צווארי בקבוק באימוץ AI בתחום הבריאות

לכל מגזר יש הזדמנות לשלב בינה מלאכותית. שירותי הבריאות נוקטים בנתיב האיטי יותר, מפעילים זהירות ודאגה כאשר בינה מלאכותית מקדמת תעשיות אחרות לשיאים חדשים של הכנסות ופריון. 

מדוע שהמגזר לא ירצה אימוץ בינה מלאכותית אם באר עם נתונים בלתי מוגבלים יכולה לאבחן טוב יותר חולים ולייעל את התקשורת התפעולית במתקני בריאות? בגלל כל מה שהתעשייה מכילה, המעבר מורכב יותר ממה שרובם ישקלו.

שטח משטח הנתונים המאסיבי

רשומות בריאות אלקטרוניות (EHR) משתרע על אינספור נופים אלקטרוניים, לרבות מאגרי מידע ביטוחיים, תיעוד רפואי והדמיית מעבדה רדיולוגית. יש גם הרבה הערות רפואיות שעדיין לא עבר דיגיטציה, המכילות מידע שבינה מלאכותית יכולה למצוא תובנות ביותר. עם זאת, האופי התחרותי והסודי של תעשיית הבריאות מונע מהנתונים הללו להיפגש באותה ממגורה.

זה ייקח זמן ויקר לקשר, ותלבושות בריאות עצמאיות רבות לא ששות לאחד כוחות כדי ליישר אלגוריתמי למידת מכונה. הם רוצים פיצוי על מאמציהם אם ימסרו את הנתונים שלהם. 

מידע מזהה אישי (PII) ומידע בריאותי מוגן (PHI) הם משאבים עדינים. זה תחום אפור לציית לתקנות פרטיות הבריאות בזמן הזנת מערך AI. לרעה, AI תמיד יכול להישאר המעודכן ביותר עם התאימות הנוכחית, כך שהזנת מידע זהירה עשויה לעזור לו לנווט בדרך זו בבטחה.

עם זאת, אם התעשייה תעמוד במכשול הזה, מערכי נתונים של AI יוכלו לדעת כל תרופה ידועה, מרשם ותוכנית תיקון לכל מצב רפואי נוכחי. כיצד יכול המגזר להתגבר על התפשטות המידע האדירה הזו? התקנות הן המפתח.

ל-AI בתחום הבריאות יש מעט עד אין אמות מידה ממשלתיות. עמידתם במקום ירגיע כמה חששות אפילו מבתי החולים הבולטים ביותר בעת האצלת זמן ומשאבים למאמץ זה. יצירת סטנדרטים לתהליכים אלו תהיה מאמץ משותף ומסור מצד גופים רגולטוריים ומוסדות בריאות. בדיקות ניסוי וטעייה עם מגמות AI חדשות כמו ניתוח חזוי ואבטחה משופרת ייקח זמן, אבל סטנדרטים ייצרו לכידות ומוטיבציה תוך ביטול חששות בתעשייה.

הספקנות של חולים

AI לא נמצא בשימוש מספיק בתעשייה כדי לקבל מספיק משוב מהמטופלים. אי אפשר לדעת כיצד מטופלים מגיבים לבינה מלאכותית המספקת אבחנה או תוכנית החלמה בשלב מוקדם באימוץ שירותי הבריאות בינה מלאכותית. כמה מומחים מאמינים שיהיו בקשות עבור רופאים אנושיים להיות השופר להעברת מידע זו.

למרות הדיוק שיכול להיות ל-AI על רופאים אנושיים בגלל מסד הנתונים המתעדכן כל הזמן, אנשים לא התחממו לעולם שבו הטכנולוגיה מחליפה אותם. בינה מלאכותית לא תהפוך את הרופאים למיושנת - השפעות אנושיות יכולות תמיד לספק חוות דעת נוספת לקביעותיה. 

כמו כן, אנשים יודיעו ויכוונו את הבינה המלאכותית לאחר ההטמעה כדי להבטיח יעילות ודיוק - זה יתגבר על מכשול קשור של בינה מלאכותית של שירותי בריאות המוצפת במידע רב מדי. פיקוח אנושי יהיה לנהל קנה מידה וקלט נתונים כדי להבטיח שמידע שקרי, מיושן או מיותר לא גורם לקביעות להיות מוטות או מוטעות. מטופלים עשויים להרגיש יותר בנוח אם הרופאים מעבירים זאת לחולים.

