Anthropic оголошує про призначення Клода для охорони здоров'я

Як і ChatGPT Health, Claude for Healthcare дозволить користувачам синхронізувати дані про здоров'я з їхніх телефонів, смарт-годинників та інших платформ (як OpenAI, так і Anthropic заявили, що їхні моделі не використовуватимуть ці дані для навчання). Але продукт Anthropic обіцяє більшу вишуканість, ніж ChatGPT Health

Хоча деякі фахівці галузі стурбовані роллю схильних до галюцинацій LLM у наданні клієнтам медичних порад, « агентські навички » Anthropic здаються багатообіцяючими.

Клод додав те, що він називає «конекторами», щоб надати штучному інтелекту доступ до платформ і баз даних, які можуть пришвидшити процеси дослідження та створення звітів для платників і постачальників, включаючи базу даних покриття Центрів Medicare та Medicaid (CMS); Міжнародну класифікацію хвороб 10-го перегляду (МКХ-10); Національний стандарт ідентифікації постачальників; і PubMed.

У своєму блозі Anthropic пояснила , що Claude for Health може використовувати свої конектори для пришвидшення попереднього розгляду авторизації – процесу, під час якого лікар повинен надати страховій компанії додаткову інформацію, щоб дізнатися, чи покриватиме вона витрати на ліки або лікування.

«Клініцисти часто повідомляють, що витрачають більше часу на документацію та оформлення документів, ніж на фактичний прийом пацієнтів», – сказав Майк Крігер, головний реєстратор Anthropic, у презентації про продукт.

Для лікарів подання документів попереднього дозволу є радше адміністративним завданням, ніж чимось, що вимагає їхньої спеціалізованої підготовки та досвіду. Це те, що має більше сенсу автоматизувати, ніж сам процес надання медичних консультацій… хоча Клод також це зробить.

Люди вже покладаються на LLM за медичними порадами. OpenAI зазначила, що 230 мільйонів людей щотижня говорять про своє здоров'я за допомогою ChatGPT, і немає сумнівів, що Anthropic також спостерігає за цим випадком використання.

Звичайно, як Anthropic, так і OpenAI попереджають споживачів, що їм слід звернутися до медичних працівників за більш надійними та персоналізованими рекомендаціями.