Zdravstvo
5 izazova umjetne inteligencije u zdravstvu
Zamislite svijet u kojem vaš pametni sat ne samo da prati vaše korake, već i predviđa srčani udar prije nego što se dogodi. Bliže je stvarnosti nego što mislite.
Započela je integracija umjetne inteligencije (AI) u zdravstvu, otvarajući mnoge slučajeve korištenja za pružatelje zdravstvenih usluga i pacijente. Očekuje se da će tržište zdravstvenog softvera i hardvera AI nadmašiti $ 34 milijardi do 2025. globalno.
Među tehnologijom i procesima koji ukazuju na ova ulaganja u zdravstvo su:
- Robotske medicinske sestre za pomoć kirurzima.
- Nosivi uređaji za praćenje zdravlja u stvarnom vremenu.
- Medicinski AI chatbotovi za poboljšanu brigu o sebi.
- Prediktivna dijagnoza na temelju postojećih zdravstvenih simptoma.
Međutim, te aplikacije također dolaze sa složenim izazovima. Ovaj će blog istražiti pet izazova u implementaciji umjetne inteligencije u zdravstvu, njihova rješenja i njihove prednosti.
Izazovi korištenja umjetne inteligencije u zdravstvu
Liječnici, medicinske sestre i drugi pružatelji zdravstvenih usluga suočavaju se s mnogim izazovima pri integraciji umjetne inteligencije u svoje tijekove rada, od premještanja ljudskog rada do problema s kvalitetom podataka.
1. Raseljavanje ljudskih zaposlenika
Sve je veća zabrinutost da bi umjetna inteligencija mogla zamijeniti zdravstvene djelatnike, uključujući premještanje s posla, zastarjeli skup vještina te mentalne i financijske poteškoće. Ova potencijalna promjena mogla bi odvratiti medicinske skupine od usvajanja umjetne inteligencije, uzrokujući da se odreknu mnogih prednosti.
Izazov leži u balansiranju integracije umjetne inteligencije za rutinske zadatke i zadržavanja ljudske stručnosti za složenu skrb o pacijentima, gdje su empatija i kritičko razmišljanje nezamjenjivi.
2. Etička pitanja i pitanja privatnosti
Dobivanje informiranog pristanka pacijenata o tome kako će AI sustavi koristiti njihove podatke može biti složeno, osobito kada javnost ne razumije u potpunosti logiku koja je u pozadini. Neki pružatelji usluga također mogu zanemariti etiku i koristiti podatke pacijenata bez dopuštenja.
Osim toga, pristranosti u podacima o obuci mogu rezultirati nejednakim prijedlozima liječenja ili pogrešnom dijagnozom. Ova razlika može neproporcionalno utjecati na ranjive skupine.
Na primjer, algoritam koji predviđa koji pacijenti trebaju intenzivniju njegu na temelju troškova zdravstvene skrbi, a ne stvarne bolesti. Ovaj netočno pripisao manji teret bolesti crncima.
Nadalje, sposobnost umjetne inteligencije da identificira pojedince putem velike količine podataka o genomu, čak i kada su osobni identifikatori uklonjeni, predstavlja rizik za povjerljivost pacijenata.
3. Nedostatak digitalne obuke i prepreke usvajanju
Veliki problem je što studenti medicine primaju nedovoljna obučenost o AI alatima i teoriji. Ova nespremnost otežava usvajanje umjetne inteligencije tijekom stažiranja i rada.
Još jedna značajna prepreka je nevoljkost nekih pojedinaca da prihvate digitalne tehnologije. Mnogi ljudi još uvijek preferiraju tradicionalne, osobne konzultacije iz više razloga, kao što su:
- Relatabilna priroda ljudskih interakcija.
- Zanemarivanje jedinstvenosti od strane AI.
- Veća percipirana vrijednost ljudskih liječnika itd.
Ovaj otpor često je pojačan općim nedostatkom svijesti o umjetnoj inteligenciji i njezinim potencijalnim prednostima, osobito u zemljama u razvoju.
4. Profesionalne obveze
Korištenje AI sustava u donošenju odluka uvodi nove profesionalne obveze za pružatelje zdravstvenih usluga, postavljajući pitanja o vlasništvu ako su inicijative umjetne inteligencije neučinkovite. Na primjer, liječnici mogu odgoditi planove liječenja umjetnoj inteligenciji bez preuzimanja odgovornosti za neuspješne preglede pacijenata.
Nadalje, dok algoritmi strojnog učenja (ML) mogu ponuditi personalizirane preporuke za liječenje, nedostatak transparentnosti u ovim algoritmima komplicira individualnu odgovornost.
Osim toga, oslanjanje na umjetnu inteligenciju moglo bi dovesti do samozadovoljstva među zdravstvenim radnicima, koji bi se mogli prepustiti računalnim odlukama bez primjene svoje kliničke prosudbe.
5. Problemi interoperabilnosti i pitanja kvalitete podataka
Podaci iz različitih izvora često se ne mogu besprijekorno integrirati. Nedosljednost u formatima podataka u sustavima otežava pristup i učinkovitu obradu informacija, stvaranje informacijskih silosa.
Štoviše, loša kvaliteta podataka—kao što su nepotpuni ili netočni zapisi—može dovesti do pogrešne analize umjetne inteligencije, što u konačnici ugrožava brigu o pacijentima.
S obzirom na ove izazove, kako zdravstvene organizacije mogu iskoristiti puni potencijal umjetne inteligencije?
