искусственного интеллекта снова вращаются: 12 июля компания Nvidia, находящаяся в авангарде этой тенденции, инвестировала 50 миллионов долларов США в биотехнологическую компанию Recursion для ускорения прорывных базовых моделей в области открытия лекарств с использованием искусственного интеллекта. Это действие было истолковано отраслью как дальнейшая ставка на фармацевтические препараты искусственного интеллекта со стороны прибыльной Nvidia.

«Гуру в кожаном халате» Хуан Жэньсюнь даже сделал громкое заявление: ** «Генераторный ИИ — это революционный инструмент для открытия новых лекарств и методов лечения». ** В глазах внешнего мира каждый шаг Nvidia, которая Фармацевтика, работающая на основе искусственного интеллекта, на данном этапе, возможно, все еще находится в состоянии депрессии.

Капитал снова услышал отчаянный барабанный бой. Отечественная платформа исследований и разработок по моделированию лекарств «Shenzhen Technology» завершила новый раунд финансирования на сумму более 700 миллионов юаней, и Insilicon Intelligent также стремится стать «первой фармацевтической компанией в области искусственного интеллекта»...

Такие компании, как медицинские консультации, вспомогательная диагностика, медицинский цифровой маркетинг и традиционная китайская медицина, участвуют в этом процессе, борясь за возможность служить.

В условиях благополучной ситуации Муниципальная комиссия по здравоохранению и здравоохранению Пекина несколько дней назад опубликовала документ, разъясняющий, что он усилит надзор за интернет-диагностикой и лечебной деятельностью, а использование искусственного интеллекта для автоматического создания рецептов строго запрещено;

Фанатизм и растерянность переплетаются, и люди не могут не задаться вопросом: **ChatGPT, может ли он добавить огня «ИИ+медицинской помощи»? К каким сценариям сегментации в сфере медицины и здравоохранения это может быть применено? В какой степени достигается расширение прав и возможностей? **

01 Небесный меч ИИ трудно прорваться через массив исследований и разработок лекарств.

В исследованиях и разработках лекарств действует пугающий закон двойной десятки: то есть на разработку нового лекарства требуется не менее десяти лет и один миллиард долларов США. Появление фармацевтических препаратов с искусственным интеллектом позволило людям увидеть возможность создания новых молекул одним щелчком мыши, но проверка ценности и беспокойство бизнеса стали постоянными вопросами для соответствующих компаний.

**Когда ИИ разовьется в универсальную модель ChatGPT, сможет ли этот небесный меч, возлагающий большие надежды, действительно решить проблему стоимости и частоты неудач в исследованиях и разработках лекарств? **Ответ может быть неоптимистичным.

В воображении большинства людей технология искусственного интеллекта может помочь разработчикам быстро проверять потенциальные молекулы лекарств с помощью таких алгоритмов, как обработка естественного языка и машинное обучение. В то же время, с помощью большого количества данных исследований и разработок лекарств, можно не только быстро найти следующую «молекулу стоимостью в миллиард долларов», но также можно предсказать побочные эффекты и метаболизм лекарств.

Отчет брокерского исследования однажды обрисовал захватывающую картину: с помощью машинного обучения, глубокого обучения и других методов, расширяющих возможности обнаружения целевых лекарств, скрининга соединений и других связей, уровень успеха разработки новых лекарств может быть увеличен с 12% до 14%. Ежегодно в мире затраты на скрининг и клинические испытания соединений составляют около 55 миллиардов долларов США.

Технологические изменения в области искусственного интеллекта подобны внезапному лесному пожару, пытающемуся сжечь «стену забора» дилеммы «двойная десятка» биомедицинских исследований и разработок. В 2021 году фармацевтические компании, работающие с искусственным интеллектом, оседлают волну и разыграют историю погони за богатством на мировом рынке капитала. Появилось более 270 компаний, занимающихся исследованиями и разработками лекарств с использованием искусственного интеллекта, которые занимаются поиском целей и отслеживанием лекарств после продажи. Благодаря финансированию, транзакциям и сотрудничеству с реальными деньгами люди увидели полностью активированный фармацевтический рынок искусственного интеллекта.

Однако проверка стоимости также лопнула пузырь, который когда-то надули фармацевтические препараты искусственного интеллекта. В 2022 году японская компания Sumitomo Pharmaceuticals остановила разработку первой в мире молекулы DSP-1181, созданной искусственным интеллектом, поскольку первая фаза клинических исследований не соответствовала ожидаемым стандартам. Ранее Exscientia сделала громкое заявление о том, что на весь проект от концепции до определения молекул ушло менее года, в то время как средний показатель по отрасли составлял 4,5 года.

BenevolentAI, зарегистрированная на бирже британская фармацевтическая компания в области искусственного интеллекта, также объявила, что уволит почти 180 человек, почти половину компании, из-за провала клинического исследования фазы IIa BEN-2293. Многие фармацевтические разработки ИИ незаметно исчезли после выхода на клиническую стадию. Рыночная стоимость многих фармацевтических препаратов ИИ резко упала, а у многих компаний, разрабатывающих новые лекарства ИИ+, почти закончились денежные средства, а цена их акций составляет менее 1 доллара США. Новизна фармацевтического конвейера искусственного интеллекта также подверглась сомнению со стороны отрасли.

