OpenAI hat sich mit dem Gesundheits-Startup Color Health zusammengetan, um GPT-4 in einen KI-gestützten "Copiloten" einzubinden, der Ärzte bei der Entwicklung personalisierter Krebsbehandlungspläne unterstützt.
Der von Color Health entwickelte Copilot nutzt die Modelle von OpenAI, um Patientendaten, einschließlich persönlicher Risikofaktoren und Familienanamnese, zusammen mit klinischen Richtlinien zu analysieren.
Indem er fehlende diagnostische Tests identifiziert und maßgeschneiderte Screening- und Vorbehandlungspläne erstellt, unterstützt der KI-Assistent Gesundheitsdienstleister dabei, evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen.
"Die Vision von Color ist es, das Fachwissen über Krebs zu dem Zeitpunkt zugänglich zu machen, zu dem es den größten Einfluss auf die Gesundheitsversorgung des Patienten haben kann. sagte Othman Laraki, CEO von Color Health.
Das Potenzial des Kopiloten zur Rationalisierung der Krebsbehandlung ist bemerkenswert, da Verzögerungen bei Screening, Diagnose und Behandlung schwerwiegende Folgen für die Patienten haben können.
Studien zeigen dass eine einmonatige Verzögerung der Behandlung die Sterblichkeit um 6% bis 13% erhöhen kann.
Der Versuch von Color Health mit dem Copiloten hat bereits vielversprechende Ergebnisse bei der Senkung dieser Zahl gezeigt. Kliniker können Patientenakten in durchschnittlich nur fünf Minuten analysieren, während dies ohne den KI-Assistenten Wochen dauern kann.
"Ich habe miterlebt, wie kompliziert es ist, personalisierte Krebsvorsorgepläne für meine Risikopatienten zu entwickeln", sagt Dr. Keegan Duchicela, Hausarzt bei Color. "Die Richtlinien entwickeln sich ständig weiter, und die individuellen Risikofaktoren sind nicht immer sofort klar."
OpenAI und Color Health arbeiten seit 2023 zusammen, um mithilfe von KI die Versorgung von Krebspatienten und die gesundheitliche Chancengleichheit zu verbessern. Sie nennen es ein "Clinician-in-the-Loop-Workflow", der im Wesentlichen die klinische Entscheidungsfindung unterstützt, ohne sie in irgendeiner Weise zu ersetzen.
"Wir sehen in der KI-Technologie und den Sprachmodellen eine perfekte Ergänzung, denn sie können wirklich in jeder dieser Dimensionen helfen", so Brad Lightcap, OpenAI’s chief operating officer (COO).
"Sie können relevante Informationen schneller an die Oberfläche bringen. Sie können Klinikern mehr Werkzeuge an die Hand geben, um medizinische Aufzeichnungen, Daten, Labore und Diagnosen zu verstehen."
Um die Auswirkungen des Kopiloten zu messen, arbeitet Color Health mit dem University of California, San Francisco Helen Diller Family Comprehensive Cancer Center (UCSF HDFCCC).
Im Rahmen der Partnerschaft werden verschiedene Evaluierungsphasen durchgeführt, gefolgt von einer gezielten Einführung mit der Möglichkeit, den Copiloten in die klinischen Arbeitsabläufe für alle neuen Krebsfälle an der UCSF zu integrieren.
"Die UCSF ist führend bei der Implementierung von Spitzentechnologie zur Verbesserung der Patientenversorgung", sagt Dr. Alan Ashworth, Präsident des UCSF HDFCCC.
"Die Patienten kommen häufig mit unvollständigen diagnostischen Unterlagen zu den primären Onkologen, und die Zeit, die es braucht, um diese Unterlagen zusammenzutragen und genau zu identifizieren, hindert die Ärzte daran, auf dem Höhepunkt ihrer Kompetenz zu arbeiten. Wir sind an Werkzeugen interessiert, die die Effizienz und Genauigkeit der Aufzeichnungen vor dem Arztbesuch verbessern und kostspielige Verzögerungen beim Behandlungsbeginn für Krebspatienten an der UCSF vermeiden können."
Color Health beabsichtigt, den Copiloten schrittweise einzuführen, wobei zunächst eine Einführungsphase für die eigenen Kliniker vorgesehen ist und mehrere Qualitätssicherungsebenen angewandt werden.
Bis zur zweiten Hälfte des Jahres 2024 will das Unternehmen die Copilot-Anwendung nutzen, um KI-generierte personalisierte Pflegepläne unter ärztlicher Aufsicht für mehr als 200.000 Patienten bereitzustellen.
Das Versprechen der KI bei der Bekämpfung von Krankheiten
Der Schlüssel dazu ist die Verwendung von Sprachmodellen zur Demokratisierung von Fachwissen. Es ist viel einfacher geworden, Modelle für verschiedene Zwecke fein abzustimmen, so dass Forscher mit medizinischen Daten bereichsspezifische Modelle erstellen können.
Ähnlich verhält es sich bei der Augengesundheit: Ein Chatbot wurde entwickelt um Kliniker mit Informationen über Netzhautprobleme und Glaukom zu versorgen. Bei der Beantwortung klinischer Fragen übertraf sie die Ratschläge von Experten, was wiederum zeigt, wie KI medizinisches Wissen in einem Sprachmodell "bündeln" kann.
Dass KI bei der Erkennung, Diagnose und Behandlung von Krankheiten, einschließlich Krebs, vielversprechend ist, ist allgemein bekannt.
KI-Tools schlagen Ärzte bei Identifizierung komplexer Krebsformen und die Beschleunigung der Arzneimittelentdeckung und AI-identifizierte Medikamente sind sogar auf dem Weg zur klinischen Prüfung.
