Knelpunten in de adoptie van AI in de gezondheidszorg

Elke sector heeft de mogelijkheid om kunstmatige intelligentie te integreren. De gezondheidszorg neemt de langzamere route, met behoedzaamheid en bezorgdheid, terwijl AI andere industrieën naar nieuwe inkomsten en productiviteitsniveaus brengt.

Waarom zou de sector AI-adoptie niet willen als het hebben van een bron van potentieel onbeperkte gegevens patiënten beter kan diagnosticeren en operationele communicatie in gezondheidsinstellingen kan stroomlijnen? Omdat de industrie alles omvat, is de overgang complexer dan de meeste mensen zouden denken.

Het massive oppervlak van gegevens

Elektronische gezondheidsdossiers (EHR) beslaan talloze elektronische landschappen, waaronder verzekeringsdatabases, medische dossiers en radiologische laboratoriumbeelden. Er zijn ook veel medische aantekeningen die nog niet zijn gedigitaliseerd en die informatie bevatten die AI het meest inzichtelijk kan vinden. Echter, de concurrerende en vertrouwelijke aard van de gezondheidszorg voorkomt dat deze gegevens in dezelfde silo samenkomen.

Het zou tijdrovend en duur zijn om ze te koppelen, en veel onafhankelijke gezondheidsinstellingen zijn niet bereid om samen te werken om machine learning-algoritmen te informeren. Ze willen compensatie voor hun inspanningen als ze hun gegevens overdragen.

Persoonlijk identificeerbare informatie (PII) en beschermd gezondheidsinformatie (PHI) zijn delicate bronnen. Het is een grijs gebied om gezondheidsprivacyreglementen te respecteren terwijl een AI-dataset wordt gevoed. Aan de andere kant kan AI altijd up-to-date blijven met de huidige compliance, dus zorgvuldige gegevensinvoer kan helpen om deze weg veilig te navigeren.

Echter, als de industrie deze hindernis overwint, kunnen AI-datasets elke bekende genezing, recept en remedieplan voor elke huidige medische situatie kennen. Hoe kan de sector deze enorme verspreiding van informatie overwinnen? Reglementen zijn de sleutel.

AI in de gezondheidszorg heeft weinig tot geen overheidsbenchmarks. Het hebben van benchmarks zal enkele zorgen wegnemen bij zelfs de meest prominente ziekenhuizen als ze tijd en middelen toewijden aan dit initiatief. Het creëren van standaarden voor deze processen zal een gezamenlijke, toegewijde inspanning zijn van regelgevende instanties en gezondheidsinstellingen. Trial-and-error-testen met nieuwe AI-trends zoals predictive analytics en verbeterde beveiliging zal tijd kosten, maar standaarden zullen samenhang en motivatie creëren en industriezorgen elimineren.

De scepsis van patiënten

AI wordt niet genoeg gebruikt in de industrie om voldoende patiëntfeedback te hebben. Het is onmogelijk te zeggen hoe patiënten reageren op kunstmatige intelligentie die een diagnose of herstelplan biedt in de vroege fasen van AI-adoptie in de gezondheidszorg. Sommige experts geloven dat er verzoeken zullen zijn om menselijke artsen als spreekbuis voor deze informatieoverdracht.

Ondanks de nauwkeurigheid die AI kan hebben ten opzichte van menselijke artsen vanwege zijn constant up-to-date database, hebben mensen nog niet warmgelopen voor een wereld waarin technologie hen vervangt. AI zou artsen niet overbodig maken — menselijke invloeden kunnen altijd een tweede mening geven over zijn beslissingen.

Bovendien zullen mensen AI informeren en fijn afstemmen na implementatie om efficiëntie en nauwkeurigheid te garanderen — dit zal een gerelateerde hindernis overwinnen van een gezondheids-AI die wordt overweldigd door te veel gegevens. Menselijke toezicht zal gegevensschaling en invoer beheren om ervoor te zorgen dat geen vals, verouderd of onnodig informatie beslissingen doet die zijn gebaseerd op vooroordelen of misleidende informatie. Patiënten kunnen zich meer op hun gemak voelen als artsen dit aan hen meedelen.

