Поврзете се со нас

Здравствена заштита

Поттикнување доверба: Како интерактивната вештачка интелигенција ја гради довербата помеѓу лекарите и дијагностиката со вештачка интелигенција

mm

Објавено

 on

Вештачката интелигенција (ВИ) држи одлично ветување за здравствена заштита, нудејќи подобрувања во дијагностичката точност, намалување на обемот на работа и подобрување на резултатите на пациентите. И покрај овие придобивки, постои колебање во усвојувањето на вештачката интелигенција во медицинското поле. Оваа неподготвеност главно произлегува од недостатокот на доверба меѓу здравствените работници, кои се загрижени за поместување на работното место поради супериорните перформанси на ВИ во различни задачи и сложената, непроѕирна природа на системите за вештачка интелигенција. Овие технологии на „црната кутија“ честопати немаат транспарентност, што им отежнува на лекарите целосно да им веруваат, особено кога грешките може да имаат сериозни здравствени импликации. И покрај тоа што се прават напори да се направи вештачката интелигенција поразбирлива, премостувањето на јазот помеѓу неговата техничка работа и интуитивното разбирање што им е потребно на лекарите останува предизвик. Оваа статија истражува нов пристап кон медицинската дијагностика базирана на вештачка интелигенција, фокусирајќи се на начините да ја направат подоверлива и прифатлива за здравствените работници.

Зошто лекарите не веруваат во дијагностика со вештачка интелигенција?

Неодамнешните достигнувања во медицинската дијагностика базирана на вештачка интелигенција имаат за цел да го автоматизираат целиот дијагностички процес од почеток до крај, ефикасно преземајќи ја улогата на медицински експерт. Во овој пристап од крај до крај, целиот дијагностички процес, од влез до излез, се обработува во рамките на еден модел. Пример за овој пристап е систем со вештачка интелигенција обучен да генерира медицински извештаи преку анализа на слики како што се рендгенски снимки на граден кош, КТ скенови или МРИ. Во овој пристап, алгоритмите за вештачка интелигенција извршуваат низа задачи, вклучувајќи откривање медицински биомаркери и нивната сериозност, донесување одлуки врз основа на откриените информации и производство на дијагностички извештаи кои ја опишуваат здравствената состојба, сето тоа како единствена задача.

Иако овој пристап може да ги рационализира дијагностичките процеси, да го намали времето за дијагностицирање и потенцијално да ја зголеми точноста со елиминирање на човечките предрасуди и грешки, тој исто така доаѓа со значителни недостатоци кои влијаат на неговото прифаќање и имплементација во здравството:

  1. Страв од замена со вештачка интелигенција: Една од основните грижи кај здравствените работници е страв од преместување на работното место. Како што системите за вештачка интелигенција стануваат поспособни за извршување на задачи со кои традиционално се справуваат медицински експерти, постои страв дека овие технологии може да ги заменат човечките улоги. Овој страв може да доведе до отпор против усвојување решенија за вештачка интелигенција, бидејќи медицинските професионалци се грижат за нивната безбедност на работното место и потенцијалната девалвација на нивната експертиза.
  2. Недоверба поради недостаток на транспарентност (прашање „Црна кутија“): Моделите со вештачка интелигенција, особено сложените што се користат во медицинската дијагностика, често функционираат како „црни кутии“. Ова значи дека процесите на донесување одлуки на овие модели не се лесно разбирливи или толкувани од луѓето. Медицинските професионалци сметаат дека е предизвик да им веруваат на системи за вештачка интелигенција кога не можат да видат или разберат како е поставена дијагнозата. Овој недостаток на транспарентност може да резултира со скептицизам и неподготвеност да се потпрете на вештачката интелигенција за критични здравствени одлуки, бидејќи секоја грешка може да биде сериозна импликации за здравјето на пациентот.
  3. Потреба од значителен надзор за управување со ризиците: Употребата на вештачка интелигенција во медицинската дијагностика бара значителен надзор за да се ублажи ризици поврзани со неточни дијагнози. Системите за вештачка интелигенција не се непогрешливи и можат да прават грешки поради проблеми како што се пристрасни податоци за обука, технички дефекти или непредвидени сценарија. Овие грешки може да доведат до неточни дијагнози, што пак може да резултира со несоодветни третмани или пропуштени критични состојби. Затоа, човечкиот надзор е од суштинско значење за да се прегледаат дијагнозите генерирани со вештачка интелигенција и да се обезбеди точност, додавајќи го обемот на работа наместо да го намалува.

Како интерактивната вештачка интелигенција може да ја изгради довербата на лекарите во дијагностиката со вештачка интелигенција?

Пред да се испита како интерактивната вештачка интелигенција може да поттикне доверба во дијагностиката со вештачка интелигенција, од клучно значење е да се дефинира терминот во овој контекст. Интерактивната вештачка интелигенција се однесува на систем на вештачка интелигенција што им овозможува на лекарите да се вклучат со него со поставување конкретни прашања или извршување задачи за поддршка на донесувањето одлуки. За разлика од системите за вештачка интелигенција од крај до крај, кои го автоматизираат целиот дијагностички процес и ја преземаат улогата на медицински експерт, интерактивната вештачка интелигенција делува како помошна алатка. Тоа им помага на лекарите да ги извршуваат своите задачи поефикасно без целосно да ја заменат нивната улога.

