NY hastane yöneticisi: Multimodal Yüksek Lisans asistanları hasta bakımında bir “paradigma değişimi” yaratacak

New York’un önde gelen hastane sistemlerinden birindeki tıbbi direktör, multimodal geniş dil modellerini (LLM’ler) kullanarak, hastane sistemlerinin hastalar için her şeyi proaktif bir şekilde takip etmek ve teşhis etmek için güçlü sanal doktor asistanları oluşturabileceğini söyledi: NewYork-Presbiteryen (NYP).

NYP Yapay Zeka operasyonları tıbbi direktörü Dr. Ashley Beecy, VentureBeat’te konuştu Yapay Zeka Etki Turu Geçen Cuma New York’ta gerçekleşen olay. Hastane sisteminin, hasta ziyaretlerindeki konuşmaların özetlenmesi gibi değer sağlayan ancak minimum risk taşıyan birkaç ayrı alanda halihazırda üretken yapay zekayla denemeler yaptığını söyledi. Ancak üretken yapay zeka konusundaki coşkunun, hastanelerin “uyguladığım paradigmayı değiştirecek” güçlü ve her şeyi kapsayan asistanlar oluşturmasına olanak tanıyacak iş akışı değişikliğini tetikleyeceğini umuyor.

Multimodal LLM teknolojisi her şeyi kapsayan, proaktif bakım sağlayabilir

Aynı zamanda hastanede kardiyolog olarak da görev yapan Beecy, bunun ne zaman mümkün olacağına dair bir zaman aralığı belirtmedi ancak bunun gelecek yıl ilerleme görmek istediği bir şey olduğunu belirtti. Hastaların göğüs ağrısı yaşadıktan sonra kendisine başvurduklarını söyledi. Ancak hastasının kalp krizi geçirip geçirmeyeceğini önceden bilmeyi tercih edeceğini söyledi. “Ve böylece bu teknolojiyi ve hasta hakkında topladığımız tüm verileri, çok modlu bir perspektiften içgörüler elde etmek için kullanabiliriz; görüntüleme, ekokardiyogramlar ve elektrokardiyogramlar gibi şeylerden, belki de bir insan olarak benim göremeyeceğim içgörüler elde edebiliriz. , ancak AI, olaylar gerçekleşmeden önce harekete geçebilir ve benim de harekete geçmeme izin verir.

Bunun için gerekli teknik kapasitenin çoğunun mevcut olduğunu, ancak bunun gerçekleşmesine izin vermek için dahili iş akışlarının ve süreçlerin ayarlanması veya kendisinin “değişim yönetimi” dediği şeyin önemli olduğunu söyledi. Bunun çok fazla çalışma ve test gerektireceğini ve aynı zamanda kendi hastanesinin ötesinde daha büyük yapısal değişiklik gerektireceği için ulusal sağlık kuruluşlarının fikir paylaşımını da gerektireceğini kabul etti. Hastane sisteminin, hasta ziyaretlerindeki sözlü konuşmaların özetlenmesi gibi üretken yapay zeka için düşük riskli idari kullanım durumlarıyla ilk kez ilgileneceği bir yol görüyor. Sistem daha sonra, bireysel vakalarda kalp hastalığını daha iyi tespit etmenin yolları gibi, üretken yapay zeka ile klinik teşhisleri ele alacak. Ancak o zaman tüm bu unsurları hayal ettiği daha iddialı bir adımda bir araya getirebilir.

“Görmek istediğim şey bir meslektaş, tüm bunları aynı anda kapsayan bir model ve bir sonraki hastamın ne zaman burada olacağını, o hastanın ne kadar süreliğine programlanması gerektiğini saate göre söyleyebiliyorum. Geçmişte onları görmeye gittiklerini ve onları en son gördüğümden bu yana yaptıkları tüm ziyaretlerin özeti nedir ki bunu yorumlayabileyim ve yeniden doldurulmaya ihtiyaçları var mı ve bunu elektronik ortama otomatik olarak doldurabilir misiniz? Sipariş verebilmem için benim için kaydedin; tüm bu görevler bir araya getirildi, böylece iş akışımızın her yerinde mevcut hale geldi.” (Aşağıdaki videodaki tüm yorumlarına bakın).

