Als zwei Personen, die Karrieren an der Schnittstelle von Gesundheitsversorgung und Innovation verbracht haben, haben wir beide die KI -Revolution sowohl mit Aufregung als auch mit Besorgnis beobachtet. Während künstliche Intelligenz verspricht, die Gesundheitsversorgung zu verändern, müssen wir die Realität vom Hype trennen, um sein wahres Potenzial zu nutzen.
Lassen Sie uns klar sein: KI im Gesundheitswesen begann nicht mit Chatgpt. Seit Jahrzehnten verwenden Gesundheitsorganisationen maschinelles Lernen und Mustererkennung, um medizinische Fachkräfte zu unterstützen. Mitte der neunziger Jahre sahen wir KI-Anwendungen in Pathologie zur Erkennung von Krebs. Diese waren für Ärzte nicht ersetzt, sondern Werkzeuge, um ihre Fähigkeiten zu verbessern.
Diese grundlegende Philosophie bleibt heute von entscheidender Bedeutung: KI sollte medizinische Fachkräfte erweitern und nicht ersetzen.
Die derzeitige Welle der generativen KI hat die öffentliche Vorstellungskraft erfasst, aber wir müssen unsere Erwartungen melden. Während diese Modelle beeindruckende Fähigkeiten bei der Verarbeitung großer Mengen an medizinischer Literatur und einem kohärenten Text zeigen, sind sie alles andere als perfekt.
Tatsächlich haben aktuelle Großsprachmodelle Fehlerraten zwischen 15% und 40% – was bei weitem nicht akzeptabel ist, wenn Leben auf dem Spiel stehen.
Welcher Patient würde einem Arzt vertrauen, der 70% der Fälle die richtigen Informationen anbot?
Wenn Sie klinische Studien zusammenfassen, Gespräche zwischen Patienten und Arzt analysieren oder Empfehlungen zur Behandlung abgeben, können wir uns Halluzinationen oder Inkonsistenzen nicht leisten.
Dies bedeutet jedoch nicht, dass wir das Potenzial von AI abtun sollten. Vielmehr müssen wir als Branche strategisch sein, wo und wie wir sie einsetzen. Was Roth und andere darauf hingewiesen haben, dass generative KI-Modelle im medizinischen Denken möglicherweise nie groß sind, aber in der Tat gut darin sein können, Schlüsselfaktoren zu identifizieren, die in die Entscheidungsfindung eingehen sollten.
Infolgedessen liegt das eigentliche Versprechen der KI im Gesundheitswesen in seiner Fähigkeit, menschliche Entscheidungsfindung zu unterstützen und sie nicht zu ersetzen. Diese Tools können massive Mengen an medizinischer Literatur verdauen, Patientenakten analysieren und Muster identifizieren, die selbst den erfahrensten Klinikern entkommen könnten.
Der Schlüssel besteht darin, zuverlässige Entscheidungsunterstützungssysteme aufzubauen. Systeme, die die Musternerkennungsfunktionen der KI mit strenger klinischer Validierung und menschlicher Aufsicht kombinieren.
In vielen Organisationen im Gesundheitswesen, einschließlich solcher, mit denen wir Erfahrung in erster Hand haben, gab es Erkundungen in gezielten Anwendungen, bei denen KI bestimmte Gesundheitsprozesse verbessern kann. Wir haben gelernt, dass Großsprachenmodelle zwar beeindruckende allgemeine Fähigkeiten bieten, spezialisierte Modelle, die sich auf bestimmte Aufgaben konzentrieren, häufig bessere Ergebnisse liefern und dies schneller tun können als Allzweckmodelle.
Kritischerweise können solche gezielten Anwendungen bei der Analyse elektronischer Gesundheitsakten für bestimmte Bedingungen oder Medikamente auch solche Ergebnisse zu einem Bruchteil der Kosten liefern.
Dieser praktische Ansatz bei der Einführung von KI spiegelt eine breitere Wahrheit wider: Innovation in der Gesundheit geht es nicht darum, den neuesten Technologietrend zu verfolgen – es geht darum, nachhaltige Lösungen für echte Probleme zu finden. Als Führungskräfte im Gesundheitswesen müssen wir uns auf Anwendungen konzentrieren, die nachweislich die Ergebnisse der Patienten verbessern, unsere Gesundheitsarbeiter unterstützen, die Privatsphäre der Patienten schützen und die Kosteneffizienz aufrechterhalten.
Der Weg nach vorne erfordert einen ausgewogenen Ansatz, der alle oben genannten Faktoren sorgfältig berücksichtigt. Wir sollten die Fähigkeiten von AI nutzen, um Routineaufgaben zu erledigen, komplexe medizinische Daten zu analysieren und die klinische Entscheidungsfindung zu unterstützen, während wir gleichzeitig hohe Standards für Genauigkeit und Zuverlässigkeit aufrechterhalten. Der Erfolg in der KI im Gesundheitswesen hängt von unserer Fähigkeit ab, die richtige Technologie für die richtige Herausforderung zu erreichen.
Wir müssen der Versuchung jedoch widerstehen, KI als magische Lösung für alle Probleme im Gesundheitswesen zu betrachten und unsere Aufmerksamkeit und unsere Ressourcen für einheitliche Technologien oder diejenigen, die autonome KI-Entscheidungsfindung unterstützen, zu lenken.
In der Zukunft der Gesundheitsversorgung geht es nicht darum, die KI zu übernehmen. Es geht darum, eine symbiotische Beziehung zwischen menschlichem Fachwissen und künstlicher Intelligenz zu schaffen. Durch die Aufrechterhaltung dieser Perspektive können wir das Potenzial der KI nutzen und gleichzeitig ihre Fallstricke vermeiden und letztendlich ein Gesundheitssystem schaffen, das sowohl Patienten als auch Anbietern besser dient.
Aber um dorthin zu gelangen, müssen wir den Hype ignorieren, und wir dürfen uns nicht von fließend täuschen lassen. Wie jeder Arzt Ihnen sagen könnte, gibt es ein Universum von Unterschieden zwischen einem brillanten MED -Studenten und einem zuständigen Kliniker. Wir werden von Patienten und Klinikern gut abschneiden, um diesen Unterschied zu berücksichtigen, während wir die Macht der KI nutzen, um allen zu profitieren.
Foto: Metamorworks, Getty Images
Sachin H. Jain, MD, MBA, FACP, Leads Scan Group und Health Plan und konzentriert sich auf innovative Gesundheitslösungen für ältere Erwachsene. Er hat einen Abschluss an der Harvard College, der Harvard Medical School und der Harvard Business School und ist in der Inneren Medizin ein Vorstand. Dr. Jain war zuvor CEO von Caremore Health System und hatte Führungsrollen in den Zentren für Medicare- und Medicaid -Dienste in Führung.
Amber Nigam ist ein Unternehmer im Gesundheitswesen mit über 12 Jahren Erfahrung in der Gesundheitsversorgung und künstlicher Intelligenz. Er ist Mitbegründer und CEO von Basys.ai, einem digitalen Gesundheitsstart-up, das Gesundheitswesen mit KI optimiert. Zuvor gründete und verkaufte er eine Firma. Amber hat einen Master -Abschluss in Gesundheitsdatenwissenschaft von der Harvard University und betreut aktiv Startups innerhalb der MIT -Sandbox. Seine Arbeiten wurden mit Auszeichnungen und Stipendien anerkannt, darunter der 40 Under 40 Health Catalyst Award des Boston Congress of Public Health.
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