Во радиологијата, на пример, интерактивната вештачка интелигенција може да им помогне на радиолози со идентификување области кои бараат поблиска проверка, како што се абнормални ткива или невообичаени обрасци. Вештачката интелигенција, исто така, може да ја процени сериозноста на откриените биомаркери, обезбедувајќи детални метрики и визуелизации за да помогне да се процени сериозноста на состојбата. Дополнително, радиолозите можат да побараат од вештачката интелигенција да ги спореди тековните скенирања со МРИ со претходните за да ја следат прогресијата на состојбата, при што вештачката интелигенција ги истакнува промените со текот на времето.

Така, интерактивните системи за вештачка интелигенција им овозможуваат на здравствените работници да ги користат аналитичките способности на вештачката интелигенција додека одржуваат контрола врз дијагностичкиот процес. Лекарите можат да побараат специфични информации од вештачката интелигенција, да бараат анализи или да бараат препораки, овозможувајќи им да донесуваат информирани одлуки врз основа на согледувањата на вештачката интелигенција. Оваа интеракција поттикнува колаборативна средина каде што вештачката интелигенција ја подобрува стручноста на лекарот наместо да ја заменува.

Интерактивната вештачка интелигенција има потенцијал да го реши постојаниот проблем со недовербата на лекарите во вештачката интелигенција на следните начини.

  1. Ублажување на стравот од преместување на работното место: Интерактивната вештачка интелигенција се справува со загриженоста за преместување на работното место со тоа што се позиционира како алатка за поддршка наместо како замена за медицинските професионалци. Ги подобрува способностите на лекарите без да ги преземе нивните улоги, а со тоа ги ублажува стравовите од преместување на работното место и ја нагласува вредноста на човечката експертиза во врска со вештачката интелигенција.
  2. Градење доверба со транспарентна дијагностика: Интерактивните системи со вештачка интелигенција се потранспарентни и попријатни за корисникот во споредба со дијагностиката со вештачка интелигенција од крај до крај. Овие системи извршуваат помали, поуправливи задачи што лекарите можат лесно да ги потврдат. На пример, лекарот може да побара од интерактивен систем за вештачка интелигенција да открие присуство на карцином - тип на рак што се појавува на рендгенските снимки на градниот кош како јазол или абнормална маса - и лесно да го потврди одговорот на вештачката интелигенција. Дополнително, интерактивната вештачка интелигенција може да обезбеди текстуални објаснувања за неговото расудување и заклучоци. Со овозможување на лекарите да поставуваат конкретни прашања и да добиваат детални објаснувања за анализите и препораките на вештачката интелигенција, овие системи го разјаснуваат процесот на донесување одлуки. Оваа зголемена транспарентност гради доверба, бидејќи лекарите можат да видат и разберат како вештачката интелигенција доаѓа до своите заклучоци.
  3. Подобрување на човечкиот надзор во дијагностиката: Интерактивната вештачка интелигенција го одржува критичниот елемент на човечкиот надзор. Бидејќи вештачката интелигенција дејствува како асистент наместо како автономен одлучувач, лекарите остануваат составен дел на дијагностичкиот процес. Овој заеднички пристап осигурува дека сите сознанија генерирани од вештачката интелигенција се внимателно прегледани и потврдени од човечки експерти, со што се ублажуваат ризиците поврзани со неточни дијагнози и се одржуваат високи стандарди за грижа за пациентите.

Во крајна линија

Интерактивната вештачка интелигенција има потенцијал да ја трансформира здравствената заштита преку подобрување на дијагностичката точност, намалување на обемот на работа и подобрување на резултатите на пациентите. Сепак, за вештачката интелигенција да биде целосно прифатена во медицинското поле, таа мора да одговори на грижите на здравствените работници, особено стравувањата од преместување на работните места и непроѕирноста на системите на „црната кутија“. Со позиционирање на вештачката интелигенција како алатка за поддршка, поттикнување транспарентност и одржување суштински човечки надзор, интерактивната вештачка интелигенција може да изгради доверба меѓу лекарите. Овој заеднички пристап осигурува дека вештачката интелигенција ја подобрува наместо да ја замени медицинската експертиза, што на крајот води до подобра грижа за пациентите и поголемо прифаќање на технологиите за вештачка интелигенција во здравството.

Д-р Техсен Зиа е вонреден професор на Универзитетот COMSATS во Исламабад, докторирајќи по вештачка интелигенција од Виенскиот универзитет за технологија, Австрија. Специјализиран за вештачка интелигенција, машинско учење, наука за податоци и компјутерска визија, тој има направено значителен придонес со публикации во реномирани научни списанија. Д-р Техсин, исто така, водеше различни индустриски проекти како главен истражувач и служеше како консултант за вештачка интелигенција.