Εμπόδια στην υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης στην υγεία

Κάθε τομέας έχει την ευκαιρία να ενσωματώσει την τεχνητή νοημοσύνη. Η υγεία ακολουθεί μια πιο αργή οδό, ασκώντας προσοχή και ανησυχία καθώς η τεχνητή νοημοσύνη προωθεί άλλους τομείς σε νέα ύψη εσόδων και παραγωγικότητας.

Γιατί δεν θα ήθελε ο τομέας να υιοθετήσει την τεχνητή νοημοσύνη αν η διάθεση ενός πηγαδιού με πιθανώς απεριόριστα δεδομένα θα μπορούσε να βελτιώσει τη διάγνωση των ασθενών και να εξορθολογίσει τις επιχειρησιακές επικοινωνίες στις εγκαταστάσεις υγείας; Λόγω όλων των πραγμάτων που περιλαμβάνει η βιομηχανία, η μετάβαση είναι πιο σύνθετη από ό,τι θα σκεφτόταν η πλειονότητα.

Η Τεράστια Διασπορά Δεδομένων

Οι ηλεκτρονικοί φάκελοι υγείας (EHR) περιλαμβάνουν απέραντες ηλεκτρονικές τοπιογραφίες, συμπεριλαμβανομένων βάσεων δεδομένων ασφάλισης, ιατρικών αρχείων και ακτινολογικών εργαστηριακών απεικονίσεων. Υπάρχουν επίσης πολλές ιατρικές σημειώσεις που δεν έχουν ψηφιοποιηθεί ακόμη, που περιέχουν πληροφορίες που η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να βρει πιο ενδιαφέρουσες. Ωστόσο, η ανταγωνιστική και εμπιστευτική φύση του τομέα υγείας εμποδίζει αυτά τα δεδομένα να συναντηθούν στο ίδιο απομονωμένο αποθετήριο.

Η σύνδεση των δεδομένων θα ήταν χρονοβόρα και δαπανηρή, και πολλές ανεξάρτητες εγκαταστάσεις υγείας είναι απρόθυμες να ενωθούν για να ενημερώσουν τους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης. Θέλουν αποζημίωση για τις προσπάθειές τους αν παραδώσουν τα δεδομένα τους.

Οι πληροφορίες προσωπικής ταυτοποίησης (PII) και οι προστατευμένες πληροφορίες υγείας (PHI) είναι ευαίσθητες πηγές. Είναι μια γκρίζα περιοχή να τηρήσετε τους κανονισμούς προστασίας της ιδιωτικότητας των δεδομένων υγείας ενώ ταΐζετε ένα σύνολο δεδομένων της τεχνητής νοημοσύνης. Αντιθέτως, η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε πάντα να παραμείνει ενημερωμένη με τους τρέχοντες κανονισμούς, οπότε η προσεκτική εισαγωγή πληροφοριών θα μπορούσε να τη βοηθήσει να διανύσει αυτόν τον δρόμο με ασφάλεια.

Ωστόσο, αν η βιομηχανία υπερνικήσει αυτό το εμπόδιο, τα σύνολα δεδομένων της τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσαν να γνωρίζουν κάθε γνωστή θεραπεία, συνταγή και σχέδιο ανακούφισης για κάθε τρέχουσα ιατρική κατάσταση. Πώς μπορεί ο τομέας να υπερνικήσει αυτήν την τεράστια εξάπλωση πληροφοριών; Οι κανονισμοί είναι το κλειδί.

Η τεχνητή νοημοσύνη στην υγεία έχει ελάχιστα έως καθόλου κυβερνητικά πρότυπα αναφοράς. Η ύπαρξή τους θα κατευνάσει κάποιες ανησυχίες ακόμη και από τα πιο εξέχοντα νοσοκομεία όταν αναθέτουν χρόνο και πόρους σε αυτήν την προσπάθεια. Η δημιουργία προτύπων για αυτές τις διαδικασίες θα είναι μια κοινή, αφοσιωμένη προσπάθεια από τους ρυθμιστικούς φορείς και τους φορείς υγείας. Οι δοκιμές μέσω της μεθόδου δοκιμής και σφάλματος με νέες τάσεις της τεχνητής νοημοσύνης όπως προγνωστική ανάλυση και ενισχυμένη ασφάλεια θα πάρει χρόνο, αλλά τα πρότυπα θα δημιουργήσουν συνοχή και κίνητρο ενώ θα εξαλείφουν τις ανησυχίες του τομέα.

