Zaskakujące sposoby, w jakie sztuczna inteligencja zmienia świadczenie opieki
Cukrzyca może prowadzić do powikłań, takich jak amputacje, ślepota i zawały serca, jeśli poziom cukru we krwi nie jest odpowiednio kontrolowany. W przypadku małych dzieci z cukrzycą typu 1, chorobą trwającą całe życie, ważne jest, aby nauczyć je rozumieć i kontrolować swój stan na wczesnym etapie.
Steven Silvers, twórca gier i asystent badawczy na Uniwersytecie Harvarda , pomógł opracować poważną grę, grę wideo przeznaczoną do celów edukacyjnych, skupioną na tworzeniu bardziej dostępnego i spersonalizowanego doświadczenia edukacyjnego dla dzieci z cukrzycą typu 1. Gra T1D Learning Camp pozwala dziecku rozmawiać, bawić się i odkrywać.
W sekcjach konwersacyjnych dziecko wchodzi w interakcję z postaciami z gry, aby prowadzić prawdziwe rozmowy obsługiwane przez generatywną sztuczną inteligencję, zgodnie z Silvers. Twórcy ręcznie zmapowali setki tysięcy ścieżek konwersacji, aby sztuczna inteligencja mogła tworzyć dostosowane odpowiedzi w czasie rzeczywistym. Najpierw dziecko przechodzi przez wstępnie zaprogramowaną sekcję gry, aby nauczyć się nowego pojęcia, takiego jak to, które pokarmy zapewniają powolny, stały wzrost poziomu cukru we krwi, a które powodują skok. Następnie generowane konwersacje sztucznej inteligencji odbywają się po tych lekcjach, aby sprawdzić zrozumienie pojęcia przez dziecko i to, jak odnosi się ono do ich codziennego życia. Dzieci mogą również rozmawiać o swoich doświadczeniach z postaciami w grze.
CZYTAJ WIĘCEJ: Generatywna sztuczna inteligencja pomaga lekarzom interpretować wyniki badania ABG.
Silvers wyjaśnił, że gra została stworzona przy użyciu Godot , silnika gier typu open source, i łączy się z Amazon Bedrock, aby obsługiwać generatywną funkcjonalność AI. Zgodnie z artykułem AWS na temat gry , „Aby ręcznie uruchomić połączenie, Amazon API Gateway jest skonfigurowany do wywoływania funkcji AWS Lambda przy użyciu Pythona w celu wywołania interfejsów API Amazon Bedrock i zwracania wyników do Godot”.
Ponieważ małe dzieci nie potrafią czytać i pisać, gra opiera się na zamianie mowy na tekst i tekstu na mowę. Amazon Polly i Amazon Transcribe ułatwiają funkcję mówienia i słuchania w grze, a Amazon Translate sprawia, że gra jest dostępna dla dzieci, które nie mówią po angielsku, wyjaśnił Silvers.
Gra wykorzystuje również Amazon Titan z Guardrails i model bazowy Amazon Titan Image Generator , aby spersonalizować grę. W połączeniu z tymi narzędziami, Amazon Nova Canvas i rozszerzoną generacją pobierania , gra jest w stanie zrozumieć różne kultury i ich diety. Może tworzyć obrazy jedzenia w zabawnym stylu podobnym do tego używanego w grze, w oparciu o kulturę i dietę dziecka.
„To sposoby, w jakie sztuczna inteligencja może być używana do tworzenia bardziej dostępnego doświadczenia. To bardziej zabawny i skuteczny sposób nauczania dzieci, jak zarządzać poziomem cukru we krwi, co może prowadzić do zdrowszego i szczęśliwszego życia bez powikłań cukrzycy” – powiedział Silvers.
ODKRYJ: Przygotuj dane do wdrożenia sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.
Hybrydowa wyszukiwarka oparta na sztucznej inteligencji poprawia dostępność danychLekarze często mają problem z elektroniczną dokumentacją medyczną , próbując znaleźć istotne informacje, powiedział dr Dinesh Rai, inżynier ds. sztucznej inteligencji klinicznej w Innovation and Digital Health Accelerator w Boston Children's Hospital .
Wiele EHR-ów pozwala tylko na określoną liczbę parametrów wyszukiwania, a informacje przechowywane w jeziorach danych nie są dostępne przy łóżku pacjenta. Celem Rai i jego zespołu było umożliwienie najbardziej zaawansowanym lekarzom opiekującym się najbardziej skomplikowanymi pacjentami przeszukiwania historycznych danych w celu lepszego zrozumienia, w jakiej podróży może znajdować się ich pacjent i jak najlepiej go leczyć.
Aby to zrobić, zespół zwrócił się w stronę hybrydowego wyszukiwania wspomaganego sztuczną inteligencją.
„Wykonujemy całą serię kroków, aby na podstawie zapytania od lekarza utworzyć obiekt, który można wykorzystać w wyszukiwaniu” – powiedział Rai.
Tworzenie kohort pacjentów jest ważną częścią procesu. Znajdowanie pacjentów na podstawie określonych kryteriów włączenia i wykluczenia było kiedyś procesem ręcznym, ale Rai i jego zespół pracowali nad jego automatyzacją, aby uczynić wyszukiwanie szybszym i dokładniejszym. Inną zaletą hybrydowego wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji jest to, że może ono dostarczać informacji o pacjentach w klinice i na oddziale ratunkowym, rozszerzając wyszukiwanie na całą populację pacjentów, a nie tylko na jedną grupę pacjentów.
healthtechmagazine
