متى تجنب استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

كلما ظهرت تقنية جديدة في صناعة ما، قد يحدث إغراء لتعيين هذا اللعبة الجديدة الملمعة كحكاية لجميع مشاكل الصناعة. الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية هو مثال جيد. مع استمرار التقنية في التقدم، تم تبنيها لاستخدامات في تطوير الأدوية وتنسيق الرعاية وتمويلها، على سبيل المثال لا الحصر. هناك عدد كبير من الحالات الصالحة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، حيث تكون التقنية أفضل بكثير من أي بديل متاح حاليًا.

然而، الذكاء الاصطناعي – كما هو موجود اليوم – يمتاز فقط في مهام معينة، مثل فهم مجالات كبيرة من البيانات وصنع الأحكام بناءً على قواعد محددة جيدًا. الحالات الأخرى، ولا سيما حيث يعتبر السياق الإضافي ضروريًا لاتخاذ القرار الصحيح، ليست مناسبة للذكاء الاصطناعي. دعونا نستكشف بعض الأمثلة.

مرفوضات المطالبات والرعاية

سواء كانت المطالبة أو الرعاية، فإن المرفوضات هي قرارات معقدة، وأهم من أن يتم التعامل معها بواسطة الذكاء الاصطناعي بمفرده. عند مرفوض المطالبة أو الرعاية، هناك مبدأ أخلاقي واضح لdoing بذلك بحذر شديد، ووفقًا لقدرات الذكاء الاصطناعي اليوم، ذلك يتطلب مدخلات بشرية.

ما وراء عنصر الأخلاقي، تخاطر خطط الصحة بنفسها عند الاعتماد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات المرفوضات. يمكن أن تواجه الخطط، وتواجه، دعاوى قضائية، لاستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل غير صحيح لمرفوض المطالبات، مع المنازعات التي تتهم الخطط ب عدم الوفاء بالمتطلبات الدنيا لمراجعة الأطباء لأن الذكاء الاصطناعي تم استخدامه بدلاً من ذلك.

الاعتماد على قرارات سابقة

ثقة الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات بناءً فقط على كيفية اتخاذ القرار السابق له عيب واضح: خطأ واحد في الماضي سيعيش ليتأثر به الآخرون. بالإضافة إلى ذلك، لأن قواعد السياسات التي ت告ي الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تكون موزعة عبر الأنظمة أو غير محددة بدقة بواسطة البشر، يمكن أن ينتهي الذكاء الاصطناعي إلى تبني وفهم غير دقيق لهذه السياسات. لتجنب ذلك، تحتاج المنظمات إلى إنشاء مصدر وحيد للحقيقة السياسية، بحيث يمكن للذكاء الاصطناعي الرجوع إليه والتعلم من مجموعة بيانات موثوقة.

بناء على الأنظمة الموروثة

كтехнологيا جديدة نسبيًا، يأتي الذكاء الاصطناعي مع شعور بالإمكانيات، ويتطلع العديد من فرق علوم البيانات في خطط الصحة إلى الاستفادة من تلك الإمكانيات بسرعة من خلال استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي المدمجة بالفعل في منصات المؤسسات الحالية. المشكلة هي أن عمليات المطالبات الصحية معقدة للغاية، وغالبًا ما لا تفهم منصات المؤسسات دقائقها. وضع الذكاء الاصطناعي على رأس هذه المنصات الموروثة كحل مناسب للجميع (الذي لا يأخذ في الاعتبار جميع العوامل المختلفة التي تؤثر على تقدير المطالبات) يؤدي إلى حدوث ارتباك وعدم دقة، بدلاً من خلق عمليات أكثر كفاءة.

الاعتماد على البيانات القديمة

إحدى أكبر الفوائد من الذكاء الاصطناعي هي أنه يصبح أفضل وأفضل في تنسيق المهام أثناء تعلمه، ولكن هذا التعلم يمكن أن يحدث فقط إذا كان هناك حلقة ملاحظات مستمرة تساعد الذكاء الاصطناعي على فهم ما كان خطأه بحيث يمكنه التعديل وفقًا لذلك. يجب أن تكون هذه الملاحظات لا فقط مستمرة، ولكن يجب أن تكون أيضًا مبنية على بيانات نظيفة ودقيقة. بعد كل شيء، الذكاء الاصطناعي ليس أفضل من البيانات التي يتعلم منها.

متى يكون الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية مفيدًا

استخدام الذكاء الاصطناعي في قطاع حيث تكون النتائج بمثل هذه الأهمية كما هو الحال في الرعاية الصحية يتطلب بالتأكيد الحذر، ولكن ذلك لا يعني أن هناك حالات لا تكون فيها هناك استخدامات للذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال، ليس هناك نقص في البيانات في الرعاية الصحية (فكر في أن سجل شخص واحد الطبي يمكن أن يكون آلاف الصفحات)، والأنماط داخل تلك البيانات يمكن أن تخبرنا الكثير عن تشخيص الأمراض وتنظيم المطالبات بشكل صحيح، وأكثر من ذلك. هذا هو المكان الذي يمتاز فيه الذكاء الاصطناعي، حيث يبحث عن الأنماط ويقترح إجراءات بناءً على تلك الأنماط التي يمكن لمراجعي البشر العمل عليها.

منطقة أخرى حيث يمتاز الذكاء الاصطناعي هي في فهرسة واستيعاب السياسات والقواعد التي تحكم كيفية دفع المطالبات. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) لتحويل محتوى السياسات هذا من تنسيقات مختلفة إلى رمز قابل للقراءة بواسطة الآلة يمكن تطبيقه بشكل متسق عبر جميع مطالبات المرضى. يمكن أيضًا استخدام GenAI لتلخيص المعلومات وعرضها في تنسيق سهل القراءة لمراجعة الإنسان.

الخيط الرئيسي عبر جميع هذه الحالات هو أن الذكاء الاصطناعي يتم استخدامه كمساعد لمراقبته البشر، وليس تشغيل العرض بمفرده. طالما يمكن للمنظمات الحفاظ على هذه الفكرة في الاعتبار أثناء تنفيذ الذكاء الاصطناعي، سيكونون في وضع لتحقيق النجاح خلال هذه الحقبة التي يتم فيها تحويل الرعاية الصحية بواسطة الذكاء الاصطناعي.