الاختناقات في تبني الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية

كل قطاع لديه فرصة لدمج الذكاء الاصطناعي. تتخذ الرعاية الصحية الطريق الأبطأ ، حيث تتوخى الحذر والقلق مع تقدم الذكاء الاصطناعي في الصناعات الأخرى إلى ارتفاعات جديدة في الإيرادات والإنتاجية. 

لماذا لا يرغب القطاع في تبني الذكاء الاصطناعي إذا كان وجود نبع بيانات غير محدود يُمكّن من تشخيص المرضى بشكل أفضل وتبسيط الاتصالات التشغيلية في مرافق الرعاية الصحية؟ نظرًا لكل ما يُجسّده هذا القطاع، فإن عملية التحوّل أكثر تعقيدًا مما يظنه الكثيرون.

مساحة سطح البيانات الضخمة

السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) تمتد على عدد لا يحصى من المناظر الطبيعية الإلكترونية، بما في ذلك قواعد بيانات التأمين والسجلات الطبية والتصوير المخبري الإشعاعي. هناك أيضًا الكثير من الملاحظات الطبية التي لم تتم رقمنتها بعد ، والتي تحتوي على معلومات يمكن أن يجدها الذكاء الاصطناعي أكثر ثاقبة. ومع ذلك ، فإن الطبيعة التنافسية والسرية لصناعة الرعاية الصحية تمنع هذه البيانات من الاجتماع في نفس الصوامع.

سيكون الارتباط مستهلكًا للوقت ومكلفًا، والعديد من مؤسسات الرعاية الصحية المستقلة مترددة في توحيد الجهود لإبلاغ خوارزميات التعلم الآلي. إنهم يريدون تعويضًا عن جهودهم إذا قاموا بتسليم بياناتهم. 

معلومات التعريف الشخصية (PII) والمعلومات الصحية المحمية (PHI) هي موارد حساسة. إنها منطقة رمادية للالتزام بقواعد الخصوصية الصحية أثناء تغذية مجموعة بيانات AI. على العكس من ذلك ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يظل دائمًا الأكثر حداثة مع الامتثال الحالي، لذلك قد يساعد إدخال المعلومات الدقيقة في التنقل في هذا الطريق بأمان.

ومع ذلك ، إذا كانت الصناعة تدافع عن هذه العقبة ، فيمكن لمجموعات بيانات الذكاء الاصطناعي أن تعرف كل علاج ووصفة وخطة علاج معروفة لكل حالة طبية حالية. كيف يمكن للقطاع التغلب على هذا الانتشار الهائل للمعلومات؟ اللوائح هي المفتاح.

الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية ليس له معايير حكومية قليلة أو معدومة. إن وجودها في مكانها سيخمد بعض المخاوف حتى من أبرز المستشفيات عند تفويض الوقت والموارد لهذا المسعى. سيكون وضع معايير لهذه العمليات جهدًا مشتركًا ومخصصًا من الهيئات التنظيمية والمؤسسات الصحية. اختبار التجربة والخطأ باستخدام اتجاهات الذكاء الاصطناعي الجديدة مثل التحليلات التنبؤية والأمن المعزز سيستغرق وقتًا ، لكن المعايير ستخلق تماسكًا وتحفيزًا مع القضاء على مخاوف الصناعة.

شكوك المرضى

لا يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بدرجة كافية في الصناعة للحصول على ملاحظات كافية من المرضى. من المستحيل معرفة كيف يتفاعل المرضى مع الذكاء الاصطناعي الذي يقدم خطة تشخيص أو تعافي في وقت مبكر من اعتماد الرعاية الصحية بالذكاء الاصطناعي. يعتقد بعض الخبراء أنه ستكون هناك طلبات للحصول على الأطباء البشريين ليكونوا لسان حال لنقل هذه المعلومات.

على الرغم من الدقة التي يمكن أن يتمتع بها الذكاء الاصطناعي على الأطباء البشريين بسبب قاعدة البيانات التي يتم تحديثها باستمرار ، إلا أن الناس لم يستعدوا لعالم تستبدلهم فيه التكنولوجيا. لن يجعل الذكاء الاصطناعي الأطباء متقادمًا - فالتأثيرات البشرية يمكنها دائمًا تقديم آراء ثانية لقراراتها. 

أيضًا ، سيقوم الأشخاص بإبلاغ الذكاء الاصطناعي وضبطه بعد التنفيذ لضمان الكفاءة والدقة - وهذا سوف يتغلب على عقبة ذات صلة تتمثل في أن الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية غارق في الكثير من البيانات. إشراف الإنسان سوف إدارة قياس البيانات والمدخلات لضمان عدم وجود معلومات خاطئة أو قديمة أو غير ضرورية تؤدي إلى تحيز أو معلومات مضللة. قد يشعر المرضى براحة أكبر إذا نقل الأطباء هذا للمرضى.

