Oscar

Эрүүл мэндийн салбар алдартайгаар маш төвөгтэй. Эрүүл мэндийн технологийн компани Oscar Health нь өвчтөнүүдэд тусламж үйлчилгээний бүх шатанд нь үйлчлэхийн тулд технологи, өгөгдлийг ашиглахад итгэдэг. “Хэлний загварууд гарч ирснээр л бид бодит ертөнцийн эмх замбараагүй байдлыг тодорхой, дижитал төлөвлөгөө болгон хөрвүүлж чадна гэж бодсон” гэж Oscar-ийн хамтран үүсгэн байгуулагч бөгөөд Технологи хариуцсан захирал Mario Schlosser хэлэв.

Oscar-ийн хувьд OpenAI-тай хамтрах нь тодорхой шийдвэр байв. “Бид эрүүл мэндийн салбарын онцлог хэрэглээний тохиолдлуудад зориулсан өмчийн өгөгдлийн багц ашиглан бүх томоохон загваруудыг тогтмол харьцуулан үнэлдэг” гэж Oscar-ийн ахлах бүтээгдэхүүний менежер бөгөөд AI R&D-ийн ахлагч Nikhita Luthra тайлбарлав. “OpenAI-ийн загварууд тогтмол хамгийн сайн үзүүлэлттэй байдаг.”

Нийцлийг хангах хялбар байдал ч бас том хүчин зүйл байсан. Oscar нь OpenAI-тай Business Associate Agreement (BAA)⁠(шинэ цонхонд нээгдэнэ) байгуулсан анхны даатгалын компани болсон. Ингэснээр Oscar HIPAA-ийн нийцлийг хангахын зэрэгцээ ажлаа маш хурдан эхлүүлэх боломжтой болсон. “OpenAI өгөгдлийг үнэхээр хариуцлагатай, шаардлага хангасан байдлаар ашиглаж байгаа эсэхийг баталгаажуулахад маш сайн түнш байсан” гэж Luthra хэлэв.

Oscar эрүүл мэндийн даатгалын зардлыг өсгөдөг ярвигтай, гараар хийдэг үйл явцуудыг хурдасгаж, автоматжуулахын тулд AI ашигласан. Тэд дараах хэрэглээний тохиолдлуудад амжилт олсон:

Эмнэлзүйн баримтжуулалт. Өвчтөн болон эмнэлгийн багийн хооронд болсон ганц яриаг баримтжуулахад хүн 20-иос дээш минут зарцуулж болно. OpenAI-ийн API-ийн тусламжтайгаар Oscar эмчилгээний талаарх яриа болон лабораторийн шинжилгээний үр дүнг баримтжуулах, хянахад зарцуулах хугацааг бараг 40%-иар бууруулж, компанийн хэмжээнд тоо томшгүй олон цаг хэмнэсэн бөгөөд үүнээс гадна сувилагч, эмнэлзүйн мэргэжилтнүүдэд илүү өндөр түвшний ажлуудад төвлөрөх боломж олгосноор ядралыг бууруулсан. Энэ бол зөвхөн эхлэл—R&D-ийн үр дүнгээс харахад GPT‑4 зарим тохиолдолд бүтээмжийг 90% хүртэл нэмэгдүүлж чадна.

Нэхэмжлэлийн туслах бүтээх. Нэхэмжлэлийн амьдралын түүхийг ойлгох нь маш төвөгтэй ажил, учир нь үүнд сая сая гэрээний хувьсагч нөлөөлдөг. Эмч нэхэмжлэлийн талаар асуулт асуухад Oscar-ийн багууд нэхэмжлэлийг боловсруулах аяллын турш гарсан шийдвэр бүрийн нарийн бүртгэлийг давах шаардлагатай болдог. OpenAI-ийн API-тайгаар Oscar нэхэмжлэлийн мөрийг үр ашигтайгаар хөтлөн, өвчтөний нэхэмжлэлийн талаархи асуултад хариулах үйл явцыг автоматжуулдаг туслахыг бүтээсэн.

Нэхэмжлэлийн туслах нь нэхэмжлэл боловсруулах багийн шат ахисан асуудлыг шийдвэрлэх хугацааг 50%-иар бууруулсан бөгөөд нарийвчлал нь хүний агентуудтай ижил эсвэл түүнээс сайн байна. Oscar сард дор хаяж 4,000 тикетийн шалгалтыг, эсвэл оны эцэс гэхэд нийт 48,000 тикетийг автоматжуулна гэж үзэж байна.

Эмнэлгийн бүртгэлүүд нь өвчтөний чухал мэдээллийг агуулдаг бөгөөд эрүүл мэндийн экосистем даяар ашиглагддаг ч маш бүтэцгүй, эмх замбараагүй байгалийн хэлээр бичигдсэн байдаг. Хамгийн төвөгтэй, хурц эрүүл мэндийн нөхцөлтэй өвчтөнүүдийн хувьд эдгээр нь 500 хуудас хүртэл урт байж болно. Эмнэлгийн бүртгэлээс хэрэгтэй мэдээлэл олох нь өвсөн дундаас зүү хайхтай адил. OpenAI-тай хамтран ажилласнаар Oscar өмнө нь хэрэгжүүлэхэд бэрх байсан, эмнэлгийн бүртгэлтэй холбоотой маш хүчирхэг хэрэглээний тохиолдлуудыг нээж байна, тухайлбал:

