ChatGPT للرعاية الصحية: سنغافورة تستعين بالذكاء الاصطناعي لتعزيز إنتاجية الأطباء

تستعين نظام الصحة الوطني في سنغافورة (NUHS) بتقنية الذكاء الاصطناعي لتحسين إنتاجية الأطباء. وفي قلب هذا الهدف يكمن نموذج GPT الجديد الذي تم إطلاقه خصيصًا لمقدمي الرعاية الصحية.

كشفت التقارير يوم الاثنين عن إطلاق NUHS أداة شبيهة بـ ChatGPT يمكنها مساعدة مقدمي الرعاية الصحية في تلخيص ملاحظات حالة المريض في ثوانٍ. وتُعرف باسم "RUSSELL-GPT"، ويمكن لنموذج اللغة الكبير هذا أيضًا كتابة رسائل إحالة متماسكة للأطباء من الملخصات.

وقد تم تدريب RUSSELL-GPT خصيصًا لتقديم المساعدة والإجابات على الأسئلة المتعلقة بالحالات الطبية وإرشادات الممارسة السريرية، وفقًا للتقرير. ونموذج الذكاء الاصطناعي هذا يُستخدم بالفعل في نموذج NUHS للتنبؤ بمسار المريض لتحليل رحلات الرعاية الصحية الفردية للمرضى من البيانات التاريخية. 

"من خلال تلخيص المعرفة الطبية المحلية الدقيقة إلى تقليل العمل الإداري لأطباءنا وممرضينا، سي带来 هذا النموذج اللغوي الكبير فوائد لكل من العاملين في مجال الرعاية الصحية والمرضى"، يقول الأستاذ المساعد ومدير مجموعة CTO في NUHS، نجيم كي يوان.

NUHS تبني أداة شبيهة بـ ChatGPT لتسهيل سير العمل الطبي

ويُقال إن أداة الذكاء الاصطناعي الجديدة مبنية على بنية الحوسبة الفائقة Prescience الخاصة بـ NUHS ذات السعة البتابايتية، والتي أصبحت تعمل بالكامل في يوليو. وتستضيف منشأة الحوسبة الفائقة أيضًا نموذج SMILE AI، وهو نموذج آخر لرسم خرائط الأسنان ثلاثي الأبعاد مدعوم بالذكاء الاصطناعي يمكنه إظهار حالة الأسنان في الفم. 

وتحدث مدير الاستراتيجية والتخطيط والمشاركة في NSCC، برنارد تان، حول استخدام الحاسوب الفائق في الذكاء الاصطناعي قائلاً: 

"إن إطلاق الحاسوب الفائق لـ NUHS في الوقت المناسب بسبب الاهتمام التاريخي بـ [g]enerative AI، وخصوصًا مع الطلب العالمي الشديد على موارد الحوسبة اللازمة لتشغيل هذه التقنيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي."

وتبحث NUHS حاليًا عن توسيع نطاق استخدام RUSSELL-GPT من خلال نشره بشكل تدريجي عبر مجموعتها. وفي المستقبل، تنوي المؤسسة الصحية reportedly استخدام الأداة لتحليل والتنبؤ بشدة ومسار الحالات الصحية الشائعة، مثل التهابات المسالك البولية. 

يضيف RUSSELL-GPT الآن إلى القائمة القصيرة لنماذج اللغة الكبيرة المصممة لتقديم المساعدة لممارسي الطب.

في يونيو، أفادت Cryptopolitan بأن UNC Health، بالتعاون مع Epic وMicrosoft، تختبر نموذج لغة كبير (LLM) للحد من إرهاق الأطباء وتعزيز العلاقة بين المريض ومقدم الرعاية الصحية. يحقق أداة الذكاء الاصطناعي ذلك من خلال مساعدة الأطباء في صياغة ردود على اتصالات المرضى، من بين قدرات أخرى.

في الشهر الماضي، وقعت أنظمة المعلومات الصحية المتكاملة في سنغافورة أيضًا مذكرة تفاهم مع Microsoft لبناء تطبيقات ذكية باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، بما في ذلك نموذج GPT يمكنه أتمتة المهام وتحويل سير عمل الأطباء.

مشكلة نماذج الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

يُعتقد أن للذكاء الاصطناعي فوائد هائلة في قطاع الرعاية الصحية وما بعده. إن تطوير نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) هو مجرد واحد من أكثر التطبيقات استكشافًا لهذه التكنولوجيا. ومع ذلك، على الرغم من حالات الاستخدام الواعدة، وجد بعض الباحثين أن المعلومات الطبية التي يولدها الذكاء الاصطناعي قد تشكل بعض المخاطر. 

اكتشف باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا مؤخرًا أن نماذج الذكاء الاصطناعي لديها القدرة على تفاقم عدم المساواة والتحيزات في التشخيص الطبي والعلاج، خاصة بالنسبة للشرائح الفرعية الممثلة تمثيلًا ناقصًا. يمكن أن تتدخل التحيزات في كيفية معاملة أشخاص أو مجموعات معينة.

في تحليلهم، اكتشف الباحثون أربعة أنواع من تحولات السكان الفرعية المسببة للتحيزات مع نماذج الذكاء الاصطناعي. وتشمل هذه الارتباطات الزائفة، وعدم توازن السمات، وعدم توازن الفئات، وتعميم السمات. ووفقًا للفريق، يجب معالجة هذه التحولات لتحقيق العدالة مع نماذج الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي.