В быстро развивающейся области здравоохранения искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью новых приложений и вмешательств. Одной из таких областей ИИ, которая продемонстрировала значительный потенциал, является обработка естественного языка (NLP), подобласть ИИ, ориентированная на взаимодействие между людьми и машинами с использованием естественного языка. Среди многих приложений НЛП в здравоохранении в последнее время набирает обороты быстрое проектирование, открывающее новые возможности для улучшения результатов лечения пациентов и преобразования медицинских услуг.

Быстрая разработка относится к искусству разработки входных данных или «подсказок» для языковых моделей ИИ, чтобы получить наиболее ценные ответы. Это похоже на формирование вопроса таким образом, чтобы модель ИИ могла лучше понять и предоставить более точную и полезную информацию.

Как работает оперативное проектирование

Представьте, что вы разговариваете с кем-то, кто не разделяет ваших знаний или опыта. Если вы сразу зададите очень сложный вопрос, они могут не до конца понять его или дать неверный ответ. Но если вы разобьете вопрос на более простые части или предоставите некоторый контекст, они, скорее всего, дадут вам более содержательный ответ. По сути, это то, что мы делаем с моделями ИИ в быстром инжиниринге.

В случае моделей ИИ, таких как GPT-4, эти подсказки могут быть эффективным способом «направлять» модель для получения желаемых и значимых результатов. Быстрая инженерия может быть как искусством, так и наукой, причем лучшие подсказки часто возникают в результате сочетания лингвистического творчества, глубокого понимания модели ИИ и всестороннего знания предмета.

Быстрое проектирование в здравоохранении: обещание

Быстрая инженерия может использоваться во многих сценариях здравоохранения, начиная от диагностики заболеваний, помощи в рекомендациях по лечению, оптимизации процессов приема пациентов или предоставления медицинской информации пациентам и врачам. Вот несколько потенциальных применений:

  1. Сортировка пациентов: чат-боты на базе искусственного интеллекта могут использовать быструю инженерию для сбора и анализа информации о пациентах во время первоначального скрининга. Эффективно разрабатывая подсказки, эти чат-боты могут собирать исчерпывающие истории пациентов, симптомы и проблемы, что приводит к более точной сортировке и лучшему ведению пациентов.
  2. Извлечение медицинской информации. Медицинские записи общеизвестно сложны и заполнены жаргоном. Эффективный оперативный дизайн может помочь инструментам ИИ извлекать из этих документов важную медицинскую информацию, способствуя более обоснованному принятию решений врачами.
  3. Санитарное просвещение. Помощники ИИ могут использовать оперативную инженерию для персонализированного медицинского просвещения пациентов, отвечая на вопросы о болезнях, лекарствах и методах лечения на удобном для пользователя языке.
  4. Поддержка психического здоровья: оперативное проектирование может сделать модели ИИ более эффективными, предлагая поддержку психического здоровья, вырабатывая ответы, которые сочувствуют пользователям, поощряя их делиться больше и предоставляя соответствующие советы или ресурсы.

Проблемы и будущее

Хотя потенциал оперативного проектирования в здравоохранении значителен, он также сопряжен с рядом проблем. Обеспечение конфиденциальности данных является серьезной проблемой, учитывая конфиденциальный характер медицинской информации. Кроме того, разработка идеальной подсказки часто требует нескольких итераций и тщательного тестирования, чтобы избежать предвзятости и обеспечить точность.

Более того, модели должны быть достаточно надежными, чтобы справляться с присущей человеческому языку двусмысленностью и сложностью, особенно когда речь идет о такой разнообразной области, как здравоохранение. Крайне важно помнить, что, хотя ИИ может оказать ценную поддержку, он не может заменить профессиональную медицинскую консультацию.

Несмотря на эти проблемы, будущее быстрой инженерии в здравоохранении выглядит многообещающе. По мере того, как мы продолжаем совершенствовать эти методы и создавать более продвинутые модели, мы можем ожидать появления более сложных медицинских приложений, которые значительно улучшат результаты лечения пациентов и общий опыт лечения.

Оперативное проектирование — это ключ, открывающий многие двери в здравоохранении, но это только начало. Благодаря постоянным достижениям в области искусственного интеллекта и NLP мы можем ожидать появления новых революционных приложений, которые раздвигают границы того, что мы в настоящее время считаем возможным.