This post is also available in:
English (אנגלית)
בשנים האחרונות מערכות הבריאות ברחבי העולם נתקלות בקשיים הולכים וגוברים – עם רשימות המתנה ארוכות במיוחד ומחסור חמור בצוות, מומחים צופים כי בתי החולים יצטרכו להתמודד עם גידול של 40% בביקוש ב-15 השנים הבאות. יש הטוענים כי הפתרון לבעיות אלה טמון ב-AI ומודלי שפה.
מודלים של בינה מלאכותית יכולים להבין ולכתוב טקסטים, לפרש במהירות כמויות גדולות של נתונים, ולהפוך משימות סיזיפיות לתהליך אוטומטי. הם יכולים בנוסף לשפר במידה רבה את נושא הקשיים בכל הנוגע לתקשורת במערכת הבריאות – שימוש בבינה מלאכותית בתחום הבריאות יכול לסכם, לקטלג, לתמלל, ולתרגם בכל מקום שבו יש צורך, ולהקל משמעותית מהלחץ של זימון תורים ויצירת קשר עם מוקדי עזרה אונליין, ולשפר באופן כללי את חוויית הזמינות והטיפול של המטופלים.
כיום, בינה מלאכותית יכולה גם ללמוד מנתונים של מטופל מסוים, יכולת שהינה קריטית מאוד עבור הגברת היעילות. על פי Innovation News Network, למודלי 'transformer' יש שלב שנקרא 'מנגנון תשומת לב' הלומד כיצד אינפוטים שונים קשורים זה לזה, מה שיכול לעזור למודל להבין את האינטראקציות בין תרופות שונות, לדוגמה. יתר על כן, דיגיטציה נרחבת של רשומות רפואיות הביאה עמה מספר מערכות כללים אוטומטיות שהמערכות מחלה על נושאים כמו תרופות ואלרגיות, ואף יכולה לנתח את מסמכי הטקסט החופשיים בקובץ של המטופל ולסמן דברים שאולי התפספסו.
מודלי השפה של היום מצטיינים במשימות מבוססות ידע, יכולים בקלות להבין את הכוונה של המשתמש ואת ההקשר וליצור תגובות ראויות ונכונות. השלב הבא בתהליך הוא להכשיר אותם למשימות הסקת מסקנות, אשר בדרך כלל כרוכות ביצירת "שרשרת מחשבות" (chain of thoughts – סדרה של תת-משימות המקדמת את המודל לקראת המטרה) הניתנת לעדכון בזמן אמת בהתאם לתנאים המשתנים של הסיטואציה.
למרות שעוד יש חשש ואף התנגדות לשימוש בבינה מלאכותית הטכנולוגיה הזאת יכולה כבר להיות אמינה ביותר, ובעוד כי רופאים ומטופלים יכולים תמיד לסרב לשימוש במערכות בינה מלאכותית ומודלי שפה, אם הרוב המכריע של שירותי הבריאות משתמשים בכלים הללו, התהליך הכולל יחסוך זמן בקרב צוותים רפואיים ויפשר את תנאי מערכת הבריאות.