Rješenja za probleme umjetne inteligencije u zdravstvu
Rješavanje izazova koje predstavlja AI uključuje pristup odozgo prema dolje. Započinje osiguravanjem da analitičari podataka temeljito veterinarske skupove podataka koristi se za obuku algoritama umjetne inteligencije kako bi se uklonile pristranosti i podaci niske kvalitete. Transparentnost s pacijentima u vezi s ulogom umjetne inteligencije u njihovom liječenju također je ključna za povećanje prihvaćanja.
Primjer je klinika Mayo, koja je koristila algoritam koji je analizirao preko 60,000 XNUMX slika kako bi otkrila prekancerozne znakove. Točnost algoritma bila je 91% u usporedbi s ljudskim stručnjakom.
Osim popravljanja starih skupova podataka, zdravstvena regulatorna tijela, poput Europske agencije za lijekove (EMA), moraju prikupljati novi podaci bez grešaka predstavljanje različitih populacija radi povećanja točnosti. OpenAPS je primjer inicijative za stvaranje inkluzivne zbirke otvorenog koda sustava za točno liječenje dijabetesa tipa 1.
Osim toga, bolnice treba unaprijediti obuku i obrazovanje za zdravstvene djelatnike. Obrazovne vlasti također mogu proširiti ovu specijaliziranu obuku na sveučilišta kako bi pripremile buduće praktičare.
Ova će inicijativa osigurati poznavanje i stručnost u alatima umjetne inteligencije i smanjiti otpor prema njihovom usvajanju u profesionalnom okruženju. Na primjer, ulaganje tvrtke Intuitive Surgical Ltd u sustav da Vinci pomogla je liječnicima u više od 5 milijuna operacija.
Ulaganje u moderne alate za integraciju podataka, kao što su astera i Fivetran, s ugrađenim značajkama kvalitete podataka također će pomoći. Ovi alati uklanjaju izolirane podatke i poboljšavaju interoperabilnost. Također omogućuju provjeru valjanosti podataka kako bi se osiguralo da algoritmi umjetne inteligencije imaju čiste podatke za analizu.
Kako bi učinkovito integrirali sustave umjetne inteligencije u zdravstvo, medicinske ustanove moraju uravnotežiti korištenje umjetne inteligencije i očuvanje ljudske stručnosti. Usvajanje hibridnih pristupa kao što su HITL (human-in-the-loop) modeli može pomoći u ublažavanju strahova od premještanja posla. Ovaj pristup također će ublažiti zabrinutost pacijenata oko uključenosti umjetne inteligencije, a istovremeno će omogućiti radnicima da poboljšaju produktivnost.
I koje su prednosti uspješne integracije umjetne inteligencije u zdravstvu?
Prednosti umjetne inteligencije u zdravstvu
AI pruža mnoge prednosti u zdravstvenoj industriji, uključujući poboljšanu dijagnozu i veću radnu učinkovitost:
1. Poboljšana dijagnostička točnost
AI transformira dijagnostičke procese brzu analizu medicinskih slika, laboratorijske rezultate i podatke o pacijentima s izuzetnom preciznošću. Ova sposobnost brze obrade velikih količina informacija dovodi do ranih, potencijalno preciznijih dijagnoza, poboljšavajući upravljanje bolestima.
2. Personalizirani planovi liječenja
Algoritmi dubokog učenja pokretani umjetnom inteligencijom mogu obraditi opsežne skupove podataka za stvaranje personalizirani planovi liječenja prilagođeno pojedinačnim pacijentima. Ova prilagodba poboljšava učinkovitost liječenja i minimizira nuspojave rješavanjem specifičnih potreba svakog pacijenta na temelju opsežnih podataka iz uzorka.
3. Operativna učinkovitost
Automatiziranjem administrativnih poslova kao što je zakazivanje termina i naplata, AI omogućuje pružateljima zdravstvenih usluga da potroše više vremena i truda na izravnu njegu pacijenata. Ova promjena smanjuje teret rutinskih zadataka, smanjuje troškove, usmjerava poslovanje, te poboljšava ukupnu učinkovitost.
4. Poboljšano praćenje pacijenata
Ponuda alata pokretanih umjetnom inteligencijom, uključujući nosive uređaje kontinuirano praćenje bolesnika, pružajući upozorenja i uvide u stvarnom vremenu. Na primjer, ovi uređaji mogu upozoriti medicinske službe u slučaju neuobičajeno visokog otkucaja srca, što bi moglo ukazivati na fizičku ozljedu ili srčano oboljenje.
Ovaj proaktivni pristup pružateljima zdravstvenih usluga omogućuje brz odgovor na promjene u stanju pacijenta, poboljšavajući upravljanje bolešću i cjelokupnu skrb za pacijenta.
Pogled u budućnost
Tehnologije u nastajanju, poput virtualne stvarnosti (VR) u medicini, hoće igraju kritičnu ulogu. Mnogi zdravstveni zadaci, od dijagnostike do liječenja, pokretat će se umjetnom inteligencijom, čime će se poboljšati pristup ishodima skrbi za pacijente.
Međutim, zdravstvene vlasti moraju uravnotežiti prednosti i izazove umjetne inteligencije kako bi osigurale etičan i učinkovit pristup skrbi za pacijente. To će dugoročno transformirati sustave pružanja zdravstvene skrbi.
Istražiti Ujedinite se.ai za više resursa o umjetnoj inteligenciji i zdravstvu.