Beecy, NYP çalışanlarının şu ana kadar genel olarak üretken yapay zekayı benimsediğini ve kullanımına katılmaya istekli göründüklerini söyledi. Cornell ve Columbia Üniversitesi’ndeki iki tıp fakültesine bağlı olan NYP’nin yaklaşık 49.000 çalışanı ve bağlı doktorları bulunmaktadır.

İş akışlarının ve süreçlerin hâlâ üzerinde çalışılması gerekiyor

Kıdemli yapay zeka yazarı Sharon Goldman’ın moderatörlüğünde gerçekleşen bir sohbette Beecy, hastanenin yapay zekanın yeteneklerini (örnek tanıma, özetleme, veri çıkarma ve içerik oluşturma gibi) aynı zamanda düşük riskli en önemli, yüksek değerli uygulamalarla uyumlu hale getirdiğini söyledi. Kişisel favorilerinden birinin, hasta ziyaretlerini kaydederek doktorların üzerindeki idari yükü azaltmak, böylece ziyaret konuşmasının ziyaret sırasında bir nota dönüştürülebilmesini sağlamak olduğunu söyledi. Doktorlar, onun “ortam yazıcıları” olarak adlandırdığı, bilgisayarın arkasında çalışan ve yalnızca ara sıra size bakan kişiler haline geldi. Daha sonra akşamları notları manuel olarak yazıya dökmek için saatler harcayabilirler. “Bunu değiştirmeliyiz” dedi. Hastanenin, ziyaretlerin kaydedilmesi için hastaların onay vermesine ihtiyaç duyacağını, çünkü şeffaflığın önemli olduğunu söyledi. Ancak sonuçlar önemli olacaktır çünkü içerik oluşturma zorunluluğunu ortadan kaldırır ve bunun yerine doktorun doğrulama ve düzenleme yapmasına olanak tanır.

Bunun gibi idari görevlerle ilgili uygulamalardan yola çıkarak, klinik teşhis uygulamaları için yapay zekayı kullanmanın daha zor olduğunu söyledi. Ancak NYP’nin değerlendirdiği bir kullanım örneği, yapısal kalp hastalığınız olup olmadığını tespit etmek için elektrokardiyogram kullanmaktır. Bu, kalp kapakçıklarınızda veya kaslarınızda sorun olduğu zamandır ve genellikle kalbin ultrasonu ile teşhis edilir. Herkes böyle bir ultrasona girmiyor, ancak birçok insan, kalbinizin elektriksel aktivitesinin anlık görüntüsü olan ve yapay zeka kullanarak kalp hastalıklarını da tespit edebilen bir elektrokardiyogram alıyor. “İnsanları tarayabilir ve onlara ihtiyaç duydukları bakımı daha erken sağlayabilirsiniz” dedi.

Riskler çok ama yapay zekayla ilgili heyecan da çok

Üretken yapay zekanın bu uygulamalarda hata yapma riskiyle ilgili herhangi bir endişesi olup olmadığı sorulduğunda, risk konularıyla ilgili “açıklanacak çok şey” olduğunu ancak doktor ziyaretlerin ve teşhislerin özetlerini gözden geçirdiği sürece, çoğu risk önlenebilir. Teknolojinin yüzde 50’de olmadığını çünkü onu kullanmayacağımızı söyledi. Yüzde 100 değil çünkü tüm işlerimizin yerini alacak. Muhtemelen yüzde 90’dadır, bu yüzden sağlayıcının bunu sonunda gözden geçireceğini söylüyorum.”

Bir başka riskin de teknolojiye aşırı güvenmek olduğunu söyledi. LLM teknolojisi o kadar gelişti ki Beecy, ChatGPT’nin GPT 3.5’ten GPT 4’e geçerken kaydettiği ilerlemeyi gösterdi; insanların fazla rehavete kapılmaya başlayabileceğini ve döngüde bir insanın olmasının değerini kaybedebileceğini söyledi.

