Δεν υπάρχει αμφιβολία, η παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη (GenAΙ) είναι μια τεχνολογία με πολλά υποσχόμενες εφαρμογές στα φαρμακεία. Θα μπορούσε τελικά να υποστηρίξει τους φαρμακοποιούς στη συμβουλευτική τους αποστολή, να επιτρέψει τη βελτιστοποίηση της διαχείρισης των αποθεμάτων, να ενδυναμώσει τους ασθενείς στην θεραπεία τους και να αναλάβει καθημερινές επαναλαμβανόμενες εργασίες. Ωστόσο, αυτή η τεχνολογική επανάσταση βρίσκεται ακόμη στα σπάργανα και πρέπει να ενσωματωθεί με προσοχή στην πρακτική της φαρμακευτικής.
Τι είναι η GenAi
Η Generative Al, στον πυρήνα της, είναι ένας τύπος τεχνητής νοημοσύνης που εστιάζει στη δημιουργία νέου περιεχομένου παρά στην απλή ανάλυση ή ταξινόμηση υπαρχόντων δεδομένων. Σε αντίθεση με τα παραδοσιακά συστήματα AΙ που μπορεί να προσδιορίσουν μια γάτα σε μια εικόνα, η GenAΙ μπορεί στην πραγματικότητα να δημιουργήσει μια νέα εικόνα μιας γάτας ή ακόμα και ένα εντελώς πρωτότυπο μουσικό κομμάτι, κείμενο ή κώδικα. Αυτή η ικανότητα πηγάζει από την ικανότητά της να μαθαίνει μοτίβα και δομές από τεράστια σύνολα δεδομένων και στη συνέχεια να χρησιμοποιεί αυτή τη γνώση για την παραγωγή νέων αποτελεσμάτων.
Πού χρησιμοποιείται μέχρι τώρα
Ειδικά στο λιανικό εμπόριο, η παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνει πολλούς βασικούς τομείς:
1. Εξατομικευμένη εμπειρία πελάτη
– Προτάσεις προϊόντων που μαθαίνουν από μεμονωμένα μοτίβα αγορών
– Εικονικοί βοηθοί αγορών που παρέχουν λεπτομερείς πληροφορίες και προτάσεις προϊόντων
– Προσαρμοσμένο περιεχόμενο μάρκετινγκ email στις προτιμήσεις και τη συμπεριφορά των πελατών
2. Visual Merchandising και Display Product στον χώρο πωλήσεων
– Εικόνες προϊόντων που δημιουργούνται από AI για διαφορετικές οθόνες προβολής
– Εικονικές δοκιμαστικές λύσεις για ρούχα και αξεσουάρ
– Βελτιστοποίηση διάταξης καταστήματος με βάση μοτίβα συμπεριφοράς πελατών
3. Διαχείριση Αποθεμάτων και Εφοδιαστικής Αλυσίδας
– Πρόβλεψη αγοραστικής ζήτησης με χρήση μοντέλων AI
– Αυτοματοποιημένα συστήματα αναδιάταξης αποθεμάτων
– Βελτιστοποίηση εφοδιαστικής αλυσίδας και πρόβλεψη κινδύνου ελλείψεων
Παραδείγματα λιανικής πώλησης πραγματικού κόσμου:
– Η Walmart χρησιμοποιεί παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη για τη δημιουργία εξατομικευμένων περιγραφών προϊόντων και τη βελτιστοποίηση των αποτελεσμάτων αναζήτησης προϊόντων.
– Η H&M χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για να αναλύει τα μοτίβα επιστροφών και να βελτιώνει τις προτάσεις μεγέθους.
– Ο εικονικός καλλιτέχνης της Sephora χρησιμοποιεί παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη για δοκιμές μακιγιάζ.
– Η δυνατότητα “δοκιμάστε πριν αγοράσετε” της Amazon χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για εικονική οπτικοποίηση προσαρμογής ρούχων.
