5 викликів ШІ в охороні здоров'я

Уявіть собі світ, де ваш розумний годинник не тільки відстежує ваші кроки, але й передбачає серцевий напад до того, як він станеться. Це ближче до реальності, ніж ви думаєте.

Розпочато інтеграцію штучного інтелекту (AI) в охорону здоров’я, що відкриває багато варіантів використання для постачальників медичних послуг і пацієнтів. Очікується, що ринок програмного забезпечення та обладнання для охорони здоров’я штучного інтелекту перевершить 34 млрд доларів до 2025 року в усьому світі.

Серед технологій і процесів, які вказують на ці інвестиції в охорону здоров’я, входять:

• Роботизовані медсестри на допомогу хірургам.
• Носимі пристрої для моніторингу здоров’я в реальному часі.
• Медичні чат-боти штучного інтелекту для покращеного самообслуговування.
• Прогностична діагностика на основі наявних симптомів здоров’я.

Однак ці програми також мають складні завдання. У цьому блозі досліджуватимуться п’ять проблем із запровадженням ШІ в охороні здоров’я, їх вирішення та переваги.

Проблеми використання ШІ в охороні здоров’я

Лікарі, медсестри та інші постачальники медичних послуг стикаються з багатьма проблемами, інтегруючи штучний інтелект у свої робочі процеси, від переміщення людської праці до проблем із якістю даних.

1. Переміщення людських працівників

Зростає занепокоєння, що штучний інтелект може замінити в тому числі медичних працівників переміщення з роботи, застарілий набір навичок, а також психічні та фінансові труднощі. Цей потенційний зсув може стримати медичні групи від впровадження штучного інтелекту, змусивши їх відмовитися від багатьох переваг.

Завдання полягає в тому, щоб збалансувати інтеграцію штучного інтелекту для рутинних завдань і зберегти людський досвід для складного догляду за пацієнтами, де співпереживання та критичне мислення незамінні.

2. Питання етики та конфіденційності

Отримання інформованої згоди пацієнтів на те, як системи ШІ використовуватимуть їхні дані може бути складним, особливо коли громадськість не повністю розуміє логіку, що лежить в основі. Деякі постачальники також можуть нехтувати етикою та використовувати дані пацієнтів без дозволу.

Крім того, упередження в навчальних даних можуть призвести до неоднакових пропозицій щодо лікування або неправильного діагнозу. Ця невідповідність може непропорційно вплинути на вразливі групи.

Наприклад, алгоритм, який передбачає, які пацієнти потребують більш інтенсивної терапії на основі витрат на охорону здоров’я, а не реальної хвороби. Це неправильно віднесено нижчий тягар хвороби до чорних людей.

Крім того, здатність ШІ ідентифікувати людей через велика кількість геномних даних, навіть якщо особисті ідентифікатори видалено, створює ризик для конфіденційності пацієнта.

3. Відсутність цифрового навчання та перешкоди для адаптації

Головною проблемою є те, що отримують студенти-медики недостатня підготовка про інструменти та теорію ШІ. Ця непідготовленість ускладнює впровадження ШІ під час стажування та роботи.

Ще одним суттєвим бар’єром є небажання деяких людей використовувати цифрові технології. Багато людей все ще віддають перевагу традиційним, особистим консультаціям з кількох причин, таких як:

1. Відносна природа людських взаємодій.
2. Нехтування унікальністю ШІ.
3. Вища усвідомлена цінність лікарів-людей тощо.

Цей опір часто посилюється загальною недостатньою обізнаністю про ШІ та його потенційні переваги, особливо в країнах, що розвиваються.

4. Професійні зобов'язання

Використання систем штучного інтелекту в прийнятті рішень вводить нове професійні зобов'язання для постачальників медичних послуг, що викликає питання щодо власності, якщо ініціативи ШІ неефективні. Наприклад, лікарі можуть відкласти плани лікування на штучний інтелект, не несучи відповідальності за невдалі обстеження пацієнтів.

Крім того, хоча алгоритми машинного навчання (ML) можуть пропонувати персоналізовані рекомендації щодо лікування, відсутність прозорості у цих алгоритмах ускладнюється індивідуальна відповідальність.

Крім того, довіра до штучного інтелекту може призвести до самовдоволення серед медичних працівників, які можуть відкластися на комп’ютеризовані рішення, не застосовуючи своє клінічне судження.

5. Проблеми сумісності та проблеми якості даних

Дані з різних джерел часто не можуть бути бездоганно інтегровані. Невідповідність форматів даних у різних системах ускладнює доступ до інформації та її ефективну обробку, створення інформаційних силосів.

Крім того, низька якість даних, як-от неповні або неточні записи, може призвести до помилкового аналізу штучного інтелекту, що зрештою ставить під загрозу лікування пацієнтів.

З огляду на ці виклики, як організації охорони здоров’я можуть використовувати весь потенціал ШІ?

