Оглавление
Проблемы в работе с медицинскими данными
Медицинские записи пациентов часто бывают сложными и неполными, что затрудняет доступ врачей к необходимой информации. Кроме того, медицинским специалистам сложно успевать за огромным количеством новых исследований, клинических испытаний и научных публикаций, которые постоянно появляются в отрасли.
Решение NYU Langone Health
NYU Langone Health, расположенный в Нью-Йорке, разработал уникальный подход для решения этих проблем. Этот академический медицинский центр, включающий Школу медицины NYU Grossman и Школу медицины NYU Grossman на Лонг-Айленде, а также шесть стационарных больниц и 375 амбулаторных клиник, создал крупную языковую модель (LLM). Эта модель служит надежным помощником в исследованиях и медицинским советником.
Каждую ночь модель обрабатывает электронные медицинские записи (EHR), сопоставляя их с актуальными исследованиями, рекомендациями по диагностике и важной справочной информацией. На следующее утро резидент получает краткое и персонализированное письмо с этой информацией. Это часть подхода NYU Langone к медицинскому образованию, который они называют «точным медицинским образованием».
Как работает система
NYU Langone использует модель на основе Llama-3.1-8B-instruct и базу данных Chroma для поиска и генерации информации. Каждую ночь модель подключается к базе данных EHR, извлекает информацию о пациентах и ищет актуальные исследования в PubMed. Затем она выбирает наиболее релевантные материалы и формирует письмо для студентов и резидентов.
Например, если пациент с сердечной недостаточностью проходил обследование, резидент получит письмо с информацией о патологии сердца, новейших методах лечения и вопросами для самоподготовки.
Реакция пользователей
Студенты, резиденты и преподаватели высоко оценили систему. Они отметили, что она помогает им оставаться в курсе последних данных и улучшает процесс принятия решений. Даже временный сбой в работе системы вызвал недовольство среди пользователей, что подтвердило ее важность.
Проверь свои знания в наших бесплатных тестах по ИИ! Пройди тест и узнай, насколько хорошо ты разбираешься в технологиях искусственного интеллекта!
Преимущества точного медицинского образования
Эта система основана на использовании больших объемов данных, искусственного интеллекта и мощных алгоритмов. NYU Langone собирает данные о студентах, их успеваемости, клинических решениях и взаимодействии с пациентами. Все это позволяет создавать персонализированные образовательные программы.
Отказ от универсального подхода
Традиционное медицинское образование часто предлагает одинаковые программы для всех студентов, независимо от их специализации. Однако с помощью генеративного ИИ NYU Langone смог перейти к индивидуальному подходу. Это особенно важно для таких разных специальностей, как нейрохирургия и психиатрия.
Пример для других учреждений
Несмотря на некоторые технические сложности, команда NYU Langone уверена в успехе своего проекта. Они используют открытые технологии, чтобы другие медицинские учреждения могли повторить их опыт.
Переосмысление традиций в медицине
Одной из главных проблем является страх перед потерей навыков из-за использования ИИ. Однако, как отметил Триола, ИИ не заменяет врачей, а усиливает их возможности. Вместо конкуренции между человеком и машиной важно найти баланс, где ИИ становится помощником, а не соперником.
NYU Langone Health демонстрирует, как современные технологии могут изменить медицинское образование и улучшить качество медицинской помощи. Их подход служит примером для других учреждений, стремящихся внедрить инновации в свою работу.
