Wąskie gardła w przyjęciu sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia

Każda branża ma możliwość zintegrowania sztucznej inteligencji. Ochrona zdrowia idzie wolniejszą ścieżką, ćwicząc ostrożność i troskę, gdy sztuczna inteligencja posuwa inne branże do nowych wysokości przychodu i wydajności.

Dlaczego branża nie chciałaby przyjęcia sztucznej inteligencji, jeśli posiadanie studni potencjalnie nieograniczonej ilości danych mogłoby lepiej zdiagnozować pacjentów i usprawnić komunikację operacyjną w placówkach ochrony zdrowia? Ponieważ wszystko, co branża obejmuje, przejście jest bardziej złożone, niż większość ludzi by się spodziewała.

Ogromna powierzchnia danych

Elektroniczne rekordy zdrowia (EHR) rozciągają się na liczne elektroniczne krajobrazy, w tym bazy danych ubezpieczeń, rekordy medyczne i laboratoryjne obrazowanie radiologiczne. Istnieje również wiele notatek medycznych, które jeszcze nie zostały zdigitalizowane, zawierających informacje, które sztuczna inteligencja mogłaby uznać za najbardziej interesujące. Jednakże, konkurencyjny i poufny charakter branży ochrony zdrowia uniemożliwia spotkanie tych danych w tym samym miejscu.

Łączenie ich byłoby czasochłonne i kosztowne, a wiele niezależnych placówek ochrony zdrowia niechętnie łączy się, aby poinformować algorytmy sztucznej inteligencji. Chcą rekompensaty za swoje wysiłki, jeśli przekazują swoje dane.

Osobiste informacje identyfikujące (PII) i chronione informacje o zdrowiu (PHI) są delikatnymi zasobami. Jest to szara strefa, aby przestrzegać przepisów dotyczących prywatności zdrowia, jednocześnie karmiąc zestaw danych sztucznej inteligencji. Niekorzystnie, sztuczna inteligencja mogłaby zawsze pozostać najbardziej aktualna z bieżącymi przepisami, więc staranne wprowadzanie informacji może pomóc jej bezpiecznie nawigować tę drogę.

Jednakże, jeśli branża pokona tę przeszkodę, zestawy danych sztucznej inteligencji mogłyby wiedzieć o każdym znanym lekarstwie, receptach i planach leczenia dla każdej bieżącej sytuacji medycznej. Jak branża może pokonać ten ogromny zasięg informacji? Przepisy są kluczem.

Sztuczna inteligencja w ochronie zdrowia ma niewiele lub żadnych rządowych wskaźników. Ich wprowadzenie uspokoiłoby niektóre obawy nawet z najbardziej znanych szpitali, gdy delegują czas i zasoby do tego przedsięwzięcia. Tworzenie standardów dla tych procesów będzie wspólnym, poświęconym wysiłkiem organów regulacyjnych i instytucji zdrowia. Testowanie nowych trendów sztucznej inteligencji, takich jak analiza predykcyjna i zwiększona bezpieczeństwo, zajmie czas, ale standardy będą tworzyć spójność i motywację, eliminując jednocześnie obawy branży.

Sceptycyzm pacjentów

Sztuczna inteligencja nie jest wystarczająco wykorzystywana w branży, aby uzyskać wystarczającą informację zwrotną od pacjentów. Nie jest możliwe określenie, jak pacjenci reagują na sztuczną inteligencję, która dostarcza diagnozy lub plany leczenia na wczesnym etapie przyjęcia sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia. Niektórzy eksperci uważają, że mogą być prośby o ludzkich lekarzy, którzy będą przekazywać tę informację.

Pomimo dokładności, jaką sztuczna inteligencja mogłaby mieć w porównaniu z ludzkimi lekarzami, ze względu na jej stale aktualizowaną bazę danych, ludzie nie przyzwyczaili się jeszcze do świata, w którym technologia zastępuje ich. Sztuczna inteligencja nie uczyni lekarzy przestarzałymi — ludzkie wpływy mogą zawsze zapewnić drugie opinie na temat jej ustaleń.

Ponadto, ludzie będą informować i dostosowywać sztuczną inteligencję po wdrożeniu, aby zapewnić wydajność i dokładność — to pokonałoby powiązaną przeszkodę, jaką jest przytłoczenie sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia zbyt wieloma danymi. Nadzór ludzki zarządza skalowaniem danych i wprowadzaniem, aby zapewnić, że nie fałszywe, przestarzałe lub niepotrzebne informacje powodują, że ustalenia są tendencyjne lub mylne. Pacjenci mogą czuć się bardziej komfortowo, jeśli lekarze przekażą im tę informację.

