Узкие места при внедрении искусственного интеллекта в здравоохранении

В каждом секторе есть возможность интегрировать искусственный интеллект. Здравоохранение идет более медленным путем, проявляя осторожность и беспокойство, поскольку ИИ продвигает другие отрасли к новым высотам доходов и производительности. 

Почему отрасль не хочет внедрять ИИ, если наличие потенциально неограниченного источника данных может улучшить диагностику пациентов и оптимизировать операционную коммуникацию в медицинских учреждениях? Учитывая все аспекты, связанные с отраслью, переход на ИИ сложнее, чем может показаться большинству.

Огромная поверхность данных

Электронные медицинские карты (EHR) охватывает бесчисленные электронные пейзажи, включая страховые базы данных, медицинские записи и радиологические лабораторные изображения. Есть также множество медицинских заметок, которые еще предстоит оцифровать, содержащих информацию, которую ИИ может найти наиболее полезной. Однако конкурентный и конфиденциальный характер отрасли здравоохранения не позволяет этим данным собираться в одном бункере.

Соединение было бы трудоемким и дорогостоящим, и многие независимые медицинские учреждения не хотят объединять усилия для информирования алгоритмов машинного обучения. Они хотят получить компенсацию за свои усилия, если передадут свои данные. 

Личная информация (PII) и защищенная медицинская информация (PHI) являются уязвимыми ресурсами. Соблюдать правила конфиденциальности здоровья при подаче набора данных ИИ — серая зона. И наоборот, ИИ всегда может оставаться самая актуальная с текущим соответствием, поэтому тщательный ввод информации может помочь ему безопасно пройти этот путь.

Однако, если отрасль преодолеет это препятствие, наборы данных ИИ смогут знать все известные лекарства, рецепты и планы лечения для каждой текущей медицинской ситуации. Как сектор может преодолеть это массовое распространение информации? Регламент — это ключ.

ИИ в здравоохранении практически не имеет государственных эталонов. Их наличие уменьшит некоторые опасения даже самых известных больниц, когда они делегируют время и ресурсы на это начинание. Создание стандартов для этих процессов будет совместной целенаправленной работой регулирующих органов и учреждений здравоохранения. Тестирование методом проб и ошибок с новыми тенденциями ИИ, такими как прогнозная аналитика и повышенная безопасность потребуется время, но стандарты создадут сплоченность и мотивацию, устраняя озабоченность отрасли.

Скептицизм пациентов

ИИ недостаточно используется в отрасли, чтобы получать достаточно отзывов пациентов. Невозможно сказать, как пациенты реагируют на искусственный интеллект, предоставляющий диагноз или план восстановления на раннем этапе внедрения ИИ в здравоохранение. Некоторые эксперты считают, что будут запросы на врачи-люди будут рупором для этой передачи информации.

Несмотря на точность, которую ИИ мог бы иметь по сравнению с врачами-людьми из-за его постоянно обновляемой базы данных, люди не привыкли к миру, в котором технологии заменяют их. ИИ не сделает врачей устаревшими — человеческое влияние всегда может дать второе мнение по поводу его решений. 

Кроме того, люди будут информировать и настраивать ИИ после внедрения, чтобы обеспечить эффективность и точность — это преодолеет связанное с этим препятствие, связанное с тем, что ИИ в здравоохранении перегружен слишком большим объемом данных. Человеческий надзор будет управлять масштабированием и вводом данных чтобы ложная, устаревшая или ненужная информация не приводила к предвзятости или дезинформации решений. Пациенты могут чувствовать себя более комфортно, если врачи расскажут об этом пациентам.

Исследователи должны увеличить воздействие ИИ на пациентов, чтобы оценить реакцию и способность доверять. Только благодаря интерактивности они могли увидеть потенциал — сокращение времени ожидания, более быстрое выписывание рецептов, повышение точности диагностики и более сбалансированное укомплектование персоналом для минимизации эмоционального выгорания. Это может оказаться особенно полезным, поскольку 36% опекунов говорят, что их работа связана с сильным стрессом.

Сокращение накладных расходов с помощью ИИ может способствовать продвижению больниц нижнего и среднего уровня, поскольку они экономят бесчисленное количество долларов на расходах. Это позволит им инвестировать в более квалифицированный персонал и лучшее оборудование, чтобы продвинуться в новое будущее лучшего здравоохранения. Эти побочные эффекты могут изменить мнение пациентов, если они увидят, что перед ними разворачиваются положительные изменения.

Неизвестные аспекты принятия решений ИИ

Хотя люди знают, какие данные они вводят в ИИ для обоснования решений, искусственный интеллект может предсказывать или делать предположения, которые все равно преподносят сюрпризы. Программисты и инженеры существуют, чтобы объяснять техническую сторону, но то, как ИИ соединяет точки между своими точками данных, до сих пор остается туманным.  

Концепция известна как объяснимость. Вопрос в том, как клиницисты могут работать с ИИ, если они не могут понять, как они пришли к решениям, особенно если люди никогда не придумывали ответ в истории. ИИ в здравоохранении может начать предлагать лекарства от болезней, на которые у людей не было ответа. Он также может выявлять тенденции или симптомы, совершая диагностические скачки, выходящие за пределы человеческого восприятия. 

Исследователи хотят выяснить, как это работает и как медицинские работники могут развивать прочные отношения с ресурсами ИИ, проявляя при этом здоровую дозу скептицизма. Если люди не могут понять, как ИИ пришел к невозможному решению, как учреждения могут надежно реализовать его? Дальнейшие исследования решат это узкое место, уточнив обработку ИИ. 

Однако другое решение в сочетании с исследованиями — это перезапись представлений и предположений человечества об ИИ. ИИ может делать ложные эквивалентности и определения, но его способность делать точные прогнозы не лишена оснований — годы человеческие исследования и вклад в здравоохранение ИИ. Как только это осознание станет нормальным, внедрение ИИ в здравоохранение может стать более плавным.

Сопротивление ИИ в здравоохранении

Внедрение такой инновационной и изменяющей отрасль инфраструктуры, как искусственный интеллект, изменит взгляды практикующих врачей на эту область. Каждый технологический сдвиг требует проактивного, оптимистичного обсуждения того, как он принесет пользу сектору и его пациентам, избегая при этом как можно большего количества препятствий и юридических вопросов. 

Существуют огромные колебания, потому что никто не хочет столкнуться с потенциально массовыми спорами и кропотливыми усилиями по внедрению ИИ. Однако при правильном использовании искусственный интеллект может вывести здравоохранение на новый уровень более эффективной и точной заботы о человечестве, повысив качество жизни пациентов и персонала во всем мире.