L’IA générative dans les soins de santé : Amy Waldron de Google Cloud sur les ambitions du géant de la technologie en matière de santé

Google est resté occupé dans le domaine de la santé, annonçant des partenariats avec des organisations pour mettre en œuvre l’IA générative. Le géant de la recherche a annoncé Des partenariats cette année avec des systèmes de santé comme la Mayo Clinic Pour utiliser l’IA générative, ou des algorithmes qui peuvent être utilisés pour générer de nouveaux contenus tels que du texte, afin d’améliorer le flux de travail d’un médecin.

La société s’occupe également de la facturation, la plateforme de partage financier Cedar ayant annoncé un accord avec Google Cloud plus tôt ce mois-ci pour utiliser ses outils d’IA pour Aider les patients à comprendre leurs factures de soins de santé.

Pendant ce temps, l’outil de Google Research spécifiquement formé sur les données médicales, appelé Med-PaLM 2, peut réussir les examens de licence médicale et peut rédiger des documents médicaux à l’avenir.

Le Healthcare Dive Center s’est entretenu avec Amy Waldron, Global Director, Healthcare & Life Sciences Solutions, North America, chez Google Cloud, pour découvrir ce que ces développements signifient pour l’avenir des soins de santé.

Quelle sera la santé de Google Modèle de grand langage (LLM) Med-PaLM signifie pour les soins de santé? Google est-il préoccupé par le bégaiement des fournisseurs concernant l’IA et le MSc ?

Et la tuberculose : Med-PaLM est un grand modèle de langage, mais il est conçu pour fournir des réponses de haute qualité aux questions médicales. Med-PaLM 2 a été formé avec un groupe médical, il est donc adapté à l’industrie médicale. Pour vous donner une idée de l’échelle, 540 milliards de paramètres ont été utilisés pour former Med-PaLM. Il est donc conçu pour coder les connaissances médicales, répondre aux questions et résumer les idées de divers textes médicaux.

Nous ne sommes certainement pas pressés de proposer quelque chose comme ça sans la confiance des experts de l’industrie et de nous-mêmes. Et oui, nous sommes extrêmes pour nous assurer que nous avons une utilisation éthique de l’IA. Nous collaborons également étroitement avec nos clients qui testent ces programmes pilotes, car ce type de technologie présente un énorme handicap, en particulier dans un contexte clinique.

Comment l’IA générative équilibrera-t-elle précision et risque en matière de soins de santé ?

Et la tuberculose : Nous devons tous nous assurer que ces choses sont significatives, mais aussi sûres et utilisées de manière responsable. Personne ne veut gâcher ça.

Je pense que vous devez être attentif aux informations que vous incluez dans la recherche de votre organisation et aux clients ayant un contrôle total sur les informations exploitées. Et vois comment tu retournes ça [search] Une expérience avec l’IA conversationnelle pour ressembler davantage à une conversation, par rapport à un patient ou un consommateur essayant de rechercher dans de nombreuses sources différentes pour trouver la bonne réponse.

C’est un exemple de risque très faible, récompense élevée. Même chose quand vous regardez quand les médecins doivent consulter les politiques des payeurs de soins de santé. Dans de nombreux cas, ils recherchent dans de nombreux fichiers PDF. Désormais, grâce à cette technologie, cette recherche d’entreprise peut vous donner la possibilité de rechercher ces fichiers PDF. Ainsi, lorsqu’un médecin ou un membre de son équipe pose une question, cette information peut lui être présentée.

Il y a donc des contrôles de qualité. Il existe de nombreux cas d’utilisation dans le domaine de la santé pour lesquels il est logique de commencer là où vous pouvez obtenir ces avantages à court terme et ne pas mettre les gens en danger.

Google Cloud a lancé la suite Claims Acceleration en avril. Quels retours recevez-vous des plans de santé et comment prévoyez-vous de développer la plate-forme à l’avenir ? Pourquoi l’autorisation préalable reste-t-elle un défi majeur pour le secteur de la santé et comment l’IA peut-elle aider à le résoudre ?

Et la tuberculose : L’utilisation de Claims Acceleration Suite est un excellent exemple de la manière dont la soumission d’une préautorisation, d’informations complètes et de la prise de décision peut être simplifiée. Nous utilisons les capacités de l’intelligence artificielle pour faire en sorte que ce processus se déroule.

Les gens testent comment l’IA générative peut être utilisée pour aider les cliniciens à rédiger des lettres de pré-autorisation. C’est cette formulation que nous pouvons faire avec l’IA générative que nous ne pouvions pas faire auparavant.

Avec l’IA générative, créer des connexions qui résonnent avec les gens est vraiment important, et c’est quelque chose qui aidera avec les connexions des fournisseurs de paiement. Mais ce sera également un atout considérable pour les communications entre les organisations de soins de santé et les consommateurs.

Comment les systèmes de santé comme la Mayo Clinic utilisent-ils Google Cloud pour explorer les applications d’IA génératives ?

Et la tuberculose : Il existe quatre grandes catégories du point de vue des soins de santé où nous voyons l’IA et l’IA synthétique : la première est l’efficacité administrative et opérationnelle. Le second est le soutien des médecins et de l’équipe soignante. Vous avez également l’engagement des patients et des consommateurs, le développement de la R&D.