5 provocări ale inteligenței artificiale în domeniul sănătății

Imaginați-vă o lume în care ceasul inteligent nu numai că vă urmărește pașii, ci și prezice un atac de cord înainte ca acesta să se întâmple. Este mai aproape de realitate decât crezi.

Integrarea inteligenței artificiale (AI) în asistența medicală a început, deblocând multe cazuri de utilizare pentru furnizorii de servicii medicale și pacienți. Se așteaptă ca piața de software și hardware pentru asistența medicală AI să depășească $ 34 de miliarde de până în 2025 la nivel global.

Printre tehnologia și procesele care indică aceste investiții în asistența medicală se numără:

• Asistente robotizate pentru a ajuta chirurgii.
• Dispozitive purtabile pentru monitorizarea sănătății în timp real.
• Chatbot medical AI pentru o îngrijire de sine îmbunătățită.
• Diagnosticul predictiv bazat pe simptomele de sănătate existente.

Cu toate acestea, aceste aplicații vin și cu provocări complexe. Acest blog va explora cele cinci provocări în implementarea AI în asistența medicală, soluțiile și beneficiile lor.

Provocările utilizării inteligenței artificiale în asistența medicală

Medicii, doctorii, asistentele și alți furnizori de asistență medicală se confruntă cu multe provocări în integrarea AI în fluxurile lor de lucru, de la înlocuirea forței de muncă umane până la probleme de calitate a datelor.

1. Deplasarea angajaților umani

Există o preocupare tot mai mare că AI ar putea înlocui profesioniștii din domeniul sănătății, inclusiv deplasarea locului de muncă, un set de aptitudini învechite și dificultăți mentale și financiare. Această potențială schimbare poate descuraja grupurile medicale de la adoptarea AI, determinându-le să renunțe la multe beneficii.

Provocarea constă în echilibrarea integrării AI pentru sarcini de rutină și păstrarea expertizei umane pentru îngrijirea complexă a pacienților, unde empatia și gândirea critică sunt de neînlocuit.

2. Probleme etice și de confidențialitate

Obținerea consimțământului informat de la pacienți cu privire la modul în care sistemele AI își vor folosi datele poate fi complex, mai ales când publicul nu înțelege pe deplin logica subiacentă. Unii furnizori ar putea, de asemenea, să ignore etica și să folosească datele pacientului fără permisiune.

În plus, prejudecățile în datele de instruire ar putea duce la sugestii de tratament inegale sau la diagnosticare greșită. Această discrepanță poate afecta în mod disproporționat grupurile vulnerabile.

De exemplu, un algoritm care prezice care pacienți au nevoie de îngrijire intensivă mai degrabă pe baza costurilor de asistență medicală decât a bolii reale. Acest atribuit incorect o povară mai mică a bolii la oamenii de culoare.

În plus, capacitatea AI de a identifica indivizi prin cantități mari de date despre genom, chiar și atunci când identificatorii personale sunt eliminate, prezintă un risc pentru confidențialitatea pacientului.

3. Lipsa instruirii digitale și a barierelor de adopție

O problemă majoră este că primesc studenții la medicină pregătire insuficientă despre instrumentele și teorie AI. Această nepregătire face dificilă adoptarea AI în timpul stagiilor și muncii lor.

O altă barieră semnificativă este reticența unor persoane de a îmbrățișa tehnologiile digitale. Mulți oameni încă preferă consultațiile tradiționale în persoană din mai multe motive, cum ar fi:

1. Natura relatabilă a interacțiunilor umane.
2. Neglijarea unicității de către AI.
3. Valoarea mai mare percepută a medicilor umani etc.

Această rezistență este adesea agravată de o lipsă generală de conștientizare a inteligenței artificiale și a potențialelor beneficii ale acesteia, în special în țările în curs de dezvoltare.

4. Răspunderi profesionale

Utilizarea sistemelor AI în luarea deciziilor introduce noi răspunderi profesionale pentru furnizorii de asistență medicală, ridicând întrebări cu privire la proprietate, dacă inițiativele AI sunt ineficiente. De exemplu, medicii pot amâna planurile de tratament către AI fără a-și asuma responsabilitatea pentru examinările eșuate ale pacientului.

În plus, în timp ce algoritmii de învățare automată (ML) pot oferi recomandări de tratament personalizate, lipsa de transparență în acești algoritmi complică responsabilitatea individuală.

În plus, încrederea în inteligența artificială ar putea duce la mulțumire în rândul profesioniștilor din domeniul sănătății, care ar putea amâna deciziile computerizate fără a-și aplica raționamentul clinic.

5. Probleme de interoperabilitate și probleme de calitate a datelor

Datele din diferite surse pot eșua adesea să se integreze perfect. Incoerența formatelor de date între sisteme face dificilă accesarea și procesarea eficientă a informațiilor, crearea silozurilor de informații.

Mai mult, calitatea slabă a datelor, cum ar fi înregistrările incomplete sau inexacte, poate duce la o analiză AI greșită, compromițând în cele din urmă îngrijirea pacientului.

Având în vedere aceste provocări, cum pot organizațiile din domeniul sănătății să valorifice întregul potențial al inteligenței artificiale?

