OpenAI выходит на медицинский рынок
OpenAI представила сразу два новых продукта для здравоохранения: ChatGPT Health для потребителей и OpenAI for Healthcare для корпоративных клиентов. Первая из этих разработок позволяет пользователям интегрировать медицинские записи и приложения для здоровья, что дает возможность предоставлять более персонализированные рекомендации. Вторая нацелена на предприятия и предлагает поддержку BAA, интеграции с политиками учреждений и клинические шаблоны для больниц.
Антропик и другие игроки
Компания Anthropic не осталась в стороне и представила свою версию медицинского ИИ - Claude for Healthcare. Этот инструмент также обеспечивает соответствие стандартам HIPAA и включает в себя коннекторы для баз данных CMS, ICD-10 кодов и PubMed.
Почему это важно для индустрии ИИ
Сегодня более 230 миллионов человек еженедельно задают вопросы о здоровье с помощью ChatGPT. Вместо сопротивления этому тренду, компании начинают монетизировать его. Однако, стоит помнить, что ИИ в медицине пока эффективнее в задачах, связанных с языком и администрированием, таких как составление выписок и перевод медицинских терминов.
Выявление болезней: ИИ как помощник, а не замена
Использование ИИ в диагностике остается сложной задачей. Наиболее ценным ИИ может быть при генерации идей для врачей. Например, ИИ может подсказать редкие заболевания, о которых врач мог не подумать. Эксперт же сможет быстро оценить предложенные варианты. Это отличается от случаев, когда ИИ принимает автономные решения без участия врача.
Вопросы конфиденциальности и безопасности
Есть и риски. Когда пользователи загружают свои медицинские данные в такие инструменты, как ChatGPT Health, защита HIPAA часто не применяется. OpenAI утверждает, что не использует эти данные для обучения своих моделей, но в США пока нет закона, который бы навсегда закрепил эти меры защиты.
Будущее ИИ в медицине
Наиболее эффективными решениями, вероятно, будут те, которые разработаны специально для медицинских специалистов. Новая инициатива OpenAI for Healthcare может упростить разработку таких кастомных моделей. Основная задача — сохранять экспертов в центре процесса, чтобы они могли использовать ИИ как инструмент для улучшения своей работы, а не как замены.
