การดูแลสุขภาพปฏิวัติ: การทำงานร่วมกันของกราฟความรู้และแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่

ต่อไปนี้เป็นบทความแขกรับเชิญของ Ben Cushing หัวหน้าสถาปนิกสุขภาพและวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิตของ Red Hat

ในการพัฒนาภูมิทัศน์ของการดูแลสุขภาพการควบรวมของกราฟความรู้ (KGS) และแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMS) แพทย์ผู้ป่วยและระบบข้อมูลมีปฏิกิริยาอย่างไร พันธมิตรใหม่นี้เปลี่ยนไม่เพียง แต่วิธีที่ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพเข้าถึงและตีความข้อมูล แต่ยังรวมถึงวิธีที่ผู้ป่วยได้รับการดูแลในโลกที่มีข้อมูลมากขึ้นเรื่อย ๆ เรามาสำรวจว่าการรวมกันของกราฟความรู้และแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ในขณะที่องค์กรด้านสุขภาพกำลังดิ้นรนกับความซับซ้อนของข้อมูลขนาดใหญ่ขีด จำกัด ใหม่ในประสิทธิภาพการปรับเปลี่ยนส่วนบุคคลและการตัดสินใจทางคลินิก

พลังของการรวมกราฟความรู้และ LLMS

ในโลกที่มีความอิ่มตัวของข้อมูลในปัจจุบันการดูแลสุขภาพยืนอยู่ที่สี่แยก ในขณะที่การแปลงเป็นดิจิทัลส่งผลให้เกิดการไหลเข้าของข้อมูลอย่างไม่เคยปรากฏมาก่อน – การลงทะเบียนสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์การวิจัยทางการแพทย์ข้อมูลการประกันภัยและอื่น ๆ – คือความสามารถในการใช้ข้อมูลนี้อย่างมีประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมทางคลินิก ตอนนี้ความก้าวหน้าจากจุดตัดของปัญญาประดิษฐ์และการดูแลสุขภาพ: สหภาพของกราฟความรู้และแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่

กราฟความรู้คือการเป็นตัวแทนของข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งมักจะมองเห็นเป็นโหนด (หน่วยเช่นโรคการรักษาหรือการสังเกตของผู้ป่วย) ที่เกี่ยวข้องกับขอบ (เงื่อนไข) มากกว่าเครื่องมือการสร้างภาพข้อมูลคือแบบจำลองข้อมูลที่ซับซ้อนของ KG ที่รองรับการสืบค้นที่ทรงพลังช่วยให้แพทย์สามารถแยกข้อมูลเชิงลึกที่หลากหลายจากฐานข้อมูลชีวการแพทย์ขนาดใหญ่ ในขณะเดียวกันแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลภาษามนุษย์จำนวนมหาศาลเพื่อทำความเข้าใจตีความและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ ในการดูแลสุขภาพ LLM สามารถตีความภาษาทางคลินิกสรุปบันทึกผู้ป่วยร่างรายงานทางการแพทย์และช่วยตอบคำถามที่ซับซ้อนด้วยความเร็วและความแม่นยำ

เทคโนโลยีเหล่านี้น่าประทับใจพอด้วยตัวเอง อย่างไรก็ตามเมื่อรวมกันการทำงานร่วมกันของความสามารถในการเปลี่ยนแปลงทั้งสองจะล็อควิธีการที่แพทย์ทำการตัดสินใจและผู้ป่วยดูแล ลองนึกภาพแพทย์ที่ถามคำถามทางคลินิก – อาจเกี่ยวกับการรักษาที่ดีที่สุดของผู้ป่วยที่มีทั้งโรคเบาหวานและหัวใจล้มเหลว – และได้รับคำตอบทันทีที่สังเคราะห์จากวารสารการแพทย์เต็มรูปแบบของผู้ป่วยแนวทางทางคลินิกในปัจจุบันและการวิจัยล่าสุด ความสามารถดังกล่าวไม่เพียง แต่เป็นทฤษฎีเท่านั้น พวกเขากลายเป็นความจริงผ่านการรวมกันของ KGS และ LLMS

ความสามารถในการเปลี่ยนแปลง

ด้วยการบูรณาการ KGS กับ LLM ระบบสุขภาพจะได้รับสิ่งที่ดีที่สุดของทั้งสองโลก: เงื่อนไขที่มีโครงสร้างและอธิบายได้ซึ่งอาศัยอยู่ในรูปแบบภาษาที่สามารถตีความและทำให้เงื่อนไขเหล่านี้เป็นจริงได้ในเวลาจริง เทคโนโลยีรวมโครงสร้างข้อมูลจำนวนมากของข้อมูลชีวการแพทย์ทั้งหมดจากสิ่งพิมพ์การวิจัยไปจนถึงเรื่องราวของผู้ป่วยกับกรอบการทำงานที่เชื่อมโยงสำหรับระบบที่ไม่เพียง แต่ดึงข้อมูล แต่ยังเข้าใจและทำให้พวกเขามีความหมายตามบริบท