Soluții la problemele AI din domeniul sănătății

Rezolvarea provocărilor introduse de AI implică o abordare de sus în jos. Începe cu a se asigura că analiștii de date verificați temeinic seturile de date utilizat pentru a antrena algoritmii de inteligență artificială pentru a elimina prejudecățile și datele de calitate scăzută. Transparența față de pacienți cu privire la rolul inteligenței artificiale în tratamentul lor este, de asemenea, crucială pentru creșterea adoptării.

Un exemplu este Clinica Mayo, care a folosit un algoritm care a analizat peste 60,000 de imagini pentru a detecta semne precanceroase. Precizia algoritmului a fost 91% comparativ cu cea a unui expert uman.

Pe lângă remedierea seturilor de date vechi, organismele de reglementare în domeniul sănătății, cum ar fi Agenția Europeană pentru Medicamente (EMA), trebuie să colecteze date noi, fără erori reprezentând populații diverse pentru a spori acuratețea. OpenAPS este un exemplu de inițiativă de a crea o colecție cu sursă deschisă inclusivă de sisteme pentru a trata diabetul de tip 1 cu acuratețe.

În plus, spitale ar trebui să îmbunătățească formarea și educația pentru profesioniștii din domeniul sănătății. Autoritățile educaționale pot extinde această pregătire specializată și la universități pentru a pregăti viitorii practicieni.

Această inițiativă va asigura familiaritatea și expertiza în instrumentele AI și va reduce rezistența la adoptarea acestora într-un cadru profesional. De exemplu, investiția Intuitive Surgical Ltd în sistemul da Vinci a ajutat medici în peste 5 milioane de operații.

Investiția în instrumente moderne de integrare a datelor, cum ar fi astera și Fivetran, cu funcții încorporate de calitate a datelor vă vor ajuta, de asemenea. Aceste instrumente elimină datele izolate și îmbunătățesc interoperabilitatea. De asemenea, permit validarea datelor pentru a se asigura că algoritmii AI au date curate de analizat.

Pentru a integra eficient sistemele AI în asistența medicală, instituțiile medicale trebuie să echilibreze valorificarea AI și păstrarea expertizei umane. Adoptarea unor abordări hibride, cum ar fi modelele human-in-the-loop (HITL). poate ajuta la atenuarea temerilor de schimbare a locului de muncă. Această abordare va atenua, de asemenea, preocupările pacienților cu privire la implicarea AI, permițând în același timp lucrătorilor să îmbunătățească productivitatea.

Și care sunt beneficiile integrării de succes a AI în asistența medicală?

Beneficiile AI în domeniul sănătății

AI oferă multe beneficii în industria sănătății, inclusiv diagnosticare îmbunătățită și eficiență mai mare a muncii:

1. Acuratețe de diagnosticare îmbunătățită

AI transformă procesele de diagnosticare prin analizând rapid imaginile medicale, rezultatele de laborator și datele pacientului cu o precizie remarcabilă. Această capacitate de a procesa rapid cantități mari de informații duce la diagnostice precoce, potențial mai precise, îmbunătățind managementul bolii.

2. Planuri de tratament personalizate

Algoritmii de învățare profundă bazați pe inteligență artificială pot procesa seturi de date extinse pentru a le crea planuri de tratament personalizate adaptate la fiecare pacient în parte. Această personalizare îmbunătățește eficacitatea tratamentelor și minimizează efectele secundare prin abordarea nevoilor specifice ale fiecărui pacient pe baza unor date eșantionate extinse.

3. Eficiență operațională

Prin automatizarea sarcinilor administrative cum ar fi programarea întâlnirilor și facturarea, AI permite furnizorilor de servicii medicale să aloce mai mult timp și efort pentru îngrijirea directă a pacientului. Această schimbare reduce povara sarcinilor de rutină, reduce costurile, eficientizează operațiunileși îmbunătățește eficiența generală.

4. Monitorizare îmbunătățită a pacientului

Instrumente bazate pe inteligență artificială, inclusiv dispozitive portabile, oferă monitorizarea continuă a pacientului, oferind alerte și informații în timp real. De exemplu, aceste dispozitive pot alerta serviciile medicale în cazul unei bătăi neobișnuit de ridicate ale inimii, ceea ce ar putea indica o vătămare fizică sau o afecțiune cardiacă.

Această abordare proactivă permite furnizorilor de asistență medicală să răspundă rapid la schimbările în starea pacientului, îmbunătățind gestionarea bolii și îngrijirea generală a pacientului.

Privind în perspectivă

Tehnologiile emergente, cum ar fi realitatea virtuală (VR) în medicină, vor joacă un rol critic. Multe sarcini de asistență medicală, de la diagnosticare la tratament, vor fi bazate pe inteligență artificială, îmbunătățind accesul la rezultatele îngrijirii pacienților.

Cu toate acestea, autoritățile din domeniul sănătății trebuie să echilibreze beneficiile și provocările aduse de inteligența artificială pentru a asigura o integrare etică și eficientă în îngrijirea pacienților. Acest lucru va transforma sistemele de furnizare a asistenței medicale pe termen lung.

Explorează Unite.ai pentru mai multe resurse despre AI și asistență medicală.