Генеративный искусственный интеллект в здравоохранении: трансляционный путь к применению, интеграции и управлению, основанный на науке о внедрении

ВВЕДЕНИЕ: Искусственный интеллект (ИИ), особенно генеративный ИИ, стал преобразующим инструментом в здравоохранении, способным революционизировать принятие клинических решений и улучшить показатели здоровья. Генеративный ИИ, способный создавать новые данные, такие как текст и изображения, обладает потенциалом для совершенствования ухода за пациентами, преобразования диагностики заболеваний и расширения вариантов лечения. Однако полезность и влияние генеративного ИИ в здравоохранении остаются недостаточно изученными; существуют опасения относительно его этических и медико-правовых последствий, интеграции в предоставление медицинских услуг и использования трудовых ресурсов. Кроме того, отсутствует четкий путь внедрения и интеграции генеративного ИИ в оказание медицинской помощи. МЕТОДЫ: В статье представлен всесторонний обзор применения генеративного ИИ в здравоохранении с акцентом на полезность технологии и ее трансляционное применение, а также подчеркнута необходимость тщательного планирования, реализации и управления ожиданиями при внедрении генеративного ИИ в клиническую медицину. Ключевые аспекты включают конфиденциальность и безопасность данных, а также незаменимую роль профессиональной экспертизы клиницистов. Для содействия ответственной интеграции рассматриваются такие модели, как модель принятия технологии (Technology Acceptance Model, TAM) и модель Non-Adoption, Abandonment, Scale-up, Spread and Sustainability (NASSS), описывающая непринятие, отказ, масштабирование, распространение и устойчивость. Эти модели позволяют прогнозировать и проактивно устранять барьеры внедрения, обеспечивать участие заинтересованных сторон и ответственно переводить системы оказания помощи к использованию потенциала генеративного ИИ. РЕЗУЛЬТАТЫ: Генеративный ИИ способен преобразовать здравоохранение благодаря автоматизированным системам, совершенствованию принятия клинических решений и демократизации экспертных знаний; инструменты диагностической поддержки могут предоставлять своевременные персонализированные рекомендации. Применение генеративного ИИ в биллинге, диагностике, лечении и исследованиях также способно сделать оказание медицинской помощи более эффективным, справедливым и результативным. Однако интеграция генеративного ИИ требует тщательного...