Когда все легкие плоды инновационных лекарств будут собраны, сможет ли ChatGPT стать мощным инструментом, позволяющим нарушить анти-закон Мура о разработке новых лекарств? «На самом деле, нам сейчас не хватает не вычислительной мощности, а того, что у нас нет большого количества высококачественных эффективных данных». Ма Цзянь, генеральный директор Jingtai Technology, отметил на 4-й Глобальной биомедицинской конференции Технологическая конференция и выставка.

Фактически, три важных фактора: вычислительная мощность, алгоритм и данные — составляют машинное обучение искусственного интеллекта. В отчете Soochow Securities Research Report отмечается, что данные определяют глубину модели обучения, алгоритм определяет эффективность и производительность, а вычислительная мощность определяет достижимые размеры ИИ. **Хотя GPT является достаточно подрывной деятельностью, она больше фокусируется на расширении вычислительных ресурсов и не может решить самую большую проблему, сдерживающую создание новых лекарств – дефицит высококачественных данных о НИОКР. **

Данные об исследованиях и разработках инновационных лекарств чрезвычайно конфиденциальны и ценны для фармацевтических компаний, и они, как правило, не желают ими делиться. Кроме того, научная литература и научные исследования также сталкиваются со скрытыми проблемами, такими как отсутствие отрицательных образцов.

По крайней мере, на данный момент, несмотря на благословение ChatGPT, фармацевтический искусственный интеллект играет скорее вспомогательную роль, и мы с нетерпением ждем новых прорывов в будущем.

02 Мультимодальный нож для убийства драконов, революционная вспомогательная диагностика

Представьте себе ситуацию, когда вам нужно узнать о функциях и способах применения определенного препарата, цифровой человек перед большим экраном тщательно инструктирует вас о мерах предосторожности. Нет необходимости внимательно читать инструкцию слово в слово.

И в этом прелесть больших моделей, таких как GPT. Пэн Тао, главный специалист по данным Yidu Cloud, однажды четко заявил, что почти все медицинские продукты/пути можно реорганизовать с помощью больших языковых моделей, чтобы они действительно играли свою роль.

Хотя горячие точки инвестиций по-прежнему сосредоточены на крупных моделях и базах данных, в процессе роста GPT интерпретация отчетов, контроль качества медицинских записей, вспомогательная диагностика, ответы на вопросы знаний и т. д. могут измениться.

12 июля исследовательская группа медицинской консультации Google AI Med-PaLM опубликовала результаты исследования в журнале Nature.Группа клиницистов оценила ответы большой медицинской модели Google и DeepMind Med-PaLM до 92,6%. до уровня настоящих врачей-человеков (92,9%).

Впоследствии статья «На пути к универсальному биомедицинскому искусственному интеллекту» продемонстрировала потенциал многозадачных режимов крупномасштабных мультимодальных генеративных моделей. Исследовательские группы Google Research и Google DeepMind обнаружили, что Med-PaLM M уже может выполнять 14 различных биомедицинских задач, таких как классификация медицинских изображений, ответы на медицинские вопросы, визуальные ответы на вопросы, создание и обобщение радиологических отчетов, а также вызов геномных вариаций.

А среди 246 реальных рентгенограмм грудной клетки врачи отметили, что отчеты, созданные Med-PaLM M, были более приемлемыми, чем отчеты профессиональных рентгенологов, в 40,50% случаев.

** «Сегодня нам следует обратиться к трехсторонней структуре и включить сущности ИИ, подобные GPT-4, в качестве третьего столпа этих трехсторонних отношений». ** В книге «GPT Medical Beyond Imagination» отмечается, что традиционная медицина обычно обращается к священная связь между врачами и пациентами — двусторонние отношения, и ГПТ может выступать третьей стороной, подобно вспомогательной роли врача.

В соответствии с новой трехсторонней медицинской моделью врачи и GPT вместе составляют основной орган диагностики и лечения. При обследовании пациентов искусственный интеллект и врачи участвуют в диагностике и лечении, чтобы обеспечить точность диагностики и лечения. Независимо от того, какую роль GPT играет в сфере медицины, всегда необходимо привлекать людей к анализу всех результатов, которые она генерирует, чтобы в максимальной степени избежать рисков и недостатков технологии.

Недавно Муниципальная комиссия здравоохранения Пекина опубликовала «Пекинские меры по надзору за интернет-диагностикой и лечением (испытание)». Медицинские учреждения, проводящие интернет-диагностику и лечение, должны усилить управление лекарственными средствами. Строго запрещено использовать искусственный интеллект для автоматического выписывать рецепты, при этом строго запрещается выдавать лекарства пациентам до выдачи рецепта. Этот шаг призван регулировать деятельность по интернет-диагностике и лечению, а также максимально устранить риски искусственного интеллекта.

