Медленное и устойчивое внедрение genAI в здравоохранение Азиатско-Тихоокеанского региона в 2024 году

Никогда еще ни один современный инструмент не обещал большей эффективности и поддержки, чем тот, который предлагает генеративный искусственный интеллект. В прошлом году отрасли, в том числе здравоохранение, быстро подхватили эту тенденцию, чтобы получить преимущество первопроходца. Приложения также были разнообразны: от документирования до поддержки клинических решений и даже в сочетание с робототехникой.

В то время энтузиазм в отношении генИИ в этом году останется повышенным – правительства даже инвестируют в этом новом прибыльное пространство«Темпы внедрения, скорее всего, будут медленными», — говорит Кота Кубо, генеральный директор Ubie.

Мы взяли у него интервью, чтобы обсудить, как их партнеры в Азиатско-Тихоокеанском регионе и США получили genAI, куда эта тенденция может пойти в 2024 году и как заинтересованные стороны в сфере здравоохранения могут эффективно извлечь огромную ценность genAI.

Вопрос: Как ваши партнеры воспринимают генеративный ИИ и какую пользу они от него получают?

А: Наши партнеры в Японии, особенно наиболее инновационные, обычно интересуются генИИ, поскольку понимают, что он может повлиять на эффективность их работы. Они заинтересованы в использовании платформы genAI, управляемой ChatGPT или Med-PaLM, в своих клиниках, однако у большинства из них нет доступа к Интернету — если только они не внедрят облачные сервисы, такие как Ubie.

Даже если бы они могли успешно использовать genAI, только более технически подкованные пользователи смогли бы использовать его в полной мере, поскольку пользователям сложно придумать реальные варианты использования. Итак, теперь есть рыночный спрос на поставщиков программного обеспечения для предоставления вариантов использования, которые сочетают в себе genAI и могут быть интегрированы в реальный клинический рабочий процесс.

Мы стали свидетелями успешного внедрения и интеграции genAI в наш продукт, который сейчас используется в клиниках и больницах. Недавно мы выпустили функцию, которая использует LLM (большую языковую модель) для обобщения симптомов пациента и ответов со свободными ответами. Это дает врачам возможность быстро понять состояние пациента и проводить больше времени с пациентами лицом к лицу. В ходе пилотных испытаний 90% врачей заявили, что намерены продолжать использовать эту функцию. Это показывает, что если решение доступно и оказывает положительное влияние на врачей, оно будет принято.

Есть еще барьеры на пути полного внедрения, такие как системы, безопасность и рабочие привычки, но Ubie уже получил широкое распространение: к настоящему времени мы достигли 47 префектур Японии и более 1700 медицинских учреждений.

Вопрос: Видите ли вы какую-либо разницу, скажем, по культуре, в том, как генИИ воспринимается в Японии и США?

А: Да, есть существенные различия. Некоторые из них связаны с культурой, но многие связаны с системами здравоохранения. Двумя основными факторами являются то, что государственная система медицинского страхования Японии обеспечивает всеобщее покрытие и что данные пациентов в Японии контролируются более централизованно, чем в США.

Благодаря всеобщему охвату японцев поощряют обращаться к врачу, когда они плохо себя чувствуют. В США на решение посетить врача сильно влияют страховое покрытие, доплаты и наличные сборы. Обычно это заставляет американских пациентов избегать контроля над своим здоровьем, если только состояние не становится очень серьезным. Таким образом, возмещение является важным фактором при рассмотрении рынка США.

С точки зрения ИИ, благодаря централизации данных в Японии, внедрение ИИ становится более масштабируемым. Технологические компании ускоряют свой подход к получению доступа к государственным данным, которые предлагают большую базу данных. В Японии одним из самых больших препятствий на пути внедрения генИИ в больницах является сеть, поскольку большинство больниц не имеют доступа к Интернету.

В целом, ИИ в здравоохранении менее популярен в Японии, чем в США, а это означает, что лицам, принимающим решения, необходимо избегать шума и беспорядка. Однако это ограничивает возможности и может задержать внедрение более передовых технологий.