Ο Σκεπτικισμός των Ασθενών

Η τεχνητή νοημοσύνη δεν χρησιμοποιείται αρκετά στον τομέα για να έχει επαρκή ανατροφοδότηση από τους ασθενείς. Είναι αδύνατο να πει κανείς πώς οι ασθενείς αντιδρούν στην τεχνητή νοημοσύνη που παρέχει μια διάγνωση ή σχέδιο ανάρρωσης νωρίς στην υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης στην υγεία. Κάποιοι εμπειρογνώμονες πιστεύουν ότι θα υπάρξουν αιτήσεις για ανθρώπους γιατρούς να μεταφέρουν τα αποτελέσματα για αυτήν την μεταφορά πληροφοριών.

Παρά την ακρίβεια που η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να έχει πάνω από τους ανθρώπινους ιατρούς λόγω της συνεχώς ενημερωμένης βάσης δεδομένων, οι άνθρωποι δεν έχουν ακόμη αποδεχτεί έναν κόσμο στον οποίο η τεχνολογία τούς αντικαθιστά. Η τεχνητή νοημοσύνη δεν θα κάνει τους ιατρούς απαρχαιωμένους — οι ανθρώπινες επιρροές μπορούν πάντα να παρέχουν δεύτερες γνώμες στις αποφάσεις της.

Επίσης, οι άνθρωποι θα ενημερώσουν και θα βελτιώσουν την τεχνητή νοημοσύνη μετά την εφαρμογή για να διασφαλίσουν την αποτελεσματικότητα και την ακρίβεια — αυτό θα υπερνικήσει ένα σχετικό εμπόδιο της τεχνητής νοημοσύνης στην υγεία που είναι υπερφορτωμένη με πολλές πληροφορίες. Η ανθρώπινη επιτήρηση θα διαχειριστεί την κλίμακα δεδομένων και την εισαγωγή για να διασφαλίσει ότι καμία ψευδής, παρωχημένη ή περιττή πληροφορία δεν οδηγεί σε μεροληπτικές ή εσφαλμένα τεκμηριωμένες αποφάσεις. Οι ασθενείς μπορεί να νιώσουν πιο άνετα αν οι γιατροί τους μεταφέρουν αυτό.

Οι ερευνητές πρέπει να αυξήσουν την έκθεση της τεχνητής νοημοσύνης στους ασθενείς για να μετρήσουν τις αντιδράσεις και την ικανότητα εμπιστοσύνης. Μόνο μέσω της αλληλεπίδρασης θα μπορούσαν να δουν το δυναμικό — μειωμένα χρονικά διαστήματα αναμονής, ταχύτερη εκτέλεση συνταγών, αυξημένη ακρίβεια διάγνωσης και πιο ισορροπημένη στελέχωση για να ελαττώσει την εξουθένωση. Αυτό θα μπορούσε να αποδειχθεί ιδιαίτερα ωφέλιμο, καθώς 36% των φροντιστών λένε ότι η δουλειά τους είναι πολύ αγχωτική.

Η κοπή των εξόδων με την τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να προωθήσει τα νοσοκομεία χαμηλότερου έως μεσαίου επιπέδου, καθώς θα εξοικονομήσουν μεγάλα ποσά σε έξοδα. Αυτό θα τους επέτρεπε να επενδύσουν σε περισσότερο εξειδικευμένο προσωπικό και καλύτερο εξοπλισμό για να τους προωθήσουν σε μια νέα εποχή καλύτερης υγείας. Αυτά τα παράπλευρα οφέλη θα μπορούσαν να αλλάξουν την γνώμη των ασθενών αν έβλεπαν την θετική αλλαγή να αναπτύσσεται μπροστά τους.