Beecy, NYP’nin teknolojiye muhafazakar, ölçülü bir yaklaşım benimsediğini ve bunun iki ana paydaşı (üretken yapay zeka araçlarını kullanıma sunmak isteyenler ve bunları kullanacak olanlar) aynı hizaya getirdiğinden emin olduğunu söyledi. Çalışanların bunun iş akışlarına nasıl entegre edildiği ve bunun kendileri için ne anlama geldiği konusunda bazı endişeleri olduğunu söyledi ancak şunları ekledi: “Çok fazla heyecan olduğunu söyleyebilirim… şu anda pilot uygulamaya istekli insanlarımız var.”

Üretken yapay zeka demokratikleştirici bir güç olduğunu kanıtlıyor

Beecy, geçmişte teknolojinin tepeden çalışanlara aktarılma eğiliminde olduğunu söyledi. Ancak New York’taki doktorların ve diğer sağlayıcıların ChatGPT’ye erişebilmesiyle teknolojinin ilk kez gerçekten demokratikleştiğini söyledi. “Yapay zekayı kullanabilirler, onunla iletişim kurabilirler ve bu aslında onların değerli buldukları kullanım senaryolarını ortaya çıkarmalarına olanak tanıyor.” Kullanım senaryolarının yukarıdan aşağıya değil son kullanıcıların kendisinden gelmesinin katılım ve değişim yönetimine yardımcı olduğunu söyledi.

Hastanenin, NYP’nin teknoloji konusunda ne kadar şeffaf olması gerektiğini anlamak için hasta gruplarıyla anket yapmak için iletişime geçtiğini söyledi. Sorular, bir hastanın teknolojinin her kullanıldığında bilmek isteyip istemediğini içerir. Beecy, bunların karmaşık sorular olduğunu ve multidisipliner bir ekip gerektirdiğini, hatta belki de masada sosyologlar ve biyoetik uzmanlarının da yer aldığını söyledi.

Microsoft’un sorumlu yapay zeka mühendisliğinden sorumlu global lideri Sarah Bird, Beecy’nin ardından Sharon Goldman ve benim moderatörlüğünü yaptığımız bir oturumda konuştu. Ona, Microsoft’un yapay zeka teknolojisinin durumu göz önüne alındığında, Beecy’nin her şeyi kapsayan iddialı bir doktor asistanı vizyonunun yakın zamanda mümkün olup olmayacağını sorduk. (Microsoft, kurumsal şirketlere üretken yapay zeka sağlamak için OpenAI ile yakın işbirliği içinde çalışır.)

Bird, teknolojinin böyle bir asistan için gereken yapı taşlarını sağlayabileceğini, örneğin akışı belirli görevlere ayırabileceğini ve teknolojiyi güvenilir bilgiye erişimle temellendirebileceğini öne sürdü. Ancak üretken yapay zeka özetleriyle ilgili bir endişenin, teknolojinin doğru olmayabilecek bilgiler ekleyebilmesi veya bilgileri çıkarabilmesi olduğunu söyledi. Doktor ziyaretinin özetinden bir semptomun atlanmasının teşhisin anlamını tamamen değiştirebileceğini söyledi. “Modele tıbbi bilgileri daha derin bir şekilde anlamasını sağladığımız ve böylece gerçekten etkili bir şekilde özetleyebildiği teknikleri deniyoruz.”

Tam açıklama: Microsoft, VentureBeat’in bu New York etkinlik durağına sponsor oldu Yapay Zeka Etki Turuancak NewYork-Presbyterian ve Citi’den konuşmacılar VentureBeat tarafından bağımsız olarak seçildi. Yapay Zeka Etki Turu’ndaki bir sonraki duraklarımıza göz atın ve bir sonraki etkinliklere davet için nasıl başvurulacağını öğrenin. 27 Mart’ta Boston’da Ve 10 Nisan’da Atlanta’da.