Badania przeprowadzone przez naukowców z Icahn School of Medicine at Mount Sinai wskazują na nowe strategie wykorzystywania dużych modeli językowych (LLM), czyli zaawansowanych systemów sztucznej inteligencji (AI), w placówkach medycznych. Celem tych strategii jest zachowanie wydajności przy jednoczesnym obniżeniu kosztów operacyjnych.
Wyniki tych badań, opublikowane 18 listopada w czasopiśmie npj Digital Medicine [DOI: 10.1038/s41746-024-01315-1], dostarczają wskazówek, jak systemy zdrowia mogą skutecznie korzystać z zaawansowanych narzędzi AI do automatyzacji wielu zadań. Badacze podkreślają, że kluczową korzyścią korzystania z LLM jest oszczędność czasu i kosztów, przy jednoczesnym zapewnieniu stabilnej wydajności nawet w obliczu dużych obciążeń zadaniowych.
Automatyzacja w medycynie – klucz do efektywności
Szpitale oraz inne placówki medyczne generują codziennie ogromne ilości danych. Modele LLM, takie jak GPT-4 opracowany przez OpenAI, oferują imponujące możliwości w zakresie automatyzacji i optymalizacji tych danych. Mogą wspomóc specjalistów medycznych w wielu zadaniach administracyjnych, analitycznych, a także diagnostycznych. Pomimo tego, że technologie te są obiecujące, ich ciągłe działanie wiąże się z wysokimi kosztami, co stanowi przeszkodę w ich powszechnym wdrożeniu.
Dr Girish N. Nadkarni, współautor badań, podkreśla, że analiza ich wyników pozwala stworzyć mapę drogową dla placówek zdrowia, która umożliwi integrację zaawansowanych narzędzi AI w sposób bardziej efektywny kosztowo. Zespół naukowców przeprowadził ponad 300 tysięcy eksperymentów, testując 10 różnych modeli LLM pod kątem ich wydajności w realnych zadaniach klinicznych. Te testy miały na celu zweryfikowanie, jak modele radzą sobie z równoczesnym wykonywaniem wielu zadań oraz jak można zoptymalizować ich działanie, aby zminimalizować koszty.
Optymalizacja kosztów dzięki grupowaniu zadań
Jednym z kluczowych wniosków płynących z badań była możliwość znacznego obniżenia kosztów poprzez grupowanie zadań. Badacze zauważyli, że modele LLM potrafią jednocześnie obsługiwać do 50 różnych zadań klinicznych, takich jak: dobór pacjentów do badań klinicznych, tworzenie kohort badawczych, analizowanie danych epidemiologicznych, przeglądanie bezpieczeństwa leków czy identyfikowanie pacjentów kwalifikujących się do badań profilaktycznych. Dzięki grupowaniu tych zadań, modele mogły pracować efektywnie bez znaczącego spadku dokładności, co może przełożyć się na oszczędności nawet 17-krotne.
Dla dużych systemów opieki zdrowotnej takie podejście może skutkować oszczędnościami sięgającymi milionów dolarów rocznie. Przez optymalizację przepływu pracy oraz redukcję kosztów związanych z obsługą API, zaawansowane narzędzia AI stają się bardziej dostępne finansowo, co otwiera drogę do ich szerszego zastosowania w codziennej praktyce medycznej.
Granice możliwości AI
Jednym z zaskakujących odkryć był fakt, że nawet zaawansowane modele, takie jak GPT-4, zaczynają wykazywać objawy przeciążenia podczas wykonywania zbyt wielu skomplikowanych zadań jednocześnie. Wyniki te wskazują, że modele te, choć potężne, mają swoje granice, które należy rozumieć i uwzględniać przy ich wdrażaniu w kluczowych obszarach opieki zdrowotnej.
Zrozumienie tych ograniczeń jest szczególnie ważne w kontekście niezawodności i stabilności operacyjnej. Wykrycie momentu, w którym modele zaczynają się „męczyć”, pozwala na lepsze zarządzanie ich wydajnością i ograniczenie ryzyka, co w efekcie zwiększa zaufanie do narzędzi AI w sytuacjach krytycznych.
Przyszłość integracji AI w medycynie
Kolejnym etapem badań będzie przetestowanie modeli LLM w rzeczywistych warunkach klinicznych. Naukowcy planują sprawdzić, jak AI poradzi sobie z bieżącą obsługą pacjentów i jak będzie współpracować bezpośrednio z zespołami medycznymi. Będą również testować nowe modele, aby zweryfikować, czy ich możliwości poznawcze zmieniają się wraz z rozwojem technologii.
Docelowo zespół badawczy dąży do stworzenia niezawodnych ram integracji AI w systemach opieki zdrowotnej, które będą balansować pomiędzy efektywnością, dokładnością a opłacalnością. Wdrożenie tych narzędzi ma na celu poprawę jakości opieki nad pacjentem, jednocześnie minimalizując ryzyko i wprowadzając innowacyjne rozwiązania bez generowania dodatkowych kosztów.
Dzięki tego typu badaniom możemy spodziewać się, że sztuczna inteligencja będzie odgrywać coraz większą rolę w usprawnianiu procesów medycznych, co przyniesie korzyści zarówno pacjentom, jak i całym systemom opieki zdrowotnej.
