Color Health
Color Health(жаңа терезеде ашылады) OpenAI-мен бірге онкологиялық пациенттердің емге қолжетімділігін жеделдетудің жаңа жолын бастап отыр. Олардың жаңа копилот қосымшасы GPT‑4o арқылы жетіспейтін диагностиканы анықтап, бейімделген workup жоспарларын жасайды, осылайша медицина қызметкерлеріне қатерлі ісікті скринингтеу мен емдеу бойынша дәлелге негізделген шешім қабылдауға мүмкіндік береді.
Color денсаулық сақтауға қолжетімділікті жақсарту бағытында он жыл бойы жұмыс істеп келеді және құрылған сәтінен бері 7 миллионнан астам пациентке қызмет көрсетті. 2023 жылы олар жұмыс берушілер мен денсаулық жоспарларына қатерлі ісікті бақылауға алуға көмектесу үшін American Cancer Society ұйымымен серіктестік орнатты — бұл АҚШ-та өлімнің екінші ең жиі себебі әрі денсаулық сақтау шығындарының негізгі драйвері.
Color Health OpenAI API-лерін пациенттің медициналық деректерін клиникалық біліммен біріктіру үшін қолданады. Нәтижесінде провайдерлер қарап шығып, пациенттерге күтім көрсету барысында пайдалана алатын жекелендірілген, жан-жақты ем жоспарларын жасайтын копилот қосымшасы пайда болды.
«Color-дың мақсаты — онкология саласындағы сараптаманы пациенттің денсаулыққа қатысты шешімдеріне ең көп әсер ете алатын сәтте және жерде қолжетімді ету», — дейді Color Health компаниясының CEO-сы Осман Лараки.
«Денсаулық сақтау компаниясы ретінде қолжетімділік пен теңдікті жақсартатын технология пациент қауіпсіздігі мен құпиялылығын қолдайтын технологиямен қатар жүруі керек. OpenAI-дың HIPAA талаптарына сай деректерді қорғау стандарттары осы үшін аса маңызды.»
Копилот қосымшасының нәтижесін әр қадамда клиницист талдайды және қажет болса, пациентке көрсетілер алдында түзетеді. Ол былай жұмыс істейді:
- Ол отбасылық анамнез бен жеке қауіп факторлары сияқты пациент туралы ақпаратты, сондай-ақ клиникалық нұсқаулықтар мен сенімді көздерден алынған деректерді шығарып, өңдеп, қалыпқа келтіреді. Color командасын әсіресе GPT‑4o‑ның кейде PDF не клиникалық жазбалар сияқты әртүрлі форматтарда кездесетін, құрылымы мен тұжырымы бірізді емес көпбеттік ақпарат арасында жасырынған мәліметті шығарып, қалыпқа келтіру қабілеті таңғалдырды.
- Осы деректерді пайдаланып, ол «Пациент қандай скринингтерден өтуі керек?» сияқты негізгі сұрақтарға жауап береді, жетіспейтін диагностиканы анықтайды және жекелендірілген скрининг жоспарын жасайды. Сондай-ақ кез келген диагностикалық тексеруді аяқтауға қажет құжаттарды, мысалы медициналық қажеттілік құжаттары мен сақтандыруға алдын ала рұқсаттарды дайындайды.
- Clinician-in-the-loop бастапқы ақпаратты қамтитын нәтижені бағалайды. Клиницист копилот нәтижесін өңдей алады, бұл келесі итерацияларды жетілдіруге де көмектеседі.
- Clinician-in-the-loop нәтижеге қанағаттанған соң, ақпаратты пациенттің қолданыстағы ем жоспарына қоса алады.
Қатерлі ісікті скринингтеу, диагностикалау және емдеу аса күрделі әрі көп уақыт алады. Әрбір кідірістің салдары бар: емі небәрі төрт аптаға кешіккен пациенттерде өлім қаупі 6–13% жоғары(жаңа терезеде ашылады).
Скрининг қажеттіліктері де жиі өте жекелендірілген болады. Мысалы, Color пациенттерінің үштен бірінен астамына стандартты нұсқаулықтар қамтымайтын жеке қауіп факторларына байланысты ертерек немесе өзгеше скрининг тәсілдері қажет. «Жоғары қауіп тобындағы пациенттерім үшін жекелендірілген онкологиялық скрининг жоспарларын әзірлеудің қаншалық күрделі екенін өз көзіммен көрдім», — дейді Color компаниясындағы бастапқы медициналық көмек дәрігері доктор Киган Дучичела. «Нұсқаулықтар үнемі өзгеріп отырады, ал жеке қауіп факторлары әрдайым бірден анық бола бермейді.»
Скринингтен бөлек, диагностикалық тексерулер де қосымша қиындықтар тудырады. Бір пациенттің диагностикалық тексеруін құжаттау және жүргізу апталарға созылуы мүмкін, ал пациенттердің көбі алғашқы онколог қабылдауына толық аяқталған тексерусіз келеді. «Бүгінде пациенттің бастапқы диагнозды қай жерде алғанына қарай онкологиялық көмекте нақты олқылықтар бар», — дейді Stanford University School of Medicine профессоры және клиникалық тәжірибедегі онколог доктор Эллисон Куриан. «Пациенттерімнің көбіне тиісті ем тағайындау үшін қажет барлық талдаулар мен бағалауларды аяқтауға апталар керек болады, осы аралықта қымбат уақыт жоғалады және клиницистерге түсетін әкімшілік жүктеме артады.»