• Даатгалын нэхэмжлэлийг илүү хурдан хянахын тулд өвчтөний тухай хэрэгтэй мэдээллийг олоход эмнэлзүйн мэргэжилтнүүдэд туслах
• Үйлчилгээ үзүүлэгчийг өвчтөнтэй уулзахаас нь өмнө бэлтгэхийн тулд өмнөх эмнэлгийн бүртгэлүүдийг хураангуйлж, үйл явцыг илүү үр ашигтай, хувь хүнд тохирсон болгох
• Олон эмнэлгийн бүртгэлээс мэдээлэл гарган авч, тэдгээрт шинжилгээ хийж, “Эдгээр чихрийн шижинтэй өвчтөнүүдийн хэн нь тасралтгүй глюкозын хяналтад тохирох вэ?” гэх мэт асуултад хариулах

Энэ нь мөн тэгш хүртээмжийн тухай юм: “Системд нэг гажуудал бий. Хамгийн хурц, төвөгтэй эрүүл мэндийн нөхцөлтэй өвчтөнүүд хамгийн урт эмнэлгийн бүртгэлтэй байдаг бөгөөд тэдгээрийг хайх, шинжлэх, хураангуйлахад хамгийн төвөгтэй байдаг” гэж Luthra тайлбарлав.

Oscar AI-ийг зүгээр нэг хүлээн зөвшөөрөөгүй—тэд үүгээр амьсгалж, амьдардаг. Тус компани AI Pod нэртэй төвлөрсөн нэгж байгуулж, бүтээгдэхүүн, өгөгдлийн шинжлэх ухаан, үйл ажиллагаа зэрэг бусад багуудад өөрсдийн хэрэглээний тохиолдолд AI-ийг хэрэглэх үйл явцыг чиглүүлэн дэмжих үүрэг өгсөн. Oscar нь AI-ийг зүгээр AI-ийн төлөө ашиглахаас илүүтэй, бизнесийн асуудлыг эхнээс нь бүрэн ойлгох нь амжилтын түлхүүр гэж үздэг. “Бид маш төвөгтэй асуудлыг жижиг, хэрэгжүүлэхэд хялбар даалгавруудад хувааж чадсан үед хамгийн амжилттай хэрэглээнүүд бий болдгийг харсан” гэж Luthra тайлбарлав. Энэ нь авьяас, хүний нөөцийн зарчмыг нь чиглүүлдэг бөгөөд Oscar хэвлэлд ишлэгдсэн байдал эсвэл академик шагналаас илүү тууштай байдал, даруу төлөв, сониуч занг эрхэмлэдэг: “Үүнийг хийж чаддаг хүмүүс бол бодит ертөнцөд хүмүүс асуудлыг хэрхэн задалдгийг маш их сонирхдог хүмүүс. Манай Pod-ийн зургаан хүний тав нь эмэгтэй, бид бүгд хорь, гуч гаруй насныхан—энэ нь AI хөгжүүлэлтийн хил хязгаарыг урагшлуулж буй хүний тухай ганц хэвшмэл ойлголт байдаггүйг харуулж байна.” Oscar мөн өөрсдөө зохицуулалт хийж, эрүүл мэндийн салбарт AI-ийг хариуцлагатай, ёс зүйтэй ашиглах стандартыг урьдчилан тогтоосон. Цагаан ордонтой хамтран тэд эрүүл мэндийн даатгагч, үйлчилгээ үзүүлэгч хамгийн том 37 байгууллагын эвслийг тэргүүлж, хамтдаа AI ашиглах зарчмууд⁠(шинэ цонхонд нээгдэнэ)-ыг боловсруулж, мөрдөж байна.

Oscar компанийн блог болон сошиал сувгуудаараа үүсгэгч AI-ийн талаарх ойлголт, туршлагаа дуртайяа хуваалцдаг. “Эрүүл мэндийн салбарт хүмүүс бүгд ижил асуудлуудтай ноцолдож байна” гэж Schlosser хэлэв. “Хэрэв бид ямар нэг асуудлыг түрүүлж шийдвэл, бусдад энэ тухай хэлэх хэрэгтэй—тэд ч мөн юу шийдсэнээ бидэнд хэлнэ, тэгээд энэ нь эргэлтийг хүчтэй хөдөлгөх гайхалтай арга болдог.” Эхнээсээ Oscar AI-ийг зүгээр нэг давтагддаг ажлыг автоматжуулах хэрэгсэл гэж хараагүй—харин эрүүл мэндийн салбарт нэн шаардлагатай хувьсгалыг нээх түлхүүр гэж үзсэн. “Бид захиргааны хэрэглээний тохиолдлуудыг жаахан хялбарчлах төдий зүйл хийхийг хүсэхгүй байна” гэж Schlosser хэлэв. “Бид эдгээр загваруудыг эмчтэйгээ холбоотой эмнэлзүйн асуудлыг шийдвэрлэхэд туслах хэмжээнд ашиглахыг зорих ёстой. Дараагийн гурваас таван жилд эмчид үзүүлэх болон эмнэлэгт хэвтэх зардлыг 10 дахин бууруулах хэрэгтэй. Үүнийг хийх цорын ганц арга нь загварыг үйл явцын яг төвд тавих—зөвхөн тэмдэглэл хөтлөх биш, харин гишүүн ба үйлчилгээ үзүүлэгчийн харилцаанд нэгтгэх явдал юм.”