Χρήσεις παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης σε διάφορους τομείς
Υγειονομική περίθαλψη
– Ανάλυση ιατρικής εικόνας
– Ανακάλυψη και ανάπτυξη φαρμάκων
– Εξατομικευμένα σχέδια θεραπείας
Χρηματοοικονομικές Υπηρεσίες
– Ανίχνευση απάτης
– Εκτίμηση κινδύνου επένδυσης
– Αυτοματοποιημένη εξυπηρέτηση πελατών
Εκπαίδευση
– Εξατομικευμένες διαδρομές μάθησης
– Αυτοματοποιημένη βαθμολόγηση
– Παραγωγή περιεχομένου για εκπαιδευτικό υλικό
Φαρμακεία και GenAΙ
Το φαρμακείο και αυτό με τη σειρά του μπορεί να ωφεληθεί από τη χρήση της παραγωγικής AΙ με διάφορους τρόπους. Παρακάτω είναι κάποιοι τομείς και παραδείγματα χρήσης αυτής της τεχνολογίας σε φαρμακεία του εξωτερικού.
Αλληλεπίδραση με τον ασθενή
Chatbots με τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιούνται για αρχικές ερωτήσεις ασθενών σχετικά με ήπιες ασθένειες, βοηθώντας στην αξιολόγηση περιπτώσεων. Παράλληλα υπηρεσίες μετάφρασης γλωσσών για πολύγλωσσες επικοινωνίες ασθενών κάνουν την εμφάνισή τους.
Εξατομικευμένες υπενθυμίσεις φαρμάκων και υποστήριξη συμμόρφωσης μέσω έξυπνων εφαρμογών σε απλή και φιλική γλώσσα προς τον ασθενή.
Βελτιστοποίηση αποθεμάτων
Τα μοντέλα AΙ μπορούν να παρέχουν προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία για την εποχική ζήτηση φαρμάκων (π.χ. φάρμακα για τη γρίπη, θεραπείες αλλεργίας) αλλά και αυτοματοποιημένη διαχείριση αποθεμάτων, λαμβάνοντας υπόψιν τοπικές εξάρσεις ασθενειών, στοιχεία καιρού, ιστορικά στοιχεία και τοπικά δημογραφικά στοιχεία.
Επίσης απλοποιείται η παρακολούθηση ημερομηνίας λήξης και βελτιστοποίηση εναλλαγής αποθεμάτων, μέσω έξυπνων συστημάτων παραγγελιών που λαμβάνουν υπόψη πολλαπλούς προμηθευτές και επιλογές τιμολόγησης.
Φαρμακευτικές αλληλεπιδράσεις
Προηγμένα συστήματα ελέγχου αλληλεπίδρασης φαρμάκων που μπορούν να αναλύσουν σύνθετους συνδυασμούς φαρμάκων και να λάβουν υπόψη παράγοντες που σχετίζονται με τον ασθενή (ηλικία, αλλεργίες, κάπνισμα, κατανάλωση αλκοόλ) και να προβλέψουν ανεπιθύμητες ενέργειες φαρμάκων με βάση τα προφίλ των ασθενών.
Ενημερώσεις σε πραγματικό χρόνο για νέες πληροφορίες αλληλεπίδρασης φαρμάκων από ιατρικές βάσεις δεδομένων και μέσω των παρενεργειών που αναφέρθηκαν από τον ασθενή, για τον εντοπισμό νέων πρότυπων αλληλεπιδράσεων.
