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AIを生成する
![Aug 12, 2023](/themes/hestia/images/news-details-icon1.webp)
OpenAI 社は 11 月に、ユーザーと会話する機能を備えた一般公開されている生成人工知能 (AI) ツールである ChatGPT を発表しました。 世界は一夜にして変わりました。 AI が突然利用可能になり、組織や個人のユーザーがこれまでに見たことのない能力でアクセスできるようになり、業界全体のリーダーがこの革命的なテクノロジーの意味と有用性を検討するようになりました。
AI アプリケーションは、医療システム、医療提供者、そして...[+] 患者の医療体験に革命をもたらしています。
生成 AI は、大規模言語モデル (LLM) を利用する機械学習の高度な形式であり、ユーザーのプロンプトや質問に応じてコンテンツを生成する独自の機能をアプリケーションに提供します。 従来の AI モデルは特定のタスクを実行するために機械学習を活用していましたが、生成型 AI は、生データによって通知されたパターンと関係から引き出すアルゴリズムに依存して、さまざまなドメインにわたる新しいコンテンツを作成します。
過度に単純化して一般化すると、生成 AI は統計的仮定に基づくデータを使用して、最も可能性の高い応答を生成します。 「ビル・フリストとは?」から何でも入力できます。 「ナッシュビルへの 3 日間の訪問を計画してください。」 これらのそれぞれ、およびその間のすべてについて、論理的で調整された出力を受け取ります。 本当にすごいですね。
ChatGPT のリリース以来、Google の Bard や Microsoft の OpenAI GPT-4 など、他の複数の生成 AI ツールが公開されており、それらはいずれも従来人間の知能を必要としていたタスクを実行します。 この種のテクノロジーが多様なビジネス モデルに組み込まれることの意味と可能性は非常に大きいです。 これが最も当てはまるのは医療業界です。
人間の思考と能力を補うツールとして、従来型 AI と生成型 AI の両方に、さまざまなメカニズムを通じて医療提供を改善する機会があります。 以下の例は、最近強化された従来の AI モデルと新しい生成 AI アプリケーションがどのように医療イノベーションを推進しているかを示しています。
強化された診断機能:AI は、医療提供者がより迅速かつ正確に診断できるよう支援する役割を果たしています。 AI テクノロジーは、人間よりも迅速かつ正確に異常を発見し、がんを検出することができます。 実際、FDA が最初の自律型 AI ベースの診断医療ツールを承認したのは 5 年前でした。 Digital Diagnostics によって開発されたこの強化された AI は、早期に発見しなければ不可逆的な失明を引き起こす糖尿病性網膜症を検出します。
医薬品の開発とアクセス:バイオテクノロジー業界は、特に医薬品の開発において、強化された AI テクノロジーとイノベーションに自然に適合しています。強化された AI は、研究と設計のプロセスを促進するだけでなく、医薬品のシミュレーションと試験を改善します。 歴史的に、医薬品開発プロセスは長くて費用がかかりましたが、AIテクノロジーは臨床提供までの時間を短縮し、医薬品開発の全体的なコストを削減し、救命および生活を改善する医薬品を必要とする患者により迅速に届けることに大きな可能性を示しています。 。
管理効率:生成 AI は、管理タスクや時間のかかるバックオフィス機能の合理化において、医療分野に最も直接的な影響を与えると予測されています。 行政支出と無駄は米国の医療分野にとって大きな問題です。 今年初めに発表された保健問題報告書によると、医療費総額の15~30%が行政コストに起因しており、少なくとも半分は非効率または無駄であることが判明した。 最近の試算によると、医療システムに AI ツールを導入することで、米国の医療業界は年間 2,000 億ドルから 3,600 億ドルを節約できる可能性があります。 これはコストを削減し、無駄な支出を制限する大きな機会です。 Carta Healthcare や CodaMetrix のような若い新興企業 (Frist Cressey Ventures と提携する 2 社) は、この分野で AI 機能を活用しています。 たとえば、Carta の「Atlas」製品は、医療記録からデータを取得して臨床レジストリにデータを入力することで、クリニックのスタッフがデータの可用性と精度を高めながら他の業務に集中できるようにします。 そして、CodaMetrix は、医療システムの収益サイクル償還モデルの最もコストのかかるコンポーネントの 1 つを再考するために、AI を活用した自律コーディングの使用に焦点を当てています。