OpenAI er gået sammen med det nystartede sundhedsfirma Color Health om at integrere GPT-4 i en AI-drevet "copilot", der hjælper læger med at udvikle personlige kræftbehandlingsplaner.
Copiloten, der er udviklet af Color Health, udnytter OpenAI's modeller til at analysere patientdata, herunder personlige risikofaktorer og familiehistorie, sammen med kliniske retningslinjer.
Ved at identificere manglende diagnostiske tests og generere skræddersyede screenings- og forbehandlingsplaner hjælper AI-assistenten sundhedspersonalet med at træffe evidensbaserede beslutninger.
"Color's vision er at gøre kræftekspertise tilgængelig på det tidspunkt, hvor den kan have størst indflydelse på patientens sundhedsbeslutninger". sagde Othman Laraki., administrerende direktør for Color Health.
Copilotens potentiale til at effektivisere kræftbehandlingen er bemærkelsesværdigt, da forsinkelser i screening, diagnose og behandling kan have alvorlige konsekvenser for patienterne.
Undersøgelser viser at en måneds forsinkelse i behandlingen kan øge dødeligheden med 6% til 13%.
Color Healths forsøg med copiloten har allerede vist lovende resultater i forhold til at sænke det tal. Klinikere kan analysere patientjournaler på gennemsnitligt bare fem minutter sammenlignet med de uger, det kan tage uden AI-assistenten.
"Jeg har set, hvor kompliceret det er at udvikle personlige kræftscreeningsplaner for mine højrisikopatienter," siger Dr. Keegan Duchicela, der er læge i primærsektoren hos Color. "Retningslinjerne udvikler sig hele tiden, og de individuelle risikofaktorer er ikke altid lige tydelige."
OpenAI og Color Health begyndte at samarbejde i 2023 med det formål at bruge AI til at forbedre behandlingen af kræftpatienter og lighed i sundhed. De kalder det en "clinician-in-the-loop workflow", som i bund og grund understøtter den kliniske beslutningstagning uden på nogen måde at erstatte den.
"Vi ser et perfekt match for AI-teknologi, for sprogmodeller, fordi de virkelig kan hjælpe på hver eneste af disse dimensioner," siger han. Brad Lightcap, OpenAI’s chief operating officer (COO).
"De kan bringe relevant information op til overfladen hurtigere. De kan give klinikerne flere værktøjer til at forstå journaler, til at forstå data, til at forstå laboratorier og diagnoser."
For at måle effekten af copiloten samarbejder Color Health med University of California, San Francisco Helen Diller Family Comprehensive Cancer Center (UCSF HDFCCC).
Partnerskabet vil gennemføre en række evalueringer efterfulgt af en målrettet udrulning med potentiale til at integrere copiloten i de kliniske arbejdsgange for alle nye kræfttilfælde på UCSF.
"UCSF er førende inden for implementering af banebrydende teknologi for at forbedre patientplejen," siger Dr. Alan Ashworth, formand for UCSF HDFCCC.
"Patienter kommer ofte til primære onkologer med ufuldstændige diagnostiske undersøgelser, og den tid, det tager at samle og nøjagtigt identificere afslutningen af disse undersøgelser, forhindrer udbydere i at arbejde på toppen af deres licens. Vi er interesserede i værktøjer, der kan forbedre effektiviteten og nøjagtigheden af kortlægningen før besøget og undgå dyre forsinkelser i behandlingsstart for kræftpatienter på UCSF."
Color Health har til hensigt langsomt at udrulle copiloten, idet man starter med en indledende indfasning for sine egne klinikere og anvender flere lag af kvalitetssikring.
Frem til anden halvdel af 2024 har virksomheden til hensigt at bruge copilot-applikationen til at levere AI-genererede personlige plejeplaner med lægetilsyn til over 200.000 patienter.
AI's løfte om at bekæmpe sygdomme
Nøglen her er at bruge sprogmodeller til at demokratisere specialistviden. Det er blevet langt nemmere at finjustere modeller til forskellige formål, så forskere kan opbygge domænespecifikke modeller med medicinske data.
På samme måde er en chatbot blev designet til at give klinikere oplysninger om nethindeproblemer og grøn stær. Den levede op til eller overgik ekspertrådgivning i besvarelsen af kliniske spørgsmål, hvilket igen viser, hvordan AI kan "samle" medicinsk viden i en sprogmodel.
AI's potentiale til at opdage, diagnosticere og behandle sygdomme, herunder kræft, er ellers veletableret.
AI-værktøjer slår læger i Identificering af komplekse kræftformer og fremskynde opdagelsen af lægemidler og AI-identificerede lægemidler er endda på vej mod kliniske forsøg.