Οι Άγνωστες Πτυχές της Λήψης Αποφάσεων της Τεχνητής Νοημοσύνης

Αν και οι άνθρωποι γνωρίζουν ποια δεδομένα ταΐζουν στην τεχνητή νοημοσύνη για να ενημερώσουν τις αποφάσεις, η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να προβλέψει ή να κάνει υποθέσεις που θα φέρουν ακόμη εκπλήξεις. Οι προγραμματιστές και οι μηχανικοί υπάρχουν για να εξηγήσουν την τεχνική πλευρά, αλλά ο τρόπος με τον οποίο η τεχνητή νοημοσύνη συνδέει τα επιμέρους δεδομένα της παραμένει εν μέρει ασαφής.

Η έννοια είναι γνωστή ως ερμηνευσιμότητα. Η ερώτηση είναι πώς οι κλινικοί γιατροί μπορούν να συνεργαστούν με την τεχνητή νοημοσύνη αν δεν μπορούν να κατανοήσουν πώς ήρθαν στις λύσεις, ιδιαίτερα αν οι άνθρωποι δεν έχουν συλλάβει ποτέ την απάντηση στην ιστορία. Η τεχνητή νοημοσύνη στην υγεία θα μπορούσε να αρχίσει να προτείνει θεραπείες για ασθένειες που οι άνθρωποι δεν είχαν απαντήσεις. Θα μπορούσε επίσης να αναγνωρίσει τάσεις ή συμπτώματα, κάνοντας διαγνωστικά άλματα που επεκτείνονται έξω από την ανθρώπινη αντίληψη.

Οι ερευνητές θέλουν να ανακαλύψουν πώς λειτουργεί αυτό και πώς οι ιατρικοί επαγγελματίες μπορούν να αναπτύξουν ισχυρές σχέσεις με τις πηγές της τεχνητής νοημοσύνης ενώ ασκούν μια υγιή δόση σκεπτικισμού. Αν οι άνθρωποι δεν μπορούν να κατανοήσουν πώς μια τεχνητή νοημοσύνη ήρθε σε μια αδύνατη λύση, πώς μπορούν οι φορείς να την εφαρμόσουν με αξιοπιστία; Περαιτέρω έρευνα θα λύσει αυτό το εμπόδιο με την ερμηνεία της επεξεργασίας της τεχνητής νοημοσύνης.

Ωστόσο, μια άλλη λύση σε συνδυασμό με την έρευνα είναι η επαναγραφή της ανθρώπινης αντίληψης και των υποθέσεων για την τεχνητή νοημοσύνη. Η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να κάνει ψευδείς ισοδυναμίες και αποφάσεις, αλλά η ικανότητά της να κάνει ακριβείς προβλέψεις δεν είναι αβάσιμη — χρόνια ανθρώπινης έρευνας και συνεισφοράς τροφοδοτούν την τεχνητή νοημοσύνη στον τομέα της υγείας. Όταν αυτή η συνειδητοποίηση γίνει ευρύτερα αποδεκτή, η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης στην υγεία θα μπορούσε να γίνει πιο ομαλή.

Η Αντίσταση στην Τεχνητή Νοημοσύνη στην Υγεία

Η υιοθέτηση υποδομής τόσο καινοτόμης και ικανής να μεταμορφώσει τον κλάδο όσο η τεχνητή νοημοσύνη θα επαναδιαμορφώσει τον τρόπο που οι επαγγελματίες υγείας σκέφτονται για τον τομέα. Κάθε τεχνολογική μετατόπιση απαιτεί προδραστική, αισιόδοξη ομιλία για να φωτίσει πώς θα ωφελήσει τον τομέα και τους ασθενείς του, αποφεύγοντας όσο το δυνατόν περισσότερα εμπόδια και νομικά ζητήματα.

Υπάρχει μεγάλη διστακτικότητα επειδή κανείς δεν θέλει να συναντήσει τις πιθανώς τεράστιες αντιπαραθέσεις και τις επίπονες προσπάθειες για την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης. Ωστόσο, αν χρησιμοποιηθεί σωστά, η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να οδηγήσει την υγεία σε μια νέα εποχή φροντίδας για την ανθρωπότητα με μεγαλύτερη αποτελεσματικότητα και ακρίβεια, αυξάνοντας την ποιότητα ζωής των ασθενών και του προσωπικού σε όλο τον κόσμο.