Badacze muszą zwiększyć narażenie sztucznej inteligencji na pacjentów, aby ocenić ich reakcje i zdolność do zaufania. Tylko poprzez interakcję mogliby zobaczyć potencjał — zmniejszone czasy oczekiwania, szybsze wypełnianie recept, zwiększoną dokładność diagnostyczną i lepsze zbalansowanie personelu, aby zminimalizować wypalenie. To mogłoby okazać się szczególnie korzystne, ponieważ 36% opiekunów twierdzi, że ich praca jest bardzo stresująca.

Ograniczenie kosztów z sztuczną inteligencją mogłoby przyspieszyć rozwój szpitali niższej i średniej klasy, ponieważ zaoszczędziliby ogromne kwoty na wydatkach. To pozwoliłoby im zainwestować w więcej ekspertów i lepszy sprzęt, aby przyspieszyć ich wejście w nową erę lepszej opieki zdrowotnej. Te skutki uboczne mogłyby zmienić opinie pacjentów, jeśli widzieliby pozytywną zmianę, która rozgrywa się przed nimi.

Nieznane aspekty podejmowania decyzji przez sztuczną inteligencję

Chociaż ludzie wiedzą, jakie dane wprowadzają do sztucznej inteligencji, aby poinformować decyzje, sztuczna inteligencja mogłaby przewidywać lub podejmować założenia, które nadal zaskakują. Programiści i inżynierowie istnieją, aby wyjaśnić techniczny aspekt, ale w jaki sposób sztuczna inteligencja łączy kropki między swoimi punktami danych jest nadal niejasny w pewnych aspektach.

Pojęcie to jest znane jako wyjaśnialność. Pytanie brzmi, jak klinicyści mogą współpracować z sztuczną inteligencją, jeśli nie mogą zrozumieć, w jaki sposób doszła do rozwiązań, szczególnie jeśli ludzie nigdy nie wymyślili odpowiedzi w historii. Sztuczna inteligencja w ochronie zdrowia mogłaby zacząć sugerować lekarstwa na choroby, których ludzie nie mieli odpowiedzi. Mogłaby również identyfikować trendy lub objawy, robiąc skoki diagnostyczne, które wykraczają poza ludzkie postrzeganie.

Badacze chcą odkryć, w jaki sposób to działa i jak profesjonaliści medyczni mogą rozwijać silne relacje z zasobami sztucznej inteligencji, jednocześnie praktykując zdrową dawkę sceptycyzmu. Jeśli ludzie nie mogą zrozumieć, w jaki sposób sztuczna inteligencja doszła do niemożliwego rozwiązania, jak instytucje mogą wdrożyć ją w sposób niezawodny? Dalsze badania rozwiążą ten wąskie gardło, wyjaśniając przetwarzanie sztucznej inteligencji.

Jednakże, innym rozwiązaniem, które może być stosowane wraz z badaniami, jest przepisanie ludzkich postrzeżeń i założeń dotyczących sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja może robić fałszywe ekwiwalencje i ustalenia, ale jej zdolność do robienia dokładnych przewidywań nie jest bezpodstawna — lata ludzkich badań i wkładu informują sztuczną inteligencję w ochronie zdrowia. Gdy ta realizacja stanie się normalizowana, przyjęcie sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia mogłoby stać się bardziej bezproblemowe.

Opor sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia

Przyjęcie infrastruktury tak innowacyjnej i zmieniającej branżę, jak sztuczna inteligencja, zrewolucjonizuje to, w jaki sposób praktycy zdrowia myślą o tej dziedzinie. Każda zmiana technologiczna wymaga proaktywnej, optymistycznej dyskusji, aby wyjaśnić, w jaki sposób będzie korzystna dla branży i jej pacjentów, unikając przy tym jak najwięcej przeszkód i problemów prawnych.

Istnieje ogromna niepewność, ponieważ nikt nie chce spotkać potencjalnych kontrowersji i żmudnych wysiłków, aby wdrożyć sztuczną inteligencję. Jednakże, jeśli wykorzystana prawidłowo, sztuczna inteligencja mogłaby przynieść opiekę zdrowotną do nowej ery troski o ludzkość w sposób bardziej skuteczny i dokładny, zwiększając jakość życia pacjentów i personelu na całym świecie.