В воскресенье компания Anthropic объявила о выпуске Claude for Healthcare, набора инструментов, предназначенных для поставщиков медицинских услуг, плательщиков и пациентов. Это заявление последовало за недавней презентацией ChatGPT Health от OpenAI, что свидетельствует о растущей тенденции, когда компании, занимающиеся разработкой ИИ, нацеливаются на сектор здравоохранения.

Как и ChatGPT Health, Claude for Healthcare стремится позволить пользователям синхронизировать данные о состоянии здоровья из различных источников, включая телефоны, умные часы и другие платформы. И Anthropic, и OpenAI заявили, что данные, полученные таким образом, не будут использоваться для обучения моделей. Тем не менее, Anthropic позиционирует Claude for Healthcare как более сложное предложение, чем ChatGPT Health, который, по-видимому, изначально ориентирован на чат для пациентов.

Ключевым отличием Claude for Healthcare является интеграция "коннекторов", которые предоставляют ИИ доступ к соответствующим платформам и базам данных. Эти коннекторы предназначены для ускорения исследовательских процессов и создания отчетов для плательщиков и поставщиков услуг. Конкретные базы данных, доступные через эти коннекторы, включают базу данных покрытия Центров услуг Medicare и Medicaid (CMS), Международную классификацию болезней, 10-й пересмотр (МКБ-10), Национальный стандарт идентификатора поставщика и PubMed. Согласно сообщению в блоге Anthropic, Claude for Healthcare может использовать эти соединения для расширения своих возможностей.

Использование больших языковых моделей (LLM) в здравоохранении вызывает обеспокоенность у некоторых специалистов отрасли, особенно в отношении потенциальных "галлюцинаций" ИИ, когда ИИ генерирует неверную или вводящую в заблуждение информацию. Это особенно важно при предоставлении медицинских консультаций. Однако Anthropic подчеркивает агентские навыки Claude, что предполагает акцент на точности и надежности.

Разработка инструментов ИИ, таких как Claude for Healthcare и ChatGPT Health, отражает более широкое движение по использованию ИИ для повышения эффективности и улучшения результатов в отрасли здравоохранения. Эти инструменты обладают потенциалом для оптимизации административных задач, ускорения исследований и расширения взаимодействия с пациентами. Однако необходимо уделять пристальное внимание вопросам конфиденциальности данных, алгоритмической предвзятости и потенциальным ошибкам. По мере развития этих технологий постоянная оценка и регулирование будут иметь решающее значение для обеспечения их ответственного и полезного развертывания в медицинских учреждениях.