OpenAI stieß letzten Monat auf großes Medieninteresse, als es ankündigte, dass sein Signaturprodukt chatgpt auf dem Vormarsch ist Erinnerung.

„Wir testen die Fähigkeit von ChatGPT, sich an die von Ihnen besprochenen Dinge zu erinnern“, was bedeutet, dass das generative KI-System „das Gelernte zwischen den Chats übertragen und so relevantere Antworten liefern kann“, so das in San Francisco ansässige Unternehmen für künstliche Intelligenz erklärt auf seinem Blog.

Während die Tech-Community von beiden begeistert ist Aufregung Und AuffassungDie erste Berichterstattung in den Medien konzentrierte sich auf (a) charmante Beispiele, wie die KI, die sich an die Vorliebe Ihres Kindes für Quallen erinnert, oder (b) bekannte Bedenken der Benutzer hinsichtlich Voreingenommenheit und Privatsphäre.

Bisher wird in der landesweiten Diskussion die größte Chance übersehen. Der Unternehmensblog von OpenAI weist darauf hin: „Wir ergreifen Schritte, um Vorurteile zu bewerten und abzumildern und ChatGPT davon abzuhalten, sich proaktiv an vertrauliche Informationen zu erinnern. wie Ihre Gesundheitsdaten – es sei denn, Sie verlangen es ausdrücklich.“

Auch wenn es noch viele technologische Hürden zu überwinden und Ängste zu mildern gilt, wird die gedächtnisgestützte KI dies tun ein entscheidender Schritt zur Umgestaltung der US-Medizin. Es birgt das Potenzial, die Gesundheitsversorgung personalisierter, patientenzentrierter und erschwinglicher zu machen.

Mit Blick auf die Zukunft werden die erweiterten Speicherfähigkeiten der generativen KI die klinischen Ergebnisse verbessern und die US-Medizin revolutionieren. Hier sind drei mögliche Durchbrüche:

1. Genauere Diagnosen

Seit über einem Jahrzehnt ist es das Ziel von Ärzten, eine präzise, ​​personalisierte Pflege zu bieten, die auf das einzigartige Gesundheitsprofil jedes Patienten zugeschnitten ist, einschließlich seiner genetischen Ausstattung und persönlichen Gesundheitspräferenzen. Ihre Bemühungen stießen jedoch auf erhebliche Hindernisse.

Eine große Herausforderung ist die enorme Menge an Wissen, die erforderlich ist, um die medizinische Versorgung individuell anzupassen. Beispielsweise besteht das menschliche Genom aus etwa 3 Milliarden DNA-Basenpaaren, die, wenn sie als Buchstaben (A, C, G, T) eingegeben würden, etwa 200 New Yorker Telefonbücher füllen würden.

Ein weiterer Grund ist das medizinische Wissen verdoppelt sich alle 73 TageDies macht es für Ärzte nahezu unmöglich, mit innovativen medizinischen Erkenntnissen und neueren Leitlinien zur Patientenhilfe Schritt zu halten.

Eine dritte Hürde ist der Zugriff auf eine umfassende Krankenakte. Da ein durchschnittlicher Patient im Laufe seines Lebens 19 Ärzte konsultiert, sind seine Krankenakten oft über zahlreiche Arztpraxen und Gesundheitssysteme verteilt. Die mangelnde Interoperabilität zwischen elektronischen Patientenaktensystemen verschärft dieses Problem und verhindert, dass Ärzte – und damit auch die generative KI – auf die vollständige Krankengeschichte eines Patienten zugreifen können.

Die Einführung spezialisierter Plug-ins (sogenannte GPTs) in Kombination mit KI-Speicher bietet einen vielversprechenden Workaround. Doch das aktuelle Gedächtnis der KI wird den Bedürfnissen der Patienten nicht gerecht. ChatGPTs aktueller „Kontextfenster” (wie viele Wörter es sich merken kann, bevor es sein Gedächtnis verliert) liegt unter den fast 17.000 gefundenen Wörtern die Krankenakte eines durchschnittlichen Patienten. Prognosen gehen jedoch davon aus, dass ChatGPT innerhalb der nächsten fünf Jahre 30-mal leistungsfähiger werden wird, wodurch seine Datenaufbewahrungsfunktionen drastisch erweitert und seine Zuverlässigkeit erhöht werden.

