Knelpunten bij de acceptatie van AI in de gezondheidszorg

Elke sector heeft de mogelijkheid om kunstmatige intelligentie te integreren. De gezondheidszorg kiest de langzamere route en is voorzichtig en bezorgd terwijl AI andere industrieën naar nieuwe omzet- en productiviteitsniveaus brengt. 

Waarom zou de sector geen AI-implementatie willen, als een bron van potentieel onbeperkte data patiënten beter zou kunnen diagnosticeren en de operationele communicatie in zorginstellingen zou kunnen stroomlijnen? Door alles wat de sector omvat, is de transitie complexer dan de meesten denken.

Het enorme gegevensoppervlak

Elektronische medische dossiers (EPD) overspannen talloze elektronische landschappen, inclusief verzekeringsdatabases, medische dossiers en radiologische laboratoriumbeeldvorming. Er zijn ook tal van medische aantekeningen die nog moeten worden gedigitaliseerd, met informatie die een AI het meest inzichtelijk zou kunnen vinden. Het competitieve en vertrouwelijke karakter van de gezondheidszorg verhindert echter dat deze gegevens in dezelfde silo samenkomen.

Het zou tijdrovend en duur zijn om deze te koppelen, en veel onafhankelijke gezondheidszorgorganisaties aarzelen om hun krachten te bundelen om machine learning-algoritmen te ontwikkelen. Ze willen een vergoeding voor hun inspanningen als ze hun gegevens afstaan. 

Persoonlijk identificeerbare informatie (PII) en beschermde gezondheidsinformatie (PHI) zijn delicate bronnen. Het is een grijs gebied om te voldoen aan gezondheidsprivacyregels tijdens het voeden van een AI-dataset. Omgekeerd kan AI altijd de meest up-to-date met de huidige compliance, dus zorgvuldige invoer van informatie kan helpen om deze weg veilig te navigeren.

Als de industrie deze hindernis echter verdedigt, zouden AI-datasets elk bekend genezings-, recept- en herstelplan voor elke huidige medische situatie kunnen kennen. Hoe kan de sector deze massale verspreiding van informatie het hoofd bieden? Regelgeving is de sleutel.

AI in de gezondheidszorg heeft weinig tot geen benchmarks van de overheid. Als ze op hun plaats zijn, zullen sommige zorgen van zelfs de meest vooraanstaande ziekenhuizen worden weggenomen bij het delegeren van tijd en middelen aan dit streven. Het creëren van normen voor deze processen zal een gezamenlijke, toegewijde inspanning zijn van regelgevende instanties en gezondheidsinstellingen. Trial-and-error testen met nieuwe AI-trends zoals voorspellende analyses en verbeterde beveiliging zal enige tijd vergen, maar normen zullen samenhang en motivatie creëren en de zorgen van de industrie wegnemen.

Het scepticisme van patiënten

AI wordt in de branche niet genoeg gebruikt om voldoende feedback van patiënten te krijgen. Het is onmogelijk om te zeggen hoe patiënten reageren op kunstmatige intelligentie die al vroeg in de acceptatie van AI-zorg een diagnose of herstelplan geeft. Sommige experts denken dat er verzoeken om zouden zijn menselijke artsen om de spreekbuis te zijn voor deze informatieoverdracht.

Ondanks de nauwkeurigheid die AI zou kunnen hebben ten opzichte van menselijke artsen vanwege de constant bijgewerkte database, zijn mensen nog niet opgewarmd voor een wereld waarin technologie hen vervangt. AI zou artsen niet overbodig maken - menselijke invloeden kunnen altijd een tweede mening geven over de vaststellingen ervan. 

Ook zullen mensen AI na implementatie informeren en verfijnen om efficiëntie en nauwkeurigheid te garanderen - dit zal een gerelateerde hindernis overwinnen dat een AI in de gezondheidszorg wordt overweldigd door te veel gegevens. Menselijk toezicht zal gegevensschaling en -invoer beheren om ervoor te zorgen dat er geen onjuiste, verouderde of onnodige informatie is die ervoor zorgt dat beslissingen bevooroordeeld of verkeerd geïnformeerd zijn. Patiënten kunnen zich meer op hun gemak voelen als artsen dit doorgeven aan patiënten.