แอปพลิเคชัน AI ปัจจุบันส่วนใหญ่ในระบบการดูแลสุขภาพขึ้นอยู่กับฐานข้อมูลเวกเตอร์ – คอลเลกชันของพิกัดที่เป็นตัวแทนของข้อมูลในลักษณะที่อำนวยความสะดวกในการค้นหาความเท่าเทียมเช่นการแสดงออกที่จับคู่เช่น “เย็บแผล” และ “ตะเข็บ” นี่คือที่ที่ระบบ KG-LLM มีความโดดเด่น ซึ่งแตกต่างจากเวกเตอร์ KG รักษาบริบทและความสัมพันธ์ที่ชัดเจนซึ่ง LLM สามารถใช้ในการตีความและสร้างปฏิกิริยาที่แม่นยำและใส่ใจในบริบทในตัวอย่างนี้หมายถึง “ตะเข็บ” ในการสื่อสารที่เน้นผู้ป่วยและ “เย็บแผล” ในแนวทางการแพทย์ที่มุ่งเน้น

ผลที่ได้คือกรอบไฮบริดที่แข็งแกร่งที่ไม่เพียง แต่เข้าใจภาษาคลินิก แต่ยัง “รู้” ตรรกะที่อยู่เบื้องหลังข้อมูลทางการแพทย์ เฟรมเวิร์กนี้ทำหน้าที่เป็นพื้นฐานสำหรับการแปลข้อมูลเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถอ่านได้และสามารถดำเนินการได้ มันเป็นกระบวนการทำงานร่วมกันอย่างลึกซึ้งโดยมีวิศวกรนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลและแพทย์ที่ทำงานในมือเพื่อให้แน่ใจว่ากราฟสะท้อนถึงตรรกะการแพทย์โลกแห่งความเป็นจริงและ LLMs สร้างผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้และมีบริบทสูง

แอพพลิเคชั่นที่ทรงพลังในโลกแห่งความเป็นจริง

ไม่มีการรวมกันของ KGS และ LLM ที่มีค่ามากกว่าในสภาพแวดล้อมที่รวดเร็วของการดูแลทางคลินิก แพทย์มักจะเผชิญกับข้อมูลที่มากเกินไปโดยการเล่นกลเวลาที่ จำกัด ด้วยความจำเป็นในการตัดสินใจที่ซับซ้อน ตามเนื้อผ้าพวกเขาอาจจะขุดด้วยตนเองผ่าน EHRs หรือแนวทางทางคลินิก แต่ด้วย KGS และ LLMs ที่ทำงานร่วมกันพวกเขาสามารถถามคำถามที่พวกเขาจะทำเพื่อเพื่อนร่วมงานและได้รับการตอบสนองทันทีส่วนตัวและหลักฐาน

แอปพลิเคชั่นที่มีแนวโน้มอีกอย่างหนึ่งคือในโลกที่ได้รับอนุญาตล่วงหน้า ผู้ให้บริการประกันภัยมักจะจัดการกับระบบอัตโนมัติที่ขาดความเข้าใจบริบทที่จำเป็นในการอนุมัติการชำระเงิน สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การปฏิเสธโดยค่าเริ่มต้น แต่ระบบที่ขับเคลื่อนโดย KGS และ LLM สามารถแยกข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดประเมินด้วยบริบทและให้คำแนะนำที่ถูกต้องตามกฎหมาย “ใช่” หรือ “ไม่” ในเวลาจริงซึ่งอาจช่วยลดความล่าช้าในการประมวลผลและความยุ่งยากสำหรับทั้งผู้ให้บริการและผู้ป่วย

พื้นที่เพิ่มเติมสำหรับการเปลี่ยนแปลงคือการจับคู่การทดลองทางคลินิก ตามเนื้อผ้าการระบุผู้ป่วยที่มีสิทธิ์สำหรับการศึกษาวิจัยเป็นกระบวนการที่ต้องใช้เวลาซึ่งต้องใช้การทบทวนข้อมูลผู้ป่วยด้วยตนเองกับเกณฑ์การทดลอง ระบบ KG-LLM สามารถสแกนรายการและจับคู่ผู้ป่วยกับการทดลองที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติตามปัจจัยที่มีคุณสมบัติเหมาะสมเพิ่มความเร็วในการสรรหาและขยายการเข้าถึงการรักษาที่ก้าวล้ำ

นอกจากนี้การรวมกันของ KGs และ LLMs ในเภสัชวิทยาช่วยให้นักวิจัยรีไซเคิลยาที่มีอยู่สำหรับเงื่อนไขใหม่หรือทำนายผลข้างเคียงก่อนที่จะเกิดขึ้น และในด้านการเจ็บป่วยเรื้อรังระบบ KG-LLM สามารถนำมาใช้ในการออกแบบแผนโภชนาการที่ชาญฉลาดระบุ comorbidities ก่อนหน้านี้และแนะนำการดูแลระยะยาวด้วยความเข้าใจแบบองค์รวมมากขึ้นเกี่ยวกับข้อมูลผู้ป่วย

บทสรุป

อุตสาหกรรมสุขภาพได้ดิ้นรนกับ “Data Bara -Ox” ของข้อมูลมากมายและความสามารถที่ จำกัด ในการควบคุมอย่างมีประสิทธิภาพ KGS และ LLM เป็นวิธีแก้ปัญหาที่สำคัญเพื่อให้ทีมสุขภาพไม่เพียง แต่จัดเก็บและดึงข้อมูล แต่ยังเข้าใจและดำเนินการตาม สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพมันหมายถึงความมั่นใจและความชัดเจนในการตัดสินใจมากขึ้น สำหรับผู้ป่วยมันหมายถึงการดูแลที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นทันเวลาและปรับให้เข้ากับภาพเต็มของสุขภาพของพวกเขา และสำหรับระบบทั้งหมดมันเป็นวิธีที่จะมีประสิทธิภาพมากขึ้นและใช้ทรัพยากรอย่างชาญฉลาด