JD Health, Baidu Health, Shenrui Medical, Medical Alliance, Neusoft, Left Hand Doctor и другие компании запустили свои собственные крупномасштабные медицинские вертикальные модели. Сценарии применения в основном сосредоточены на вспомогательных консультациях, вспомогательной диагностике, медицинских консультациях, медицинской интеллектуальной визуализации, и т. д.

«Компании, занимающиеся медицинскими технологиями, активно сотрудничают с базовыми компаниями крупных моделей, и постепенно создается экосистема медицины и здравоохранения крупных моделей искусственного интеллекта. Индустрия развивается очень быстро, оставляя мало времени для наблюдения, обучения и мышления в отрасли. Существует больше ресурсов и более сильные экологические возможности. Предприятия, учреждения и правительства могут участвовать более активно», - резко отметил Гао Гао, управляющий директор EO и президент EO Health.

Хотя производительность ChatGPT радует, новые функции часто появляются так, как и ожидалось, а GPT имеет тенденцию фабриковать информацию, которая иногда становится «иллюзией». Информацию о больших языковых моделях необходимо регулярно обновлять для поддержания точности и своевременности, иначе она легко введет пользователей в заблуждение.

03 Нарушение ведения медицинской документации

По сравнению с «трудными горами для преодоления» в области исследований и разработок лекарств, составлением медицинских карт или одним из подсценариев, в которых ChatGPT может добиться подрывной деятельности.

«Для многих компаний, занимающихся разработкой автоматизированных продуктов для клинической документации, GPT-4 выглядит прорывной технологией.» однажды завершилась «GPT Healthcare Beyond Imagination».

Когда авторы писали этот текст в начале 2023 года, они, возможно, предвидели возможность GPT-4 справиться с самой утомительной и обременительной частью повседневной работы медицинского персонала в последующие дни.

В марте этого года Nuance Communications, дочерняя компания Microsoft по распознаванию речи, выпустила инструмент на базе AI GPT-4 для автоматической записи и создания клинических записей для медицинского персонала. Автоматически создавайте черновой вариант медицинской карты за считанные секунды, что значительно снижает административную нагрузку на врачей.

Как мы все знаем, в процессе диагностики и лечения требуется много документов. Исследование 2016 года, профинансированное Американской медицинской ассоциацией, показало, что за каждый час, проведенный врачами с пациентами, они тратят еще два часа на оформление медицинских документов. Исследование показало, что врачам приходилось тратить дополнительный час или два на оформление документов после работы. Опрос, проведенный в 2017 году журналом Ассоциации американских медицинских колледжей, показал, что более двух третей опрошенных врачей признали, что оформление медицинских документов слишком обременительно.

В нашей стране ситуация не оптимистична. Медицинский персонал в больницах третичного уровня во многих местах получил «штрафы» от местных комиссий по здравоохранению из-за нерегулярного оформления медицинских записей. Хотя хорошо известные электронные медицинские карты заменили рукописные бумажные медицинские карты, медицинский персонал проводит все больше времени перед экранами.

Появление ТШП позволяет людям увидеть возможность снижения нагрузки на медицинский персонал. С точки зрения извлечения информации он может структурировать большие разделы клинического текста, с точки зрения очистки данных ChatGPT может обеспечить работу по проверке согласованности в определенном диапазоне. Повышайте эффективность и качество здравоохранения за счет интеграции данных из разных источников и форматов.

Вэньчжоуский международный госпиталь мира однажды провел тест, в ходе которого были расставлены некоторые «ловушки», в том числе неправильные форматы, пунктуационные ошибки, неправильные названия лекарств и отсутствие информации об использовании лекарств. После прямого запроса ChatGPT на создание отчета приятно, что он может успешно создать соответствующий медицинский отчет, активно исправлять ошибки формата и пунктуации, а также добавлять резюме из двух предложений.

** «Приложения ИИ должны в первую очередь начинаться с областей применения с «высоким воздействием и низким уровнем риска», например, с упрощения административной нагрузки медицинского персонала», - ** многозначительно отметил Дэвид Рью, главный медицинский директор Microsoft.

Медицинская сфера тесно связана с жизнью и здоровьем человека, и надзор за ней чрезвычайно строгий. Если предприятия напрямую используют ChatGPT для разработки услуг клинической диагностики и ориентированных на пациентов услуг диагностики и лечения, риски и проблемы, с которыми они сталкиваются, могут быть непредсказуемыми, и путь к одобрению может оказаться долгим. Напротив, оформление медицинских документов или другие «бэк-офисные» задачи не требуют сложного нормативного контроля безопасности, но необходимость реальна и является одной из проблем.

Сюда смотрят такие компании, как Microsoft, Google и Amazon. По мнению Дэвида Рю, первоначальное применение искусственного интеллекта похоже на то, что у каждого есть машина, но меры управления, такие как знаки остановки и светофоры, еще не готовы. ** «Нам еще предстоит придумать, как сделать это вместе», — добавил он.

Ясно одно: ChatGPT сам по себе не является конечной целью искусственного интеллекта. Это всего лишь одна из серии важнейших вех в области ИИ в будущем. К тому времени его прорыв в медицинской сфере будет еще более достойным ожидания.