Onderzoekers moeten AI-exposure bij patiënten verhogen om reacties en vertrouwenswaardigheid te meten. Alleen door interactie kunnen ze het potentieel zien — gereduceerde wachttijden, snellere receptuitgifte, verbeterde diagnostische nauwkeurigheid en meer gebalanceerde bemensing om burn-out te minimaliseren. Dit kan vooral gunstig zijn, omdat 36% van de zorgverleners zegt dat hun banen zeer stressvol zijn.

Het terugdringen van overheadkosten met AI kan lagere tot middenklasse ziekenhuizen vooruit helpen, omdat ze ontelbare dollars aan uitgaven besparen. Dit zou hen in staat stellen om te investeren in meer deskundig personeel en betere apparatuur om hen een nieuwe toekomst van betere gezondheidszorg te geven. Deze neveneffecten kunnen de mening van patiënten veranderen als ze de positieve verandering zien ontvouwen.

De onbekenden van AI-besluitvorming

Hoewel mensen weten welke gegevens ze in AI voeren om beslissingen te nemen, kan kunstmatige intelligentie voorspellingen doen of aannamen die nog steeds verrassingen opleveren. Programmeurs en ingenieurs bestaan om de technische kant te verklaren, maar hoe AI de verbindingen legt tussen zijn datapunten is nog steeds vaag op sommige manieren.

Het concept wordt bekend als verklarbaarheid. De vraag is hoe klinici kunnen werken met AI als ze niet kunnen begrijpen hoe ze tot oplossingen zijn gekomen, vooral als mensen nooit eerder een antwoord hebben bedacht. AI in de gezondheidszorg kan beginnen met het suggereren van genezingen voor ziekten waar mensen geen antwoorden op hadden. Het kan ook trends of symptomen identificeren, waardoor diagnostische sprongen worden gemaakt die buiten de menselijke perceptie liggen.

Onderzoekers willen weten hoe dit werkt en hoe medische professionals sterke relaties kunnen ontwikkelen met AI-bronnen, terwijl ze een gezonde dosis scepsis in acht nemen. Als mensen niet kunnen begrijpen hoe een AI tot een onmogelijke oplossing is gekomen, hoe kunnen instellingen het dan betrouwbaar implementeren? Verder onderzoek zal deze bottleneck oplossen door AI-verwerking te verklaren.

Echter, een andere oplossing in combinatie met onderzoek is een herschrijving van de menselijke percepties en aannamen over AI. AI kan valse equivalenties en beslissingen maken, maar zijn vermogen om accurate voorspellingen te doen is niet ongefundeerd — jaren van menselijk onderzoek en bijdrage informeren AI in de gezondheidszorg. Zodra deze realisatie wordt genormaliseerd, kan AI-adoptie in de gezondheidszorg soepeler worden.

De weerstand tegen AI in de gezondheidszorg

Het adopteren van infrastructuur die zo innovatief en industrie-veranderend is als AI, zal de manier waarop gezondheidspraktijken over het veld denken, revolutioneren. Elke technologische verschuiving vereist proactieve, optimistische discussie om te verlichten hoe het de sector en zijn patiënten ten goede zal komen, en zo veel mogelijk roadblocks en juridische problemen te vermijden.

Er bestaat een grote aarzeling omdat niemand de potentieel massive controverses en arbeidsintensieve inspanningen wil tegenkomen om AI te implementeren. Echter, als het correct wordt gebruikt, kan AI de gezondheidszorg naar een nieuwe tijdperk van zorg voor de mensheid brengen, effectiever en nauwkeuriger, en de kwaliteit van leven voor patiënten en personeel wereldwijd verhogen.