Flaskehalse i Healthcare AI Adoption

Hver sektor har mulighed for at integrere kunstig intelligens. Sundhedsplejen tager den langsommere vej og udviser forsigtighed og bekymring, efterhånden som kunstig intelligens fremmer andre industrier til nye indtægts- og produktivitetshøjder. 

Hvorfor skulle sektoren ikke ønske AI-adoption, hvis en kilde til potentielt ubegrænset data bedre kunne diagnosticere patienter og strømline operationel kommunikation på sundhedsfaciliteter? På grund af alt, hvad branchen omfatter, er overgangen mere kompleks, end de fleste ville tro.

Det massive dataoverfladeareal

Elektroniske sundhedsjournaler (EPJ) spænder over utallige elektroniske landskaber, herunder forsikringsdatabaser, lægejournaler og radiologisk laboratoriebilleddannelse. Der er også masser af medicinske notater, der endnu skal digitaliseres, indeholdende information, som en AI kunne finde mest indsigtsfuld. Sundhedsindustriens konkurrencemæssige og fortrolige karakter forhindrer imidlertid disse data i at mødes i samme silo.

Det ville være tidskrævende og dyrt at linke, og mange uafhængige sundhedsudstyr er tilbageholdende med at gå sammen om at informere maskinlæringsalgoritmer. De ønsker kompensation for deres indsats, hvis de udleverer deres data. 

Personligt identificerende oplysninger (PII) og beskyttede sundhedsoplysninger (PHI) er følsomme ressourcer. Det er et gråt område at overholde reglerne om beskyttelse af privatlivets fred, mens du fodrer et AI-datasæt. Omvendt kunne AI altid forblive mest opdateret med gældende overholdelse, så omhyggelig indtastning af oplysninger kan hjælpe den med at navigere denne vej sikkert.

Men hvis industrien kæmper for denne forhindring, kunne AI-datasæt kende enhver kendt kur, recept og afhjælpningsplan for enhver nuværende medicinsk situation. Hvordan kan sektoren overvinde denne massive spredning af information? Forskrifter er nøglen.

AI i sundhedsvæsenet har få eller ingen statslige benchmarks. At have dem på plads vil dæmpe nogle bekymringer fra selv de mest fremtrædende hospitaler, når de uddelegerer tid og ressourcer til denne bestræbelse. At skabe standarder for disse processer vil være en fælles, dedikeret indsats fra regulerende organer og sundhedsinstitutioner. Prøv-og-fejl-test med nye AI-tendenser som forudsigende analyser og forbedret sikkerhed vil tage tid, men standarder vil skabe sammenhæng og motivation, samtidig med at industriens bekymringer elimineres.

Patienternes skepsis

AI bliver ikke brugt nok i branchen til at have tilstrækkelig patientfeedback. Det er umuligt at sige, hvordan patienter reagerer på kunstig intelligens, der giver en diagnose eller genopretningsplan tidligt i adoption af AI-sundhedspleje. Nogle eksperter mener, at der vil være anmodninger om menneskelige læger til at være talerør til denne informationsoverførsel.

På trods af den nøjagtighed AI kunne have over menneskelige læger på grund af dens konstant opdaterede database, har folk ikke varmet op til en verden, hvor teknologi erstatter dem. AI ville ikke gøre læger forældede - menneskelig påvirkning kan altid give en anden mening til dets beslutninger. 

Folk vil også informere og finjustere AI efter implementering for at sikre effektivitet og nøjagtighed - dette vil overvinde en relateret hindring for, at en AI i sundhedssektoren bliver overvældet med for mange data. Menneskelig tilsyn vil administrere dataskalering og input for at sikre, at ingen falske, forældede eller unødvendige oplysninger forårsager, at beslutninger bliver partiske eller misinformerede. Patienter kan føle sig mere komfortable, hvis læger videregiver dette til patienterne.

Forskere skal øge AI-eksponeringen for patienter for at måle reaktioner og tillidsevne. Kun gennem interaktivitet kunne de se potentialet - reducerede ventetider, hurtigere udfyldning af recepter, øget diagnostisk nøjagtighed og mere afbalanceret personale for at minimere udbrændthed. Dette kan vise sig at være særligt gavnligt, som 36 % af plejepersonalet siger, at deres job er meget stressende.

Trimning af overhead med kunstig intelligens kunne fremme hospitaler på lavere til mellemniveau, da de sparer utallige dollars i udgifter. Dette ville give dem mulighed for at investere i mere ekspertpersonale og bedre udstyr for at drive dem ind i en ny fremtid med bedre sundhedspleje. Disse bivirkninger kunne ændre patienters sind, hvis de så den positive forandring optrevle foran dem.

Det ukendte ved AI-beslutningstagning

Selvom mennesker ved, hvilke data de tilfører AI for at informere beslutninger, kan kunstig intelligens forudsige eller lave antagelser, der stadig bringer overraskelser. Programmører og ingeniører eksisterer for at forklare den tekniske side, men hvordan AI forbinder prikkerne mellem dets datapunkter er stadig tåget på måder.  

Begrebet er kendt som forklarbarhed. Spørgsmålet er, hvordan klinikere kan arbejde med kunstig intelligens, hvis de ikke kan forstå, hvordan de kom til løsninger, især hvis mennesker aldrig har udtænkt svaret i historien. AI i sundhedsvæsenet kunne begynde at foreslå kur mod sygdomme, folk ikke havde svar på. Det kunne også identificere tendenser eller symptomer, hvilket gør diagnostiske spring, der strækker sig uden for menneskelig opfattelse. 

Forskere ønsker at afdække, hvordan dette virker, og hvordan læger kan udvikle stærke relationer til AI-ressourcer, mens de praktiserer en sund dosis skepsis. Hvis mennesker ikke kan finde ud af, hvordan en kunstig intelligens kom til en umulig løsning, hvordan kan institutioner så implementere den pålideligt? Yderligere forskning vil løse denne flaskehals ved at afklare AI-behandling. 

En anden løsning i forbindelse med forskning er imidlertid en overskrivning af menneskehedens opfattelser og antagelser om AI. AI kan foretage falske ækvivalenser og beslutninger, men dens evne til at lave nøjagtige forudsigelser er ikke ubegrundet - årevis af menneskelig forskning og bidrag informerer sundhedsvæsenet AI. Når først denne erkendelse er normaliseret, kan AI-adoption i sundhed blive mere problemfri.

Modstanden mod AI i sundhedsvæsenet

Ved at indføre infrastruktur så innovativ og brancheskiftende som AI vil det revolutionere, hvordan sundhedspraktiserende læger tænker om feltet. Ethvert teknologisk skift kræver en proaktiv, optimistisk diskurs for at belyse, hvordan det vil gavne sektoren og dens patienter, samtidig med at man undgår så mange vejspærringer og juridiske problemer som muligt. 

Der eksisterer enorm tøven, fordi ingen ønsker at støde på de potentielt massive kontroverser og besværlige bestræbelser på at implementere AI. Men hvis den bruges korrekt, kan AI bringe sundhedspleje til en ny tidsalder med omsorg for menneskeheden mere effektivt og præcist, hvilket øger livskvaliteten for patienter og personale over hele verden.