Potencjał GenAI w medycynie

Raport „Your journey to a GenAI future: A strategic path to success in health care” pokazuje, że liderzy sektora zdrowia widzą w tej technologii potencjał transformacyjny. Są oni też optymistycznie nastawieni do zastosowań generatywnej AI w zakresie wspierania i rozwijania pracy lekarzy, badaczy i innych pracowników ochrony zdrowia.

* 46% z nich korzysta obecnie z GenAI. Średnia dla wszystkich badanych sektorów wynosi 54%.

* Łącznie 95% ankietowanych korzysta lub planuje ją wdrożyć w ciągu najbliższych dwóch lat.

* 87% planuje zainwestować w generatywną AI w następnym roku, a 92% ma już wydzielony budżet na ten cel.

* W organizacjach, które już wdrożyły generatywną AI, najbardziej wymiernym rezultatem jest wydajność przetwarzania dużych zbiorów danych (89%). Drugie miejsce zajmuje zarządzanie ryzykiem i zapewnienie zgodności z regulacjami (88%). 

– Unikalne wyzwania i zróżnicowane możliwości sektora opieki zdrowotnej wymagają szczególnego uwzględnienia kwestii regulacyjnych i zgodności, wrażliwości danych, interoperacyjności i stronniczości algorytmów sztucznej inteligencji. Przewiduje się, że popularyzacja generatywnej AI w opiece zdrowotnej pozwoli szybko nadrobić istniejące zaległości, gdy tylko branża zajmie się tymi ograniczeniami – mówi Alyssa Farrell, Global Health and Life Industry Marketing Director w SAS.

Nauki przyrodnicze blisko transformacji opartej na GenAI

Badanie „Your journey to a GenAI future: A strategic path to success in life sciences and pharma” wykazało, że firmy z sektora LifeScience stale używają tej technologii. Liderzy rynku korzystają z niej bardziej regularnie, są też lepiej przygotowani, jeśli chodzi o zasady korzystania z generatywnej AI, a znacząca większość planuje zainwestować w nią w następnym roku finansowym. Co dokładnie pokazują dane na temat organizacji z tego sektora?

* 58% korzysta obecnie z generatywnej AI.

* Łącznie 97% już korzysta lub planuje ją wdrożyć w ciągu najbliższych dwóch lat.

* 85% planuje zainwestować w GenAI w następnym roku, a 92% z nich ma wydzielony budżet GenAI na ten cel.

* 86% organizacji w tej branży, które już aktywnie korzystają z GenAI, zauważa zwiększoną wydajność w przetwarzaniu dużych zbiorów danych, a 79% ograniczyło koszty operacyjne i czas realizacji dzięki tej technologii.

– Sektor LifeScience wiąże swoją przyszłość z generatywną AI i planuje budżety adekwatne do tej wizji. Mocne strony tej technologii w zakresie przewidywania i modelowania oznaczają niesamowity potencjał przyspieszenia inicjatyw w całym łańcuchu wartości – od badań i rozwoju po badania kliniczne i komercjalizację. Liderzy są pozytywnie nastawieni do tego, co może zrobić GenAI, szczególnie jeśli chodzi o innowacje i utrzymanie przewagi konkurencyjnej – dodaje Alyssa Farrell.

Największe obawy – prywatność i bezpieczeństwo

Dla liderów w obydwu sektorach szczególnie istotne są kwestie prywatności i bezpieczeństwa danych. Podmioty z tych branż mają do czynienia z wrażliwymi informacjami i liczą się ze szczególnie istotnymi kwestiami etycznymi i regulacyjnymi.

* Ponad 3/4 liderów z sektora nauk przyrodniczych (79%) i ochrony zdrowia (77%) ma obawy dotyczące tego, jak wykorzystanie GenAI w ich organizacji wpływa na prywatność i bezpieczeństwo danych.

* 62% organizacji z sektora zdrowia i 59% organizacji zajmujących się LifeScience wskazuje zarządzanie jako główny problem dla GenAI – to wyższy odsetek niż w prawie wszystkich pozostałych badanych branżach.

* Mniej niż 15% badanych decydentów w obu sektorach uznaje obecne ramy zarządzania sztuczną inteligencją w swoich organizacjach za dobrze ustrukturyzowane i kompleksowe.

Dane syntetyczne jako odpowiedź na wyzwania

Dane syntetyczne są coraz częściej wykorzystywane w badanych dziedzinach do trenowania i testowania systemów sztucznej inteligencji zamiast danych rzeczywistych albo jako dodatek do nich. Mogą one również wzbogacać dane wykorzystywane do symulacji przebiegu procesu leczenia lub łańcuchów dostaw. Ten rodzaj danych pomaga rozwiązywać problemy wynikające z braku danych. Dzięki temu można zachować statystyczną zgodność ze stanem rzeczywistym, bez ujawniania wrażliwych informacji o pacjentach. 

Z badania wynika, że coraz więcej organizacji jest gotowych mierzyć się z wyzwaniami związanymi z danymi za pomocą danych syntetycznych. Chodzi o kwestie, takie jak jakość lub brak danych czy ryzyka związane z ich prywatnością. 56% podmiotów z branży LifeScience i 46% podmiotów z sektora zdrowia już korzysta z danych syntetycznych lub aktywnie rozważa rozpoczęcie korzystania z nich. – Dane są siłą napędową cyfrowego ekosystemu zdrowia. Ciągłe inwestycje w interoperacyjność i zarządzanie danymi są kluczowe dla stworzenia przyszłości opartej na AI. Włączenie syntetycznych danych i technologii, takich jak cyfrowe bliźniaki, to kolejny sposób na uzyskanie większej wartości z danych z korzyścią dla pacjentów i całego systemu zdrowia publicznego – kończy Alyssa Farrell.