Вопрос: Как вы думаете, куда пойдет внедрение генеративного ИИ в здравоохранение в Азии и США в этом 2024 году и в ближайшие годы? Ажиотаж продолжится?

А: Ажиотаж продолжится и после 2024 года, но темпы внедрения останутся медленными. Это потому, что genAI все еще доказывает, что он может оказывать безопасное и эффективное воздействие во всех областях здравоохранения. Мы будем проявлять наибольшую осторожность ко всему, что напрямую влияет на уход за пациентами. Мы знаем, что технологии могут улучшить здравоохранение, но если они не будут работать должным образом, они могут замедлить работу систем здравоохранения, стоить денег, повысить лояльность потребителей и, что хуже всего, повлиять на результаты лечения пациентов.

В Азии и США наиболее важными аспектами усыновления будут нормативные и культурные барьеры. Разработчикам необходимо учитывать, как механизм искусственного интеллекта функционирует в соответствии с местными законами и правилами. Конфиденциальность станет одной из первых основных областей, которой компания должна будет заняться, а затем адаптироваться к каждой отдельной системе здравоохранения – непосредственно к пациентам, больничным системам, фармацевтическим препаратам – и, конечно же, правам пациентов.

С культурной точки зрения их много. Одна из проблем, с которой столкнулся Уби, заключалась в том, как адаптироваться к различные культурные контексты. Хотя многие LLM обладают мощными возможностями перевода, в каждом населенном пункте свои предпочтения и потребности. Ubie испытал это на собственном опыте, когда мы запустили платформу в Сингапуре и США. Помимо настройки прямых переводов, нам пришлось адаптировать наш пользовательский интерфейс в соответствии с предпочтениями пациентов, и единственный способ сделать это — прислушиваться к вашим пользователям. Поэтому я ожидаю, что в следующем году многие технологические игроки сосредоточатся на экспериментах, сборе данных и настройке.

Наконец, с глобальной точки зрения важно, чтобы мы перестаньте смотреть на генИИ как на монолит, который придет спасти здравоохранение. Это скорее совокупность различных точных машин, каждая из которых обладает особыми возможностями. Это не универсальное решение.

Успех и доверие к системам, которые в конечном итоге будут внедрены, будут основаны на реальных результатах и ​​доказанной точности. По-настоящему полезные системы должны последовательно копировать или превосходить текущие человеческие стандарты или повышать эффективность.

Вопрос: Как вы думаете, где еще в здравоохранении генИИ может принести пользу в будущем?

А: ИИ может пойти куда угодно, если у нас есть возможность мечтать об этом и развивать его. Мы уже видим, как ИИ влияет на клинические испытания, документацию, взаимодействие с пациентами и многое другое. GenAI также может помочь с анализом данных, чтобы демократизировать получение информации и исследования. Однако ценность и успех во многом будут зависеть от знаний разработчиков и желания пользователей.

Системные способности и интеллект будут отличительной чертой. Если взглянуть на движок, скажем, ChatGPT, ваш продукт должен быть чем-то большим, чем просто оболочка поверх него. Только те, кто глубоко разбирается в технологии и конкретной области здравоохранения, могут по-настоящему реализовать потенциал genAI.

Разработчикам также необходимо задаться вопросом, насколько хорошо их машинное обучение адаптируется к новым входным данным и насколько точен ИИ при реализации соответствующих изменений. Является ли ваша модель хрупкой, существует ли соответствующая петля обратной связи, можете ли вы быстро и легко внедрять новые правила и изменения в более широкую систему здравоохранения?

С точки зрения пользователя, управление изменениями будет иметь решающее значение, поскольку без внутреннего одобрения не будет иметь значения, на что способен инструмент. Затем вам нужно заставить персонал действительно использовать системы. Эффективность многих инструментов ограничена, поскольку ни у кого нет времени, терпения или энергии для их изучения или использования. Это еще одна область, где компаниям придется учитывать культурные различия и взгляды на новые технологии при выходе на новые рынки.

Независимо от того, какие потенциальные системы могут быть внедрены, истинной мерой будет то, насколько это поможет пациентам и как вы заслужите доверие системы здравоохранения, поставщиков услуг и пациентов.

_

Ответы отредактированы для краткости и ясности.