ลองคิดถึงประสบการณ์สุขภาพออนไลน์ของคุณจนถึงตอนนี้ หากคุณต้องการการปรึกษาหารือภายนอกคุณอาจต้องวางแผนหนึ่งบนพอร์ทัลที่ทำจากช่างตัดเสื้อ หากคุณต้องการทรัพยากรเพื่อควบคุมความวิตกกังวลคุณจะสามารถเข้าถึงสิ่งเหล่านี้ได้จากเว็บไซต์อื่น สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแผนการรักษาที่คุณกำลังติดตามคุณจะต้องค้นหาสิ่งเหล่านี้อีกครั้งในบริการออนไลน์อื่น หากคุณโชคดีพอที่จะมีคุณสมบัติดังกล่าวรวมเข้ากับแพลตฟอร์มการดูแลระยะไกลของคุณอย่างน้อยคุณควรนำทางผ่านแท็บหรือหน้าต่างที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละรายการ
ทีนี้ลองนึกภาพว่าสิ่งเหล่านี้มีอยู่ทั้งหมดและนำเสนอให้คุณจากหน้าต่างเดียวผ่านการสืบค้นง่าย ๆ นั่นคือความคิดที่อยู่เบื้องหลัง Polymorphic Artificial Intelligence (AI): ระบบที่สามารถปรับแต่งและเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของพวกเขาตามบริบท ในขณะที่มันเป็นแนวคิดที่ค่อนข้างเร็ว แต่เรากำลังพิจารณาว่าเทคโนโลยีดังกล่าวมีความหมายต่อการดูแลสุขภาพอย่างไร
Polymorphic AI คืออะไร?
ในแง่ของซอฟต์แวร์อัลกอริทึม polymorphic เป็นหนึ่งในที่รหัสสามารถเปลี่ยนแปลงได้ในขณะที่ยังคงใช้ฟังก์ชันการทำงานเดียวกัน เทคนิคดังกล่าวถูกใช้โดยซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์ที่เป็นอันตรายเพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจจับ ในยุค AI สิ่งนี้ดูเหมือนจะเป็นกรณีที่ Polymorphic AI เป็นที่นิยมครั้งแรกเป็นแนวคิดมัลแวร์ที่พิสูจน์ได้ ด้วยการใช้แบบจำลองภาษาที่ใช้ GPT สามารถซ่อนหรือเปลี่ยนรหัสได้แบบไดนามิกทำให้มีการหลีกเลี่ยงได้มากขึ้น
อย่างไรก็ตามเทคโนโลยีมีศักยภาพเกินกว่าจะจบลงด้วยความไม่ซื่อสัตย์ ตัวอย่างเช่นผู้ช่วย Polymorphic AI สามารถปรับสถาปัตยกรรมของเขาหรือแม้แต่เส้นทางรหัสของเขาเพื่อปรับปรุงความแม่นยำหรือสนับสนุนหลายฟังก์ชั่นโดยไม่ต้องพัฒนาอย่างมีนัยสำคัญ สิ่งนี้มีแนวโน้มที่จะเกี่ยวข้องกับระบบ ATHIC AI หรือเฟรมเวิร์กที่เชื่อมโยงตัวแทน AI รายบุคคลที่จัดการงานที่แตกต่างกัน
สิ่งนี้จะให้บรรทัดรหัสไม่เพียง แต่ยังรวมถึงส่วนต่อประสานผู้ใช้เพื่อปรับให้เข้ากับความต้องการและการสืบค้นของผู้ใช้ ในส่วนถัดไปเราพิจารณาว่าสิ่งนี้สามารถเล่นได้อย่างไรในการดูแลสุขภาพ
ศักยภาพของ Polymorph AI ในการดูแลสุขภาพ
การยอมรับระบบ Polymorphic AI ในการดูแลสุขภาพจะนำคุณค่าทางปฏิบัติเหนือภูมิทัศน์ สำหรับการบ่งชี้ถึงศักยภาพในช่วงต้นเราจะหารือเกี่ยวกับการใช้งานที่น่าจะเป็นสามกรณีด้านล่าง
1. ผู้ป่วยส่วนบุคคล
แนวคิดของการมีกรณีร่วม AI สำหรับผู้ป่วยที่ชี้นำพวกเขาผ่านการเดินทางเพื่อสุขภาพของพวกเขาเป็นสิ่งที่น่าสนใจ ตัวแทน AI ปัจจุบันเช่นจาก Amelia สามารถช่วยผู้ป่วยจัดการการนัดหมายและรับคำตอบสำหรับคำถามที่ไม่ใช่คลินิก
ด้วยสถาปัตยกรรม polymorphic พื้นฐานผู้ป่วยสามารถพูดคุยกับตัวแทนดังกล่าวไม่ว่าจะโดยการเขียนหรือการพูดและจะสามารถวางแผนการนัดหมายเชื่อมต่อกับแพทย์ของพวกเขารับการแจ้งเตือนยาและเกิดขึ้นกับการพัฒนาล่าสุดเกี่ยวกับสภาพของพวกเขา
