Pullonkohtia terveydenhuollon tekoälyadopassa

Jokainen toimiala voi hyödyntää tekoälyä. Terveydenhuolto etenee hitaammin, varovasti ja tarkkaan, kun taas tekoäly edistää muita aloja uusiin tuloksiin ja tuottavuuden korkeuksiin.

Miksi alan ei haluaisi tekoälyadoppiota, jos mahdollisesti rajattoman datan kaivaminen voisi parantaa potilaiden diagnosointia ja virtaviivaistaa operatiivista viestintää terveydenhuoltoalueilla? Tämä johtuu siitä, että alan muutos on monimutkaisempi kuin useimmat ajattelevat.

Massiivinen datan pinta-ala

Sähköiset potilastiedot (EHR) kattavat lukuisia sähköisiä maisemia, mukaan lukien vakuutusrekisterit, lääkärirekisterit ja radiologiset laboratoriotutkimukset. On myös runsaasti lääkärin muistiinpanoja, jotka eivät ole vielä digitalisoitu, ja ne sisältävät tietoa, jonka tekoäly voisi pitää hyvin havainnollisena. Kuitenkin kilpailukykyinen ja luottamuksellinen luonne terveydenhuoltoalalla estää nämä tiedot kohtaamasta samassa silossa.

Näiden tietojen yhdistäminen olisi aikaa vievää ja kallista, ja monet itsenäiset terveydenhuollon toimijat ovat epäluottavaisia liittoutumisesta koneoppimisalgoritmien kouluttamiseksi. He haluavat korvauksen ponnistelustaan, jos he luovuttavat datansa.

Henkilökohtaiset tunnistetiedot (PII) ja suojatut terveydenhuollon tiedot (PHI) ovat herkkävara. On epäselvää, miten noudatettaisiin terveydenhuollon tietosuojasääntöjä samalla, kun tekoälyä ruokitaan. Toisaalta tekoäly voisi aina pysyä ajan tasalla nykyisillä säännöillä, joten huolellinen tietojen syöttäminen auttaisi sitä navigoimaan tämän tien turvallisesti.

Kuitenkin, jos alan onnistuu voittamaan tämä este, tekoälydatat voivat tietää jokaisen tunnetun parantamisen, reseptin ja korjaussuunnitelman jokaiselle nykyiselle lääketieteelliselle tilanteelle. Miten alan voi voittaa tämän massiivisen tietojen määrän? Säännökset ovat avain.

Tekoälyllä terveydenhuollossa on vain vähän viranomaisten mittapuitteita. Niiden lisääminen lievittäisi joitakin huolenaiheita, jopa suurimpien sairaaloiden keskuudessa, kun heidän on käytettävä aikaa ja resursseja tähän pyrkimykseen. Näiden prosessien standardien luominen on yhteinen, omistautunut ponnistus viranomaisten ja terveydenhuollon laitosten välillä. Uusien tekoälytrendien, kuten ennustavan analytiikan ja parannetun turvallisuuden, kokeellinen testaus vie aikaa, mutta standardit luovat yhtenäisyyttä ja motivaatiota poistamalla alan huolenaiheet.

Potilaiden skeptisyys

Tekoälyä ei käytetä alan sisällä tarpeeksi, jotta potilaiden palautetta voitaisiin kerätä. On mahdotonta sanoa, miten potilaat reagoivat tekoälyyn, joka antaa diagnoosin tai toipumissuunnitelman terveydenhuollon tekoälyadoppiossa. Jotkut asiantuntijat uskovat, että potilaat pyytäisivät ihmis lääkäreitä toimimaan viestintäkanavana tietojen siirtämiseksi.

Vaikka tekoäly voisi olla tarkin ihmisten lääkärien kanssa, koska sen tietokanta on jatkuvasti päivitettävissä, ihmiset eivät ole vielä lämmenneet maailmaan, jossa teknologia korvaa heidät. Tekoäly ei tehdä lääkäreistä vanhentuneita — ihmisten vaikutus voi aina antaa toissijaisia mielipiteitä sen määrityksiin.

Ihmisten on myös ilmoitettava ja hienosäätöä tekoälyä käytön aikana, jotta varmistetaan tehokkuus ja tarkkuus — tämä voittaa yhden terveydenhuollon tekoälyn haasteen, joka on liian paljon dataa. Ihmisten valvonta hallitsee datan skaalautuvuuden ja syötön, jotta varmistetaan, ettei virheellistä, vanhentunutta tai tarpeetonta tietoa aiheuta vääristymiä tai virheellisiä määrityksiä. Potilaat saattavat tuntea itsensä mukavammaksi, jos lääkärit välittävät tämän heille.