Zunächst könnte generative KI über Plattformen wie MyChart auf einen begrenzten Satz an Patientendaten zugreifen, die über Heimcomputer oder Smartphones heruntergeladen werden können. Letztendlich werden generative KI-Apps (oder Plug-ins oder einzelne GPTs) es Patienten jedoch ermöglichen, ihre digitalen Krankenakten verschiedener Gesundheitsdienstleister zu konsolidieren.

Wenn diese Informationen im Speicher einer KI gespeichert werden, können Patienten ihre Symptome eingeben und spezifische Diagnose- und Behandlungsvorschläge erhalten. Für Menschen, die sich über die Bedeutung oder Dringlichkeit neuer Symptome unsicher sind, gibt die KI verlässliche Ratschläge. Und für Patienten mit seltenen oder komplexen Erkrankungen bietet es wertvolle Zweitmeinungen. Erweiterte Diagnosefähigkeiten in Kombination mit umfassenden Gesundheitsinformationen würden entscheidend dazu beitragen, die 400.000 jährlichen Todesfälle aufgrund von Fehldiagnosen zu reduzieren.

2. Weniger Komplikationen durch chronische Krankheiten

Chronische Krankheiten wie Diabetes, Bluthochdruck, Fettleibigkeit und Asthma betreffen 6 von 10 Erwachsenen in den USA, und ihre Komplikationen sind jedes Jahr für 1,7 Millionen Todesfälle verantwortlich.

Im Gegensatz zu akuten Krankheiten, die plötzlich auftreten und in der Regel schnell durch eine Behandlung geheilt werden können, bleiben chronische Erkrankungen über einen längeren Zeitraum bestehen und betreffen täglich Dutzende Millionen Amerikaner.

Die Betreuung dieser Erkrankungen in einer Arztpraxis ist sporadisch und alles andere als optimal. Patienten mit chronischen Erkrankungen suchen ihren Arzt in der Regel höchstens alle drei bis vier Monate auf. Regelmäßige Pflege bedeutet, dass Ärzte nur eine Momentaufnahme des Gesundheitszustands des Patienten erhalten und entscheidende Veränderungen im Alltag übersehen. Dadurch werden Krankheiten nicht so gut kontrolliert, wie sie sollten, was zu schwerwiegenden, vermeidbaren Komplikationen wie Herzinfarkten, Schlaganfällen, Nierenversagen und Krebs führt.

Auf nationaler Ebene wird Bluthochdruck beispielsweise nur in 60 % der Fälle ausreichend kontrolliert, und eine wirksame Blutzuckerkontrolle bei Typ-2-Diabetes wird in weniger als der Hälfte der Fälle erreicht. Die Centers for Disease Control and Prevention heben den Schaden hervor, der durch schlechtes Krankheitsmanagement in den USA verursacht wird:

• Durch die richtige Behandlung kann das Risiko von Blindheit, Nierenversagen und Herzerkrankungen um 40 % gesenkt werden.
• Eine wirksame Blutdruckregulierung kann das Risiko für Herzinfarkte oder Schlaganfälle um 30 bis 50 % senken.
• Regelmäßige Augenuntersuchungen könnten 90 % der diabetesbedingten Blindheit verhindern.
• Fußuntersuchungen und Patientenaufklärung könnten 85 % der diabetesbedingten Beinamputationen verhindern.
• Eine frühzeitige Behandlung einer diabetesbedingten Nierenerkrankung könnte die Notwendigkeit einer Dialyse um ein Drittel reduzieren.

Wenn man diese Prozentsätze auf die Zahl der Todesopfer durch chronische Krankheitskomplikationen in den Vereinigten Staaten anwendet, deuten diese CDC-Schätzungen darauf hin, dass jährlich mehr als eine halbe Million Leben durch die Vermeidung von Herzinfarkten, Schlaganfällen, Krebs und Infektionen gerettet werden könnten.

