Что такое агентный ИИ и как его можно использовать в здравоохранении?
Как и другие формы искусственного интеллекта, агентный ИИ настолько точен, насколько точны данные, которые его питают. Он опирается на « цифровую экосистему больших языковых моделей (LLM) , машинное обучение (ML) и обработку естественного языка (NLP) для выполнения автономных задач от имени пользователя или другой системы», согласно IBM .
Термин «агентный ИИ» используется для описания общей концепции. Агенты ИИ — это отдельные компоненты в модели, которые создаются для обработки определенных задач и процессов. Агенты в системе агентного ИИ имеют «агентство» для анализа данных и принятия решений о том, что делать с результатами.
Хотя это и значительный шаг вперед, и Сондерс, и Джейсон Уоррелманн, вице-президент по стратегии здравоохранения в UiPath , предупреждают, что агентный ИИ по-прежнему считается искусственным узким интеллектом . Искусственного общего интеллекта, который позволил бы машинам думать как люди, пока не существует.
«Сейчас лучшее, что мы можем сделать, — это предоставить контекст, чтобы агент понимал, как отвечать. За этим все еще стоит большая языковая модель, поэтому агентский ИИ не действует полностью самостоятельно», — говорит Уоррельманн. «Вычисления, необходимые для этого, все еще за пределами наших возможностей».
«Хотя агенты и рассуждения — это мощные возможности, они все равно не могут сравниться с невероятной сложностью человеческого интеллекта», — соглашается Сондерс.
Чем агентный ИИ отличается от генеративного ИИ?Генеративные приложения ИИ используют данные из больших языковых моделей для создания ответов. Качество вывода во многом зависит от специфичности и руководства, предоставляемого пользователем, процесс, известный как оперативное проектирование.
Агентный ИИ более проактивен. Он может извлекать информацию из нескольких источников, использовать сложные рассуждения, а затем автоматически выполнять следующую задачу.
«Агентный ИИ строится на основе генеративного ИИ, развивая простые ответы дальше, с возможностью рассматривать варианты, возвращаться и повторять шаги», — говорит Сондерс. «Это работает гораздо больше похоже на то, как мы решаем проблемы и пытаемся учесть новую информацию».
В здравоохранении агентный и генеративный ИИ могут работать вместе , чтобы повысить эффективность и производительность. Например, после операции генеративный ИИ может использовать историю болезни пациента и заметки хирурга, чтобы написать послеоперационные инструкции по использованию лекарств, ограничениям активности и последующему уходу.
Затем агентский ИИ может делиться сгенерированными инструкциями, отслеживать, получил ли пациент доступ к документу на портале пациента, и отправлять напоминания о будущих приемах. Если пациент сообщает о серьезном симптоме, агент медицинского ИИ может автоматически оповестить медсестру или запланировать виртуальную консультацию с поставщиком услуг.
healthtechmagazine