Tutkijoiden on lisättävä tekoälyn altistusta potilaille arvioidakseen reaktiot ja luottamuskyky. Vain vuorovaikutuksen kautta he voivat nähdä potentiaalin — vähentyneet odotusajat, nopeammat reseptien täytöt, paranettu diagnostiikka ja paremmat henkilöstöresurssit vähentävät polttoutumista. Tämä voisi olla erityisen hyödyllistä, koska 36%:lla hoitajista on hyvin stressaava työ.

Kustannusten leikkaaminen tekoälyllä voisi edistää alempien ja keskitason sairaaloita, kun he säästävät runsaasti kustannuksia. Tämä mahdollistaisi heidän investoida enemmän asiantuntija-henkilöstöön ja parempiin laitteisiin, mikä voisikin edistää heitä uuteen tulevaisuuteen paremman terveydenhuollon toteuttamiseksi. Nämä sivuvaikutukset voivat muuttaa potilaiden mielipidettä, jos he näkevät positiivisen muutoksen kehittyvän heidän edessään.

Tekoälyn päätöksenteon tuntemattomat

Vaikka ihmiset tietävät, mitä dataa he syöttävät tekoälyyn päätöksenteon informoimiseksi, tekoäly voi ennustaa tai tehdä oletuksia, jotka voivat yhä yllättää. Ohjelmoijat ja insinöörit selittävät teknisen puolen, mutta miten tekoäly yhdistää pisteet datansa välillä on edelleen epäselvää.

Käsite on tunnettu selitettävyytenä. Kysymys on, miten kliinikot voivat työskennellä tekoälyn kanssa, jos he eivät voi ymmärtää, miten se on tullut ratkaisuihin, erityisesti jos ihmiset eivät ole koskaan keksineet vastausta historian aikana. Tekoäly terveydenhuollossa voi aloittaa ehdottamalla parantamisia sairauksille, joille ihmiset eivät ole löytäneet vastausta. Se voi myös tunnistaa trendejä tai oireita, tehden diagnostisia loikkia, jotka laajenevat ihmisten havainnon ulkopuolelle.

Tutkijat haluavat paljastaa, miten tämä toimii ja miten terveydenhuollon ammattilaiset voivat kehittää vahvat suhteet tekoälyresursseihin käytännössä terveen skeptisyyden kanssa. Jos ihmiset eivät voi selvittää, miten tekoäly on tullut mahdottomaan ratkaisuun, miten laitokset voivat toteuttaa sen luotettavasti? Lisätutkimus ratkaisee tämän pullonkaulan selventämällä tekoälyn prosessointia.

Kuitenkin toinen ratkaisu, joka on yhdistettävissä tutkimukseen, on ylittää ihmisten käsitys ja oletukset tekoälystä. Tekoäly voi tehdä virheellisiä vastaavuuksia ja määrityksiä, mutta sen kyky tehdä tarkkoja ennusteita ei ole perusteetonta — vuosien ihmisen tutkimus ja panostus informoi terveydenhuollon tekoälyä. Kun tämä toteema tulee normaaliksi, tekoälyadoppiosta terveydenhuollossa voi tulla sulavampaa.

Vastarinta tekoälyä kohtaan terveydenhuollossa

Infrastruktuurin omaksuminen, joka on yhtä innovatiivista ja alan muuttavaa kuin tekoäly, voi vallankumouksellisesti muuttaa terveydenhuollon ammattilaisten ajattelua. Jokainen teknologinen siirtymä vaatii proaktiivista, optimistista keskustelua valaiseakseen, miten se voi hyödyttää alaa ja sen potilaita välttäen samalla mahdollisimman monta esteitä ja oikeudellisia ongelmia.

Hämmästyttävä epäröinti on olemassa, koska kukaan ei halua kohtaa mahdollisesti massiivisia kiistoja ja työläitä ponnisteluita tekoälyn toteuttamiseksi. Kuitenkin, jos tekoälyä käytetään oikein, se voi viedä terveydenhuollon uuteen aikakauteen, jossa hoito on tehokkaampaa ja tarkempaa, parantaen elämänlaatua potilaille ja henkilöstölle maailmanlaajuisesti.