Generative KI hat das Potenzial, die Behandlung chronischer Krankheiten zu verändern, indem sie sich mit tragbaren Geräten verbindet, Patienten über ihren Gesundheitszustand informiert und Medikamentenanpassungen oder Änderungen des Lebensstils vorschlägt. Es kann Patienten an notwendige Untersuchungen erinnern und sogar Untersuchungstermine und den Transport erleichtern. Diese proaktiven Ansätze würden das Krankheitsmanagement erheblich verbessern, Komplikationen reduzieren und die Gesundheitsergebnisse verbessern.

3. Sicherere Krankenhäuser

Patienten, die in Krankenhäuser eingeliefert werden, insbesondere schwerkranke Patienten, sind erheblichen Risiken ausgesetzt – nicht nur durch ihre Verletzung oder Krankheit, sondern auch durch das Krankenhaus selbst. Derzeit profitiert aus Kostengründen nur ein Bruchteil der Patienten von einer kontinuierlichen Überwachung (z. B. Intensivpatienten oder Patienten unter Telemonitoring). Es ist teuer, ständig nach Blutdruckveränderungen, Pulsveränderungen oder unerwarteten Herzrhythmusstörungen zu suchen. Deshalb werden die meisten Patienten in Krankenhausbetten nur sporadisch untersucht, wodurch Lücken in der Versorgung entstehen.

ChatGPT könnte, sobald es in tragbare Geräte und Nachtmonitore integriert ist, die stationäre Versorgung radikal verbessern. Kontinuierliche Überwachung, unterstützt durch die Fähigkeit der KI, sich den klinischen Zustand eines Patienten im Laufe der Zeit zu merken und zu vergleichen, würde es der Technologie ermöglichen, medizinische Fachkräfte sofort zu alarmieren, wenn ein Problem auftritt, und ein schnelles Eingreifen zu ermöglichen.

Darüber hinaus könnte generative KI in Kombination mit Videoüberwachung die Bereitstellung medizinischer Versorgung überwachen und etwaige Abweichungen von etablierten Best Practices erkennen. Diese Echtzeitüberwachung könnte das Pflegepersonal sofort warnen, Medikamentenunfällen vorbeugen und das Infektionsrisiko verringern.

Auf diese Weise würde diese Technologie dazu beitragen, die unglaublichen 250.000 jährlichen Todesfälle zu reduzieren, die jedes Jahr auf vermeidbare medizinische Fehler zurückzuführen sind.

Obwohl ChatGPT und ähnliche Technologien ein enormes Potenzial bergen, ist es wichtig zu verstehen, dass die heutigen generativen KI-Tools immer noch die Aufsicht eines Arztes erfordern. Die Gewährleistung der Präzision von Empfehlungen, der Schutz der Privatsphäre und Sicherheit des Einzelnen sowie die Bewältigung technologischer Herausforderungen sind wichtige Überlegungen bei der Konvergenz von Gesundheitsversorgung und generativer KI.

Dennoch deutet das exponentielle Wachstum der Fähigkeiten der generativen KI (die sich jedes Jahr verdoppelt) auf eine transformative Zukunft für die medizinische Praxis hin. Zu diesem Zweck ist es für die medizinische Gemeinschaft unerlässlich, sich jetzt auf diese Entwicklung vorzubereiten. Die Fakultät der medizinischen Fakultät sollte die nächste Generation von Gesundheitsfachkräften mit dem Wissen und den Werkzeugen ausstatten, die erforderlich sind, um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen. Und medizinische Fachgesellschaften müssen die Lehrmittel schaffen, die sowohl Ärzte als auch Patienten nutzen können, um die besten klinischen Ergebnisse zu erzielen. Mit Speicher und GPTs füllt sich das KI-Toolkit des Arztes schnell.

Folge mir auf Twitter oder LinkedIn. Kasse Mein Webseite oder einige meiner anderen Arbeiten Hier.