Рішення проблем ШІ в охороні здоров’я

Вирішення проблем, пов’язаних зі штучним інтелектом, передбачає підхід зверху вниз. Це починається з забезпечення даних аналітиків ретельно вивчіть набори даних використовується для навчання алгоритмів штучного інтелекту з метою усунення упередженостей та низької якості даних. Прозорість для пацієнтів щодо ролі штучного інтелекту в їхньому лікуванні також має вирішальне значення для збільшення його впровадження.

Прикладом є клініка Майо, яка використовувала алгоритм, що аналізував понад 60,000 XNUMX зображень для виявлення передракових ознак. Точність алгоритму була 91% порівняно з експертом-людиною.

Окрім виправлення старих наборів даних, органи охорони здоров’я, такі як Європейське агентство з лікарських засобів (EMA), повинні збирати нові дані без помилок представлення різноманітних популяцій для підвищення точності. OpenAPS є прикладом ініціативи зі створення інклюзивної колекції систем із відкритим кодом для точного лікування діабету 1 типу.

Крім того, лікарні має покращити навчання та освіту для медичних працівників. Органи освіти також можуть поширити це спеціалізоване навчання на університети для підготовки майбутніх практиків.

Ця ініціатива забезпечить знайомство та досвід роботи з інструментами штучного інтелекту та зменшить опір їх використанню в професійному середовищі. Наприклад, інвестиції Intuitive Surgical Ltd в систему da Vinci допоміг лікарям у понад 5 мільйонах операцій.

Інвестиції в сучасні інструменти інтеграції даних, як-от Астера та П'ятьтран, із вбудованими функціями якості даних також допоможуть. Ці інструменти видаляють ізольовані дані та покращують взаємодію. Вони також дозволяють перевіряти дані, щоб алгоритми ШІ мали чисті дані для аналізу.

Щоб ефективно інтегрувати системи штучного інтелекту в охорону здоров’я, медичні установи повинні збалансувати використання штучного інтелекту та збереження людського досвіду. Застосування гібридних підходів, таких як моделі людини в циклі (HITL). може допомогти пом'якшити страх перед переміщенням з роботи. Цей підхід також зменшить занепокоєння пацієнтів щодо залучення штучного інтелекту, дозволяючи працівникам підвищити продуктивність.

І які переваги успішної інтеграції ШІ в охорону здоров’я?

Переваги ШІ в охороні здоров’я

ШІ надає багато переваг у галузі охорони здоров’я, зокрема покращену діагностику та вищу ефективність роботи:

1. Підвищена точність діагностики

AI трансформує діагностичні процеси швидкий аналіз медичних зображень, лабораторні результати та дані пацієнтів з надзвичайною точністю. Ця здатність швидко обробляти великі обсяги інформації веде до ранньої, потенційно точнішої діагностики, покращуючи лікування захворювань.

2. Індивідуальні плани лікування

Алгоритми глибокого навчання на основі ШІ можуть обробляти великі набори даних для створення індивідуальні плани лікування адаптовано до потреб окремих пацієнтів. Така адаптація підвищує ефективність лікування та мінімізує побічні ефекти, враховуючи конкретні потреби кожного пацієнта на основі обширних даних вибірки.

3. Операційна ефективність

Шляхом автоматизації адміністративних завдань наприклад планування зустрічей і виставлення рахунків, ШІ дозволяє постачальникам медичних послуг витрачати більше часу та зусиль на безпосереднє обслуговування пацієнтів. Ця зміна зменшує тягар рутинних завдань, скорочує витрати, оптимізує операції, а також покращує загальну ефективність.

4. Покращений моніторинг пацієнтів

Пропонуються інструменти на основі штучного інтелекту, зокрема переносні пристрої постійне спостереження за пацієнтом, надаючи сповіщення та статистику в реальному часі. Наприклад, ці пристрої можуть сповіщати медичні служби про незвично прискорене серцебиття, яке може свідчити про фізичну травму або серцевий розлад.

Цей проактивний підхід дозволяє постачальникам медичних послуг швидко реагувати на зміни в стані пацієнта, покращуючи лікування захворювання та загальний догляд за пацієнтом.

Погляд у майбутнє

Нові технології, такі як віртуальна реальність (VR) у медицині, будуть відіграють критичну роль. Багато завдань у сфері охорони здоров’я, від діагностики до лікування, виконуватимуться на базі ШІ, що покращить доступ до результатів лікування пацієнтів.

Однак, органи охорони здоров'я повинні збалансувати переваги та проблеми штучного інтелекту, щоб забезпечити етичну та ефективну інтеграцію в догляд за пацієнтами. Це трансформує системи надання медичної допомоги в довгостроковій перспективі.

Досліджуйте Unite.ai для отримання додаткових ресурсів про ШІ та охорону здоров’я.