Όταν η AI έχει παραισθήσεις
Η Generative AI δημιουργεί νέες ευκαιρίες, αλλά και προβλήματα. Στην πραγματικότητα, θέτει το ερώτημα της εμπιστοσύνης στα αποτελέσματα που παράγει. Τα δεδομένα βρίσκονται στο επίκεντρο του τρόπου λειτουργίας αυτών των τεχνολογιών. Και είναι η ποιότητα και η πληρότητά τους που καθορίζει σε μεγάλο βαθμό την ποιότητα των απαντήσεων. Ωστόσο, οι παραγωγικές AI υπόκεινται σε “προκατάληψη” και “παραισθήσεις”. Για το πρώτο, αυτά είναι αποτελέσματα που παράγονται από μια τεχνητή νοημοσύνη που επηρεάζεται από προκαταλήψεις (φυλετικές, σεξουαλικές) που υπάρχουν στα δεδομένα εκπαίδευσης ή στον τρόπο κατασκευής του μοντέλου. Τα τελευταία αναφέρονται σε καταστάσεις όπου η τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί λανθασμένες ή παραπλανητικές πληροφορίες λόγω σφαλμάτων που συνδέονται με διάφορους παράγοντες όπως “ανεπαρκή (ή ακόμη και μεροληπτικά ή εσφαλμένα) δεδομένα εκπαίδευσης, εσφαλμένες υποθέσεις που γίνονται από το μοντέλο ή μεροληψία στα δεδομένα που χρησιμοποιούνται εκπαιδεύοντας το μοντέλο», αναφέρει η Google.
Συνολικά, όλοι οι χρήστες, και ακόμη περισσότερο οι επαγγελματίες υγείας, δεν μπορούν να εμπιστευτούν τυφλά το αποτέλεσμα που παράγεται από ένα μηχάνημα. Κάθε παραγωγή που προέρχεται από τεχνητή νοημοσύνη πρέπει επομένως να προσαρμόζεται και να επικυρώνεται από τον φαρμακοποιό σύμφωνα με την εμπειρία του, τις γνώσεις του και την αλληλεπίδρασή του με τον ασθενή.
Μάθετε πώς να χρησιμοποιείτε την Generative AI
Σύμφωνα με ειδικούς, τα ώριμα εργαλεία θα πρέπει να εμφανιστούν μέσα σε δύο χρόνια ή ακόμα και σε πέντε έως δέκα χρόνια εάν απαιτούν πολλές ΠΕΙΡΑΜΑΤΙΚΕΣ δοκιμές και, φυσικά, έλεγχο από τις ρυθμιστικές αρχές.
Ωστόσο αυτός ο χρόνος δίνει την ευκαιρία στους φαρμακοποιούς να γνωρίσουν και να πειραματιστούν με την GenAΙ ώστε να την προσαρμόσουν στις ατομικές τους ανάγκες αλλά και του φαρμακείου τους. Ο χρήστης πρέπει να μάθει να διατυπώνει σωστά την ερώτηση-προτροπή του, κάτι που μπορεί να πάρει κάποιο χρόνο, καθώς μπορεί κανείς να υποθέσει ότι, στην περίπτωση ενός φαρμακείου, πρέπει να προσαρμοστεί σε κάθε ασθενή. Θα πρέπει επίσης –και αυτό είναι αναμφίβολα το πιο σημαντικό– να επιλέγετε ένα μοντέλο προσαρμοσμένο στη δραστηριότητά σας, εκπαιδεύοντας την τεχνητή νοημοσύνη σας μόνο από εξειδικευμένες και συγκεκριμένες πηγές, όπως μια βάση δεδομένων φαρμάκων ή ιστορικό ασθενών.
Τι γίνεται με το GDPR;
Η χρήση της παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης στα φαρμακεία και γενικότερα στον ιατρικό τομέα εγείρει ηθικά και κανονιστικά ερωτήματα. Αυτά αφορούν ιδίως την επεξεργασία και προστασία των προσωπικών δεδομένων υγείας, καθώς και τη χρήση αυτών των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης, ιδίως σε συμμόρφωση με το αυστηρό πλαίσιο που επιβάλλει ο Γενικός Κανονισμός Προστασίας Δεδομένων (GDPR) για την αποθήκευση, τη μετάδοση και τη χρήση τους.
Από τον ΑΛΕΞΑΝΔΡΟ ΘΕΟΔΩΡΟΠΟΥΛΟ – ΜΑΡΑΝΤΙΔΗ, Φαρμακοποιό, MBA