החוקרים חייבים להגביר את החשיפה לבינה מלאכותית לחולים כדי לאמוד תגובות ויכולת אמון. רק באמצעות אינטראקטיביות הם יכלו לראות את הפוטנציאל - זמני המתנה מופחתים, מילוי מהיר יותר של מרשמים, דיוק אבחון מוגבר ואיש מאוזן יותר כדי למזער שחיקה. זה יכול להיות מועיל במיוחד, כמו 36% מהמטפלים אומרים שעבודתם מלחיצה מאוד.

חיתוך תקורה עם AI יכול לקדם בתי חולים מהדרג הבינוני, שכן הם חוסכים אינספור דולרים בהוצאות. זה יאפשר להם להשקיע בצוות מקצועי יותר ובציוד טוב יותר כדי להניע אותם לעתיד חדש של שירותי בריאות טובים יותר. תופעות הלוואי הללו עלולות לשנות את דעתם של המטופלים אם יראו את השינוי החיובי מתפרק לפניהם.

הבלתי ידועים של קבלת החלטות בינה מלאכותית

למרות שבני אדם יודעים אילו נתונים הם מכניסים לבינה מלאכותית כדי להכריע החלטות, בינה מלאכותית יכולה לחזות או להניח הנחות שעדיין מביאות הפתעות. מתכנתים ומהנדסים קיימים כדי להסביר את הצד הטכני, אבל האופן שבו AI מחבר את הנקודות בין נקודות הנתונים שלו עדיין מעורפל במובנים.  

המושג ידוע בתור יכולת הסבר. השאלה היא איך קלינאים יכולים לעבוד עם AI אם הם לא יכולים להבין איך הם הגיעו לפתרונות, במיוחד אם בני אדם מעולם לא הגו את התשובה בהיסטוריה. בינה מלאכותית בתחום הבריאות יכולה להתחיל להציע תרופות למחלות שלאנשים לא היו תשובות להן. זה יכול גם לזהות מגמות או סימפטומים, ולבצע קפיצות אבחון שמתרחבות מחוץ לתפיסה האנושית. 

חוקרים רוצים לגלות כיצד זה עובד וכיצד אנשי מקצוע רפואיים יכולים לפתח קשרים חזקים עם משאבי AI תוך תרגול מנה בריאה של ספקנות. אם בני אדם לא יכולים להבין איך בינה מלאכותית הגיעה לפתרון בלתי אפשרי, איך מוסדות יכולים ליישם את זה בצורה מהימנה? מחקר נוסף יפתור את צוואר הבקבוק הזה על ידי הבהרת עיבוד AI. 

עם זאת, פתרון נוסף בשילוב עם מחקר הוא החלפת התפיסות וההנחות של האנושות לגבי AI. בינה מלאכותית יכולה לקבוע שווי ערך וקביעות כוזבות, אבל היכולת שלה לבצע תחזיות מדויקות אינה מופרכת - שנים של מחקר אנושי ותרומה מודיעים על שירותי הבריאות AI. ברגע שההבנה הזו תהפוך למנורמלת, אימוץ AI בבריאות יכול להיות חלק יותר.

ההתנגדות לבינה מלאכותית בבריאות

אימוץ תשתית חדשנית ומשנה תעשייה כמו בינה מלאכותית תחולל מהפכה בדרך שבה מטפלי בריאות חושבים על התחום. כל שינוי טכנולוגי מצריך שיח פרואקטיבי ואופטימי כדי להאיר כיצד הוא יועיל למגזר ולמטופליו תוך הימנעות מכמה שיותר מחסומים ובעיות משפטיות. 

היסוס עצום קיים מכיוון שאף אחד לא רוצה להיתקל במחלוקות המסיביות הפוטנציאליות והמאמצים העמלניים ליישם בינה מלאכותית. עם זאת, אם נעשה שימוש נכון, בינה מלאכותית יכולה להביא את שירותי הבריאות לעידן חדש של טיפול באנושות בצורה יעילה ומדויקת יותר, ולהגדיל את איכות החיים של מטופלים וצוות ברחבי העולם.