Перспективы использования больших языковых моделей для совершенствования кардиологической помощи

Аннотация

Сердечно-­сосудистые заболевания остаются ведущей причиной смерти во всём мире, и их раннее выявление и прогнозирование по-прежнему является важной проблемой. Технологии искусственного интеллекта (ИИ) могут помочь справиться с этой задачей, поскольку они обладают большим потенциалом для ранней диагностики и прогнозирования возникновения этих заболеваний. Глубокие нейронные сети (DNN) могут повысить точность интерпретации медицинских изображений, а данные, предоставленные ими, содержат ценную информацию, которая не была бы выявлена кардиологами другим способом. Благодаря последним достижениям при использовании моделей с архитектурой трансформера, мультимодального ИИ и больших языковых моделей (LLM) появилась возможность интеграции электронных медицинских карт с изображениями, геномной информацией, сигналами биосенсоров и другими данными, что потенциально может улучшить диагностику и выделить пациентов высокого риска для применения стратегий первичной профилактики. Несмотря на то что основное внимание уделяется использованию ИИ для помощи в работе клиницистам, он может также быть полезным пациентам и оказывать немедленную помощь в диагностике, например, при аритмии, и в настоящее время изучается его применение для визуализации в автоматическом режиме. Перед использованием ИИ в клинической практике следует рассмотреть потенциальные риски, такие как нарушение конфиденциальности данных и диагностические ошибки. В статьях этой серии исследуются возможности и ограничения моделей ИИ в кардиологии и преследуется цель выявить особые препятствия и варианты применения моделей ИИ, способствующие их интеграции в систему здравоохранения.

Оригинал статьи: Quer G, Topol EJ. The potential for large language models to transform cardiovascular medicine. Lancet Digit Health. 2024;6(10):e767-e771. DOI: 10.1016/S2589-7500(24)00151-1.

Статья переведена на русский язык и опубликована согласно условиям лицензии Creative Commons Attribution (CC BY 4.0).