يجب على الباحثين زيادة تعرض المرضى للذكاء الاصطناعي لقياس ردود الفعل والقدرة على الثقة. فقط من خلال التفاعل يمكنهم رؤية الإمكانيات - أوقات انتظار أقل ، تعبئة أسرع للوصفات الطبية ، دقة تشخيصية أكثر وتوازنًا بين الموظفين لتقليل الإرهاق. قد يكون هذا مفيدًا بشكل خاص ، مثل يقول 36٪ من مقدمي الرعاية إن وظائفهم مرهقة للغاية.

يمكن أن يؤدي تقليص النفقات العامة باستخدام الذكاء الاصطناعي إلى تطوير مستشفيات من المستوى الأدنى إلى المتوسط ​​لأنها توفر عددًا لا يحصى من الدولارات في النفقات. سيسمح لهم ذلك بالاستثمار في المزيد من الموظفين الخبراء ومعدات أفضل لدفعهم إلى مستقبل جديد من رعاية صحية أفضل. يمكن لهذه الآثار الجانبية أن تغير رأي المرضى إذا رأوا التغيير الإيجابي يتفكك أمامهم.

المجهول في صنع القرار بالذكاء الاصطناعي

على الرغم من أن البشر يعرفون البيانات التي يتغذون بها في الذكاء الاصطناعي لإبلاغ القرارات ، إلا أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يتنبأ أو يضع افتراضات لا تزال تجلب المفاجآت. يوجد المبرمجون والمهندسون لشرح الجانب التقني ، لكن كيف يربط الذكاء الاصطناعي النقاط بين نقاط البيانات الخاصة به لا يزال غامضًا بطرق.  

يُعرف المفهوم باسم القابلية للتفسير. السؤال هو كيف يمكن للأطباء العمل مع الذكاء الاصطناعي إذا لم يتمكنوا من فهم كيفية توصلهم إلى الحلول ، خاصة إذا لم يكن البشر قد تصوروا الإجابة في التاريخ. يمكن أن يبدأ الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية في اقتراح علاجات للأمراض التي لم يكن لدى الناس إجابات عنها. يمكنه أيضًا تحديد الاتجاهات أو الأعراض ، مما يؤدي إلى قفزات تشخيصية تمتد إلى خارج الإدراك البشري. 

يريد الباحثون الكشف عن كيفية عمل ذلك وكيف يمكن للمهنيين الطبيين تطوير علاقات قوية مع موارد الذكاء الاصطناعي أثناء ممارسة جرعة صحية من الشك. إذا لم يتمكن البشر من معرفة كيف توصل الذكاء الاصطناعي إلى حل مستحيل ، فكيف يمكن للمؤسسات تنفيذه بشكل موثوق؟ سيحل المزيد من البحث هذا المأزق من خلال توضيح معالجة الذكاء الاصطناعي. 

ومع ذلك ، هناك حل آخر مقترن بالبحث وهو الكتابة فوق التصورات والافتراضات البشرية حول الذكاء الاصطناعي. يمكن للذكاء الاصطناعي إجراء معادلات وقرارات خاطئة ، لكن قدرته على إجراء تنبؤات دقيقة لا أساس لها من الصحة - منذ سنوات البحوث البشرية والمساهمة بإعلام الرعاية الصحية منظمة العفو الدولية. بمجرد أن يصبح هذا الإدراك طبيعيًا ، يمكن أن يصبح تبني الذكاء الاصطناعي في الصحة أكثر سلاسة.

مقاومة الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

إن اعتماد البنية التحتية على أنها ابتكارية ومتغيرة للصناعة مثل الذكاء الاصطناعي سيحدث ثورة في طريقة تفكير الممارسين الصحيين في هذا المجال. يتطلب كل تحول تقني خطابًا تفاؤليًا استباقيًا لإلقاء الضوء على الكيفية التي سيفيد بها القطاع ومرضاه مع تجنب أكبر عدد ممكن من الحواجز والمسائل القانونية. 

يوجد تردد هائل لأن لا أحد يريد مواجهة الخلافات الهائلة المحتملة والجهود الشاقة لتطبيق الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، إذا تم استخدامه بشكل صحيح ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجلب الرعاية الصحية إلى عصر جديد من رعاية الإنسانية بشكل أكثر فعالية ودقة ، مما يزيد من جودة الحياة للمرضى والموظفين في جميع أنحاء العالم.