Onderzoekers moeten de AI-blootstelling aan patiënten vergroten om de reacties en het vertrouwensvermogen te meten. Alleen door interactiviteit konden ze het potentieel zien: kortere wachttijden, sneller invullen van recepten, verhoogde diagnostische nauwkeurigheid en evenwichtigere personeelsbezetting om burn-out te minimaliseren. Dit zou bijzonder gunstig kunnen blijken, zoals 36% van de zorgverleners zegt dat hun baan zeer stressvol is.

Het terugdringen van overhead met AI zou lagere tot middelgrote ziekenhuizen vooruit kunnen helpen, omdat ze talloze dollars aan kosten kunnen besparen. Hierdoor zouden ze kunnen investeren in meer deskundig personeel en betere apparatuur om hen naar een nieuwe toekomst van betere gezondheidszorg te leiden. Deze bijwerkingen kunnen de mening van patiënten veranderen als ze de positieve verandering voor zich zien ontrafelen.

De onbekenden van AI-besluitvorming

Hoewel mensen weten welke gegevens ze in AI invoeren om beslissingen te nemen, kan kunstmatige intelligentie voorspellingen doen of aannames doen die nog steeds voor verrassingen zorgen. Programmeurs en technici zijn er om de technische kant uit te leggen, maar hoe AI de punten tussen zijn datapunten verbindt, is nog steeds vaag.  

Het concept staat bekend als uitlegbaarheid. De vraag is hoe clinici met AI kunnen werken als ze niet kunnen begrijpen hoe ze tot oplossingen zijn gekomen, vooral als mensen in de geschiedenis nooit het antwoord hebben bedacht. AI in de gezondheidszorg zou kunnen beginnen met het voorstellen van behandelingen voor ziekten waar mensen geen antwoord op hadden. Het kan ook trends of symptomen identificeren, waardoor diagnostische sprongen worden gemaakt die buiten de menselijke waarneming reiken. 

Onderzoekers willen ontdekken hoe dit werkt en hoe medische professionals sterke relaties met AI-bronnen kunnen ontwikkelen terwijl ze een gezonde dosis scepsis in de praktijk brengen. Als mensen niet kunnen achterhalen hoe een AI tot een onmogelijke oplossing kwam, hoe kunnen instellingen deze dan betrouwbaar implementeren? Verder onderzoek zal dit knelpunt oplossen door AI-verwerking te verduidelijken. 

Een andere oplossing in combinatie met onderzoek is echter het overschrijven van de percepties en aannames van de mensheid over AI. AI kan valse equivalenties en vaststellingen doen, maar het vermogen om nauwkeurige voorspellingen te doen is niet ongegrond - jaren menselijk onderzoek en bijdrage informeert de gezondheidszorg AI. Zodra dit besef genormaliseerd is, kan de adoptie van AI in de gezondheidszorg naadloos verlopen.

De weerstand tegen AI in de gezondheidszorg

Het adopteren van een infrastructuur die net zo innovatief en brancheverschuivend is als AI, zal een revolutie teweegbrengen in de manier waarop gezondheidswerkers over het veld denken. Elke technologische verschuiving vereist een proactief, optimistisch discours om duidelijk te maken hoe het de sector en zijn patiënten ten goede zal komen, terwijl zoveel mogelijk wegversperringen en juridische problemen worden vermeden. 

Er bestaat een enorme aarzeling omdat niemand de potentieel enorme controverses en moeizame inspanningen wil tegenkomen om AI te implementeren. Als AI echter correct wordt gebruikt, kan het de gezondheidszorg naar een nieuw tijdperk van effectievere en nauwkeurigere zorg voor de mensheid brengen, waardoor de kwaliteit van leven voor patiënten en personeel wereldwijd toeneemt.