Color Health は OpenAI を利用して医師向けのがん検査補助ツールを開発

遺伝子検査会社であるカラー・ヘルスは、OpenAI の最新かつ安価な大規模言語モデルを使用して、がんスクリーニング診断の事前承認申請を迅速化し、患者をより早く治療に取り組めるように、治療前の精密検査の専門知識を医師に提供している。

同社はまた、カリフォルニア大学サンフランシスコ校と提携し、がんコパイロットツールが、電子医療記録やその他の患者情報全体に深く散在している可能性のある早期警告サイン、一見矛盾した危険信号、その他の関連詳細を明らかにする上でどのように機能するかを研究している。

なぜそれが重要なのか

同社によれば、がんの種類によって判断要因は異なるが、この技術の試験運用により、医療提供者は患者の記録を5分で分析できるようになったという。

「プライマリケア医は、人々のスクリーニングガイドラインをリスク調整するための時間や専門知識さえ持っていない傾向がある」とカラーヘルスの共同創設者兼最高経営責任者であるオスマン・ララキ氏は述べた。 ウォールストリートジャーナル 報告 月曜日。

UCSF ヘレン・ディラー・ファミリー総合がんセンターは、がん患者のカルテの遡及的分析と比較することで、がん治療前の診断検査に Color の副操縦士をテストしています。

この研究はまだ初期段階だが、Color の広報担当者によると、AI が点と点を結びつけることで最終的にがん治療の待ち時間を短縮できれば、それは患者ケアにとっての勝利となるという。

カラーの 発表 ララキ氏は月曜日、同社がこのツールを、悪性腫瘍が確認された患者の治療前検査を決定するための腫瘍学の専門知識の供給ギャップを解消するために設計したと述べた。

その目標は、治療前の診断が命じられ、事前承認プロセスが開始される前に患者が腫瘍専門医の診察を受けるのを待たずに、患者のがん治療を知らせるために必要な検査を決定できるAIサービスを、かかりつけ医やその他の臨床医に提供することだ、と彼は説明した。

「そうすれば、患者が初めて腫瘍専門医に会う頃には、治療を開始する準備が整っている可能性がはるかに高くなり、貴重な時間を数週間節約できると期待しています。」

ララキ氏はまた、このツールを使用する際の意思決定における臨床医の役割を強調した。

「私たちの仕事の背後にある最も重要な設計上の決定の1つは、ツールが人間が関与するモデルに基づいてゼロから構築されたことです」と彼は語った。

同社は、個人の背景リスク要因の分析を自動化し、スクリーニング計画を調整するガイドラインを適用することに焦点を当てた最初の使用事例のテスト結果を、まずは同社のがんプログラムに参加している個人と共有し、その後、かかりつけ医に情報を確認する機会を与えると述べた。

カラーは、がんコパイロットを使用する医師が、年末までにAIによる個別ケアプランの作成で20万人以上の患者をサポートすることになるだろうと見積もっている。

より大きなトレンド

カラー社は、医師ががん患者の転帰を改善するのに役立つツールに注力する前に、2015年に患者主導のプロアクティブ検査モデルを立ち上げた。この検査は、乳がん、卵巣がん、膵臓がんのBRCA1やBRCA2など、個人のがんリスクを高めることが知られている遺伝子に焦点を当てていた。

数年のうちに、 ユニコーンは、23andMeや他の企業とともに、主要な遺伝的リスク要因を明らかにできる低価格の市販の家庭用検査キットを提供することで、これまでは不可能だったがん検査に対する患者の障壁を打ち破りました。

がん患者の治療をより迅速に開始できるようにする PCP を支援する新しい意思決定支援サービスに AI を使用することは、医療 AI の新進分野であり、医師のメモ作成の自動化と臨床管理の負担軽減が主流の LLM 使用事例の大部分を占めています。

しかし、機械学習を健康データに適用することは 大きなチャンス 個人および集団の健康状態を向上させること。

アルバニー大学疫学・生物統計学部のシン・ワン助教授は、AIは疾病管理に役立つ可能性があると述べた。

「患者のデータを長期にわたって分析することで、AIアルゴリズムは個々の患者のリスクを予測し、個別の治療計画を提案し、さらには合併症の早期兆候を医療従事者に警告することもできる」と彼は語った。 ヘルスケアITニュース 1月に。

「この積極的なアプローチは、より早い介入、よりよい疾病管理、そして最終的には健康状態の改善につながる可能性がある。」

記録に残る

「AI技術、言語モデルは最適だと考えています」とOpenAIの最高執行責任者ブラッド・ライトキャップ氏は述べた。 ウォールストリート・ジャーナル ストーリー。「医療記録、データ、検査結果や診断結果を理解するためのツールを臨床医に提供できます。」

Andrea Fox は Healthcare IT News の上級編集者です。
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