Mengubah perawatan kanker dengan AI generatif

Bisakah AI mutakhir membantu umat manusia menangani penyakit yang menghancurkan seperti kanker?

Rakuten AI Optimism Conference, konferensi bisnis tahunan andalan perusahaan, menawarkan sekilas masa depan itu dengan panel “Accelerating Cancer Research with AI untuk mengubah kehidupan.”

Taku Okoshi dari Rakuten dan Yusuke Kaji bergabung dengan Dr. Toshihiko Doi, direktur Rumah Sakit Pusat Kanker Nasional Jepang East, untuk mengeksplorasi bagaimana AI generatif dapat menyebabkan perawatan pasien dan hasil medis yang lebih baik.

Percakapan menangani janji dan potensi jebakan membawa teknologi model-model besar (LLM) ke garis depan perawatan kanker-dan memamerkan prototipe yang sudah bekerja di tangan para peneliti.

Mengapa AI generatif penting dalam perawatan kesehatan

Karena sistem perawatan kesehatan menghadapi kekurangan penyedia, melonjaknya kompleksitas data, dan meningkatnya harapan pasien, AI generatif menawarkan penyedia layanan kesehatan kemampuan untuk:

• Kesenjangan komunikasi jembatan Antara pasien dan profesional medis dengan memahami bahasa yang emosional dan alami.
• Merangkum dan mengatur Informasi klinis yang padat sehingga dokter dapat membuat keputusan yang lebih cepat dan lebih informasi.
• Membantu pasien mengartikulasikan gejala Bahkan ketika mereka tidak yakin pertanyaan apa yang harus diajukan.
• Meringankan tekanan operasional Melalui triase otomatis, dokumentasi, dan tindak lanjut.
• Meningkatkan kesinambungan perawatan Dengan mengingat dan menghubungkan konteks di seluruh kunjungan dan spesialisasi.

Digunakan secara bertanggung jawab, kemampuan ini dapat membuat perawatan lebih empati, dapat diskalakan, dan dapat diakses – tanpa mengganti sentuhan manusia.

Di dalam prototipe “Medis AI Proaktif” Rakuten

Selama sesi, Kaji meluncurkan demo langsung Rakuten AI medis proaktifyang memamerkan proses berikut:

1. Seorang pasien menggambarkan gejala dalam bahasa Jepang sehari -hari.
2. AI melakukan pemeriksaan percakapan terhadap daftar periksa yang dikuratori oleh dokter, mengisi detail yang hilang dengan pertanyaan tindak lanjut.
3. Kemudian menghasilkan ringkasan yang ringkas dan terstruktur – lengkap dengan bendera urgensi dan menyarankan langkah -langkah selanjutnya – untuk dokter yang hadir.

Tidak seperti chatbots yang ditulis, model ini beradaptasi dengan emosi dan nuansa, membantu pasien merasa terdengar sambil meringankan beban kerja dokter.

Pagar: Bangunan untuk keselamatan, bukan hype

Semua pembicara menggarisbawahi pentingnya bertanggung jawab Penyebaran teknologi AI generatif dalam perawatan kesehatan. Ini termasuk:

• Ulasan manusia-in-loop Untuk setiap output kritis
• Skor kepercayaan transparan yang menyoroti ketidakpastian
• Validasi berkelanjutan terhadap data klinis dunia nyata
• Jalur eskalasi yang jelas Setiap kali AI mencapai batas pengetahuannya

Ketika Dr. Doi mengingatkan hadirin, “secara umum, bahkan para ahli akan membuat kesalahan; yang penting adalah merancang sistem yang menangkapnya sebelum pasien terpengaruh.”

Apa artinya ini bagi pasien dan dokter

Untuk pasien, ini berarti:

• 24/7, bantuan bebas penilaian yang berbicara bahasa mereka
• Jawaban yang lebih cepat selama saat -saat kecemasan atau kebingungan
• Suara yang terdokumentasi dalam perjalanan medis mereka sendiri

Untuk dokter:

• Sejarah pasien yang terkondensasi dan diprioritaskan bahkan sebelum pemeriksaan dimulai
• Lebih sedikit jam administrasi yang dihabiskan untuk memetakan dan menindaklanjuti panggilan tindak lanjut
• Dukungan keputusan yang menyoroti – tetapi tidak pernah menimpa – penilaian klinis

Untuk tim perawatan secara keseluruhan, sistem ini dapat menawarkan konteks hidup bersama yang bepergian dengan pasien, mengurangi pertanyaan berulang dan meningkatkan kesinambungan.

Melihat ke depan

Tim Rakuten -National Cancer Center telah memulai uji coba untuk mengukur dampak sistem AI pada waktu konsultasi, akurasi diagnostik dan kepuasan pasien. Temuan akan memberi makan langsung ke dalam meningkatkan pengalaman agen AI.

“AI tidak ada di sini untuk menggantikan orang,” Okoshi menyimpulkan. “Di sinilah untuk membuat setiap percakapan lebih lengkap, setiap diagnosis lebih terinformasi dan setiap pasien merasa lebih dipahami.”

---

Penafian: Kemampuan yang dijelaskan sedang dalam penelitian dan belum dibersihkan untuk penggunaan klinis. Keputusan medis harus selalu dibuat oleh para profesional yang memenuhi syarat.