Color OpenAI-мен 2023 жылы жұмыс істей бастады, мақсаты — онкологиялық науқастарға күтімді және денсаулықтағы теңдікті жақсарту үшін ЖИ қолдану. Қатерлі ісікті скринингтеу, диагностикалау және емдеу қиындықтарын ескере отырып, Color мынадай мүмкіндіктері бар шешім іздеді:
- Пішімі бірізді емес пациент деректерін түсіндіру
- Күрделі денсаулық сақтау нұсқаулықтарын талдау
- Пациент деректерінің құпиялылығын қорғау
- Пациент қауіпсіздігін қамтамасыз ету үшін clinician-in-the-loop жұмыс ағыны дизайнын қолдау
- Электрондық денсаулық жазбаларымен (EHR) және аурухананың негізгі жүйелерімен бірігу
Бастапқы зерттеу кезеңінде Color жылдам эксперимент жүргізуге арналған тәсілін құрды, соның ішінде қатерлі ісікті диагностикалауға арналған клиникалық нұсқаулықтардың PDF файлдарынан ақпарат алу сияқты күрделі тапсырмаларда GPT‑4 және GPT‑4o өнімділігін сынады. Мұндай PDF файлдары көбіне диагностикалық тексеру барысына қарай күтім жолдарын сипаттайтын күрделі диаграммаларға толы жүздеген беттен тұрады. OpenAI мен Color бірге GPT‑4 Vision-ға осы диаграммалардың скриншоттарын сипаттатудың, нәтиже дәлдігін барынша сақтайтын тиімді әдісін әзірледі.
OpenAI сондай-ақ Color командасына стандартты ChatGPT интерфейсін пайдаланып клиникалық жұмыс ағындарының прототиптерін жасауға және custom GPT көмегімен үлгі жағдайлар құруға бағыт-бағдар берді — осылайша ауқымды инженерлік ресурстарды жұмсамай тұрып, тиімді proof of concept нәтижелеріне қол жеткізді.
OpenAI-дың сарапшылық нұсқаулығы, қуатты модельдері және HIPAA талаптарына сай деректерді қорғау стандарттарының арқасында Color күрделі медициналық шешім қабылдау үдерісін жіктеуге, көмексөздерді жетілдіруге және копилоттың бастапқы нұсқасын жасау үшін clinician-in-the-loop жұмыс ағындарын жобалауға назар аудара алды.
Мысалы, OpenAI инженерлері нәтиже сапасын арттыру үшін модельді fine-tuning жасаудың орнына retrieval-augmented generation (RAG) пайдалануға және клиникалық құжаттаманы ChatGPT оңайырақ өңдей алуы үшін қайта жазуға Color-ға кеңес берді. Ақырында, эксперименттерден кейін Color өзінің ЖИ шешімдер провайдері ретінде OpenAI-ды таңдады, ал оның озық копилот қосымшасының өзегінде GPT‑4o тұр.
Бұл құралдың әсерін өлшеу үшін Color University of California, San Francisco Helen Diller Family Comprehensive Cancer Center (UCSF HDFCCC) орталығымен серіктесіп отыр. Алғашқы енгізу аясында Color мен UCSF ретроспективті бағалау жүргізіп, кейін нысаналы түрде енгізуді бастайды. Бағалау нәтижесіне қарай копилотты UCSF-тегі барлық жаңа онкологиялық жағдайлар бойынша клиникалық жұмыс ағындарына біріктіру мүмкіндігі бар.
«UCSF — пациенттерге күтімді жақсарту үшін озық технологияны енгізуде көшбасшы», — дейді UCSF HDFCCC президенті, PhD, FRS дәрежелерінің иегері доктор Алан Эшворт. «Пациенттер бастапқы онкологтарға жиі толық аяқталмаған диагностикалық тексерулермен келеді, ал сол тексерулерді жинақтап, олардың аяқталғанын дәл анықтауға кететін уақыт провайдерлердің өз лицензиясы аясында ең жоғары деңгейде жұмыс істеуіне кедергі келтіреді. Біз қабылдауға дейінгі charting үдерісінің тиімділігі мен дәлдігін арттырып, UCSF-тегі онкологиялық пациенттер үшін емді бастаудағы қымбат кідірістердің алдын алатын құралдарға қызығушылық танытамыз.»
American Cancer Society ұйымының CEO-сы доктор Карен Кнудсен де келіседі. «Бұл үдерісті жеделдету үшін ЖИ технологияларын цифрлық қолдауы бар клиникалық жұмыс ағындарымен біріктіру идеясы қатысушылардың бәрі үшін — пациент пен оның клиницистері үшін де, ем шығындарын өтейтін төлеуші үшін де — оң ілгерілеу болар еді.»
Color копилотты енгізуге байыппен қарап отыр және құралды шектеулі сандағы жағдайларға қолданып, өз клиницистері үшін бастапқы кезең-кезеңімен енгізуді бастады. Бұл жағдайлар бірнеше сапа кепілдігі қабатынан өтеді:
- Копилотты пайдаланатын медицина қызметкерлері онсыз жұмыс істейтіндерге қарағанда жетіспейтін зертханалық талдауларды, бейнелеу нәтижелерін немесе биопсия мен патология нәтижелерін 4 есе жиі анықтай алады.
- Копилотты қолданғанда клиницистерге пациент жазбаларын талдап, олқылықтарды анықтауға орта есеппен 5 минут кетеді. Копилотсыз деректер бытыраңқы болады және бұл апталарға созылатын кідіріске әкелуі мүмкін.
2024 жылдың екінші жартысында Color дәрігердің бақылауымен 200 000-нан астам пациентке ЖИ жасаған жекелендірілген күтім жоспарларын ұсыну үшін копилот қосымшасын қолдануды жоспарлап отыр.