Аннотация:
Платформа антропологических и медицинских знаний OpenEvidence объявила о партнерстве. Обе стороны планируют бесплатно предоставить инструменты поддержки клинических решений на основе искусственного интеллекта врачам в регионах за пределами США и Европы, где медицинские ресурсы относительно скудны. Они надеются использовать ИИ, чтобы расширить доступ к научно обоснованным медицинским знаниям и помочь местному медицинскому персоналу справиться с такими проблемами, как нехватка медицинской литературы, специалистов и ресурсов непрерывного медицинского образования.
OpenEvidence – это платформа медицинских знаний для врачей, которая отвечает на вопросы врачей на основе рецензируемых медицинских исследований и рекомендаций по клиническому лечению. В настоящее время платформа открыта для врачей в США и Европе бесплатно. Сотрудничество между двумя сторонами заключается в запуске специальной версии для регионов с ограниченными ресурсами, которая будет бесплатно предоставляться медицинским работникам в десятках стран с низким и средним уровнем дохода.
Согласно списку, опубликованному OpenEvidence, этот план постепенно продвигается примерно в 100 странах, включая Уганду, Анголу, Судан, Гаити и Монголию. Таким образом обе компании надеются снизить ограничения на доступ к медицинским знаниям, вызванные географическим положением, поскольку в некоторых районах с недостаточными медицинскими ресурсами врачам может не хватать новейшей медицинской литературы, специализированной экспертной поддержки и доступа к непрерывному медицинскому образованию. Эти факторы могут дополнительно повлиять на доступ пациентов к высококачественным медицинским услугам.
Системы здравоохранения по всему миру в настоящее время изучают, сможет ли генеративный ИИ решить проблему нехватки врачей и медицинских специалистов. Сторонники полагают, что ИИ может помочь врачам быстро получать и систематизировать крупномасштабную медицинскую информацию для оказания помощи в процессе диагностики и лечения; но в то же время некоторые люди обеспокоены тем, что если система ИИ в основном использует для обучения медицинские данные из стран с высоким уровнем дохода, то предоставляемые ими рекомендации могут не полностью соответствовать реальной ситуации в областях с меньшим количеством ресурсов, включая распространенные местные заболевания, условия диагностики, медицинское оборудование и доступные лекарства.
Основатель OpenEvidence Дэниел Надлер заявил, что доступ к медицинским знаниям не должен зависеть от географического положения врача. Он сообщил, что только в августе этого года американские врачи провели 42 миллиона консультаций через OpenEvidence, и ожидается, что к 2026 году сотни миллионов американских пациентов получат медицинские услуги, предоставляемые врачами, которые используют OpenEvidence для помощи в работе.
В этом сотрудничестве Anthropic в основном отвечает за обеспечение серверной поддержки на техническом уровне искусственного интеллекта, а OpenEvidence отвечает за настройку системы в соответствии с медицинской средой в разных странах и регионах. Стороны заявляют, что система не будет просто копировать инструменты, разработанные для систем здравоохранения США или Европы, в условиях ограниченных ресурсов, но будет учитывать различия в местной инфраструктуре здравоохранения и клинической практике.
Даниэла Амодей, президент Anthropic, заявила, что технологии искусственного интеллекта добились большого прогресса за последние годы, что делает технически возможным предоставление таких инструментов медицинской помощи в районы с ограниченными ресурсами. Но она также считает, что, полагаясь исключительно на традиционные рыночные механизмы, этим технологиям трудно естественным образом проникнуть в области, где отсутствует коммерческая отдача. Поэтому для их продвижения необходимы инвестиции в предпринимательство и общественное благосостояние.
На самом деле, OpenEvidence уже предпринимала подобные попытки раньше. Ранее в этом году компания объявила, что работает с медицинскими учреждениями Руанды и Ботсваны над адаптацией инструментов искусственного интеллекта на основе различий в типах заболеваний, диагностических ресурсах и доступных методах лечения между местными и развитыми странами.
Надлер заявил, что системы, разработанные компанией для этих регионов, будут придавать большое значение местной среде, и подчеркнул, что соответствующие инструменты должны иметь возможности «адаптации к контексту». Другими словами, на один и тот же медицинский вопрос может потребоваться ответить в разных странах с совершенно разными заболеваниями, например, можно ли провести определенное обследование на месте, есть ли в больнице соответствующее оборудование, доступен ли определенный препарат и какой метод лечения обычно используют местные врачи.
Особым преимуществом этого плана является относительно низкие требования к инфраструктуре. Надлер отметил, что даже если медицинские учреждения в некоторых регионах не могут гарантировать круглосуточное электроснабжение, у большинства врачей все еще есть смартфоны, поэтому через мобильные устройства все еще можно получить доступ к высококачественной медицинской информации, которую в прошлом могли предоставить только ведущие медицинские учреждения мира, такие как клиника Майо.
Эта модель особенно привлекательна в странах с ограниченным доступом к медицинским журналам и экспертным знаниям. Ахмед Бендари, кардиолог из Университета Бенха в Египте, сказал, что, если эту медицинскую услугу искусственного интеллекта можно будет и дальше распространить на регионы за пределами США и Европы, это принесет значительные изменения, особенно когда местные медицинские учреждения испытывают трудности с подпиской на крупные медицинские журналы. Инструменты, которые позволяют быстро получить научно обоснованную медицинскую информацию в клинической базе, могут оказаться более ценными.
Однако глобальное продвижение медицинского ИИ также означает, что этой системе придется столкнуться с огромными различиями в медицинской среде между разными странами. Спектр заболеваний, медицинское оборудование, лекарственное обеспечение, уровень подготовки врачей, а также характеристики диагностики и лечения могут существенно различаться. Следовательно, даже если информация, предоставляемая ИИ, точна на уровне медицинских знаний, ее не обязательно можно напрямую преобразовать в планы лечения, выполняемые на местном уровне. Таким образом, в этом сотрудничестве больше внимания уделяется корректировке конкретных регионов, а не простому копированию одной и той же системы искусственного интеллекта во всех странах.
В последнее время Anthropic ускоряет свою экспансию в области медицины и биологических наук. Незадолго до объявления об этом сотрудничестве Anthropic создала собственную биологическую лабораторию, начала проводить настоящие биологические исследования и попыталась еще больше распространить свои возможности искусственного интеллекта на область разработки лекарств. Сотрудничество с OpenEvidence означает, что Anthropic движется дальше от исследований лекарств и биологических препаратов в область клинических медицинских знаний и поддержки принятия решений врачами.
Обе стороны не объявили финансовые условия сотрудничества. Для OpenEvidence это сотрудничество означает, что ее платформа медицинских знаний, которая первоначально обслуживала в основном врачей в США и Европе, начала расширяться по всему миру; для Anthropic это означает, что ее модели искусственного интеллекта проникают во все больше областей, где передовую медицинскую информацию раньше было трудно получить через профессиональную медицинскую платформу.
По мере того, как генеративный ИИ постепенно входит в медицинскую систему, этот тип сотрудничества также отражает все более очевидную тенденцию: конкуренция в медицинских приложениях ИИ больше не ограничивается возможностями самой модели, а начинает вращаться вокруг того, как объединить медицинские знания, клинические рекомендации и возможности ИИ для рассуждения и адаптировать их в соответствии с медицинской реальностью в разных регионах. Этот план Anthropic и OpenEvidence охватывает около 100 стран. Сможет ли она действительно улучшить способность местных врачей получать медицинские знания и принимать клинические решения, также будет зависеть от степени локализации системы и того, как врачи используют ее в реальной медицинской среде.
Комментарии