CHARM: בינה מלאכותית מעשית עבור נתוני בריאות

איך יכולה בינה מלאכותית לעבור מניסיונות ולפתור בעיות מעשיות באמצעות נתוני בריאות מהעולם האמיתי? מושב זה יכיר את CHARM (שיתוף פעולה לה harmonize medidas registro antimicrobial), יוזמת ניהול אנטיביוטיקה אשר ממירה נתוני בריאות לתובנות מעשיות באמצעות לוחות מחוונים אינטראקטיביים ואנליטיקה. המשתתפים יראו איך CHARM עושה שימוש בנתונים מארגוני בריאות משתתפים כדי לבדוק את דפוסי המרשמים לאנטיביוטיקה, לזהות הזדמנויות לשיפור, ולתמוך במאמצי ניהול אנטיביוטיקה. המושב יציג לאחר מכן שני פרויקטי בינה מלאכותית המפותחים סביב אקוסystem נתוני CHARM. הראשון עושה שימוש במודלים של שפה גדולים בקוד פתוח (LLMs) הממוקמים באופן מקומי כדי לאחסן נתוני מרשם תוך שמירה על נתוני בריאות רגישים בסביבה מבוקרת. הפרויקט משליב עיבוד נתונים מובנים, הגברת ייצור עם חיפוש (RAG), שההדרכה, הערכה שיטתית, וביקורת אנושית כדי לשפר את הדיוק תוך כדי הפחתת הופעות שגויות ומאמץ ניקוי נתונים ידני. הפרויקט השני, CHARM Outlier, עושה שימוש בלמידת מכונה כדי לזהות מרשמים לאנטיביוטיקה השונים מדפוסי המרשמים הצפויים. רשומות שהודגלו מוצגות דרך יישום אינטרנטי שבו חוקרים ואנשי מקצוע בריאות יכולים לבדוק אותן ולספק משוב. המשוב הזה משמש לאחר מכן לשיפור התחזיות העתידיות של המודל, תוך יצירת גישה של מעורבות אנושית בזיהוי מרשמים פוטנציאליים לא מתאימים. יחד, פרויקטים אלו מדגימים איך לוחות מחוונים, LLMs המוצבים באופן מקומי, למידת מכונה, ומומחיות אנושית יכולים לעבוד יחד כדי להפוך נתוני בריאות מורכבים למידע מועיל תוך טיפול במחשבות מעשיות סביב פרטיות, דיוק, ויישום אחראי של בינה מלאכותית.