ทั้งหมดนี้จะมีให้จากแผงควบคุมเดียวที่ยืดหยุ่นที่สามารถปรับแต่งอินเทอร์เฟซตามความต้องการในปัจจุบันของผู้ป่วย หากผู้ป่วยถามคำถามเกี่ยวกับยาตัวแทน AI polymorphic จะใช้การปรากฏตัวของเครื่องมือค้นหา หากพวกเขาต้องการการเตือนความจำเกี่ยวกับการออกกำลังกายกายภาพบำบัดตัวแทนจะกลายเป็นเครื่องเล่นวิดีโอ ความยืดหยุ่นในระดับนี้เนื่องจากการโต้ตอบกับตัวแทน AI ที่แตกต่างกันสามารถลดแรงเสียดทานในประสบการณ์ของผู้ป่วย
ผู้ช่วยแพทย์ที่ 2
ในยุคสุขภาพดิจิตอลแพทย์จะต้องนำทางผ่านข้อมูลผู้ป่วยดิจิทัลมากมาย เพียงแค่ให้อาหารระบบ AI polymorphic ด้วยข้อมูลดังกล่าวพวกเขาสามารถจัดหมวดหมู่และทำเครื่องหมายสำหรับสัญญาณที่น่าสงสัย
มันสามารถเชื่อมต่อแพทย์ต่อไปกับสมาชิกในทีมและผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้องสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติมและให้คำแนะนำที่ทำด้วยช่างตัดเสื้อให้กับผู้ป่วยแต่ละราย ทีมสามารถขอให้ระบบนำการตรวจเลือดและการสแกนรังสีของผู้ป่วยขึ้นมาซึ่งจะนำเสนอในอินเทอร์เฟซเดียวกัน
โดยการปรับปรุงกระบวนการทางคลินิกระบบ Polymorphic AI สามารถสนับสนุนการตัดสินใจส่วนบุคคลสำหรับผู้ป่วยแต่ละราย
3 .. ความช่วยเหลือด้านการพัฒนาหมอก
การป้อนข้อมูลของ AI ในกระบวนการพัฒนายาตั้งแต่การระบุเป้าหมายไปจนถึงขั้นตอนการทดลองหลังคลินิกทำให้อุตสาหกรรมยาใช้เทคโนโลยี อินพุตนี้สามารถดำเนินการต่อไปด้วยระบบ polymorphic
ด้วยสถาปัตยกรรม polymorphic การค้นพบยาที่รองรับ AI สามารถพิจารณาเป้าหมายยาทางเลือกหรือการตั้งค่าการจำลองเพื่อสำรวจพารามิเตอร์ใหม่ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น วิธีการดังกล่าวสามารถเร่งกระบวนการค้นพบได้
เครื่องมือเดียวกันนี้สามารถให้การวิเคราะห์ตลาดที่เกี่ยวข้องกับยาเสพติดในระหว่างการพัฒนาและจัดทำรายงานที่กำหนดเอง
ความเสี่ยงและข้อ จำกัด
ข้อ จำกัด ที่ใหญ่ที่สุดสำหรับ Polymorphic AI ในการดูแลสุขภาพคือปัจจุบันอยู่ในโลกทฤษฎี ไม่มีระบบดังกล่าวที่เปิดเผยต่อสาธารณะและอาจไม่เป็นเทรนด์ที่ใหญ่กว่าในไม่ช้า อย่างไรก็ตามการใช้งานยังคงเป็นตัวเลือกและคุ้มค่าที่จะพิจารณาความเสี่ยง
ในขั้นต้นเมื่อมัลแวร์ AI polymorphic ได้รับการตรวจสอบแล้วความเสี่ยงเดียวกันสามารถแปลเป็นการดูแลสุขภาพ บุคคลที่สามที่เป็นอันตรายสามารถสร้างมัลแวร์ AI แบบ polymorphic และ evasive ที่สามารถข้ามการป้องกันแบบดั้งเดิมได้ สิ่งนี้จะต้องมีมาตรการที่เพียงพอที่จะต่อต้านซึ่งอาจเป็นสิ่งที่ท้าทายสำหรับทีมรักษาความปลอดภัยด้านไอทีหากไม่ได้เตรียมการสำหรับการโจมตีดังกล่าว
สิ่งนี้จะกลับไปสู่ความต้องการหน่วยงานกำกับดูแลเพื่อแก้ไขและอัปเดตคำแนะนำของพวกเขาไปยังซอฟต์แวร์สุขภาพที่รองรับ AI โดยการบังคับใช้ความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือที่เกี่ยวข้องกับระบบดังกล่าวความน่าเชื่อถือสามารถสร้างขึ้นได้ในหมู่ผู้ใช้ที่สามารถได้รับประโยชน์จากประสบการณ์ด้านสุขภาพที่ดีขึ้น
โพสต์โดย Dr. Bertalan Meskó & Dr. Pransingh Dhunnoo
โพสต์ -polymorphic AI ในการดูแลสุขภาพ: ศักยภาพและสัญญาปรากฏตัวครั้งแรกในนักอนาคตการแพทย์