論文の概要: The Potential and Perils of Generative Artificial Intelligence for Quality Improvement and Patient Safety

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16902v1
• Date: Sun, 23 Jun 2024 15:01:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-28 18:19:29.695999
• Title: The Potential and Perils of Generative Artificial Intelligence for Quality Improvement and Patient Safety
• Title（参考訳）: 品質改善と患者安全のための生成人工知能の可能性と課題
• Authors: Laleh Jalilian, Daniel McDuff, Achuta Kadambi,
• Abstract要約: ジェネレーティブ人工知能(GenAI)は、患者の医療の質と安全性を高める自動化を通じて、医療を改善する可能性がある。 我々は、医療におけるGenAIの即時適用は、明確に定義された、低いリスク、高い価値、狭いアプリケーションを通して行われると仮定する。 我々はこれを、臨床成績を改善するエンドツーエンドの臨床意思決定のための汎用AIモデルと対比する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.753117791280857
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative artificial intelligence (GenAI) has the potential to improve healthcare through automation that enhances the quality and safety of patient care. Powered by foundation models that have been pretrained and can generate complex content, GenAI represents a paradigm shift away from the more traditional focus on task-specific classifiers that have dominated the AI landscape thus far. We posit that the imminent application of GenAI in healthcare will be through well-defined, low risk, high value, and narrow applications that automate healthcare workflows at the point of care using smaller foundation models. These models will be finetuned for different capabilities and application specific scenarios and will have the ability to provide medical explanations, reference evidence within a retrieval augmented framework and utilizing external tools. We contrast this with a general, all-purpose AI model for end-to-end clinical decision making that improves clinician performance, including safety-critical diagnostic tasks, which will require greater research prior to implementation. We consider areas where 'human in the loop' Generative AI can improve healthcare quality and safety by automating mundane tasks. Using the principles of implementation science will be critical for integrating 'end to end' GenAI systems that will be accepted by healthcare teams.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブ人工知能(GenAI)は、患者の医療の質と安全性を高める自動化を通じて、医療を改善する可能性がある。 GenAIは、事前にトレーニングされ、複雑なコンテンツを生成することができる基礎モデルによって支えられている。 我々は、医療におけるGenAIの差し迫った応用は、より小さな基礎モデルを使用して医療ワークフローを自動化する、明確に定義された、低いリスク、高い価値、狭いアプリケーションを通じて行われると仮定する。 これらのモデルは、さまざまな機能やアプリケーション固有のシナリオに対して微調整され、医学的な説明や、検索拡張フレームワーク内の証拠の参照、外部ツールの利用が可能になる。 これは、安全クリティカルな診断タスクを含む臨床成績を改善する、エンドツーエンドの臨床意思決定のための汎用AIモデルと対比する。 ジェネレーティブAIは、日常的なタスクを自動化することで、医療の質と安全性を向上させることができる。 医療チームが受け入れる'エンド・トゥ・エンド'なGenAIシステムを統合するためには、実装科学の原則を使用することが重要です。

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