Коли уникнути штучного інтелекту в охороні здоров’я

Коли новий технологічний прорив з’являється в якійсь галузі, може виникнути спокуса оголосити цю нову іграшку засобом лікування всіх проблем галузі. Штучний інтелект в охороні здоров’я – гарний приклад. По мірі розвитку технології її стали використовувати для різних випадків, таких як розробка ліків, координація допомоги та відшкодування, щоб назвати кілька. Є багато легітимних випадків використання штучного інтелекту в охороні здоров’я, де технологія значно краща за будь-яку іншу доступну альтернативу.

Однак, штучний інтелект – як він існує сьогодні – добре справляється лише з певними завданнями, такими як розуміння великих масивів даних і прийняття рішень на основі добре визначених правил. Інші ситуації, особливо ті, де додатковий контекст необхідний для прийняття правильного рішення, не підходять для штучного інтелекту. Давайте розглянемо кілька прикладів.

Відмова в кламах і допомозі

Чи то клам, чи допомога, відмови – це складні рішення, і вони надто важливі, щоб їх приймали без участі людини. Коли відмовляють у кламі або допомозі, існує очевидна моральна вимога зробити це з найбільшою обережністю, і згідно з можливостями штучного інтелекту сьогодні, це вимагає участі людини.

Поза моральною складовою, медичні плани піддають себе ризику, коли вони надто сильно покладаються на штучний інтелект для прийняття рішень про відмову. Плани можуть і піддаються судовим позовам за неправильне використання штучного інтелекту для відмови у кламах, з судовими процесами, які звинувачують плани у тому, що вони не відповідають мінімальним вимогам для розгляду лікарем, оскільки штучний інтелект використовувався замість цього.

Довіра до попередніх рішень

Довіра штучному інтелекту для прийняття рішень лише на основі того, як він приймав рішення раніше, має очевидний недолік: одна неправильна рішення з минулого буде впливати на інші. Крім того, оскільки правила політики, які інформують штучний інтелект, часто розподілені по різних системах або недосконало закодовані людьми, системи штучного інтелекту можуть прийняти і потім поширити неточне розуміння цих правил. Щоб уникнути цього, організації повинні створити єдиний джерело істини політики, щоб штучний інтелект міг посилатися на нього і вивчати з надійного набору даних.

Будівництво на спадщині систем

Як відносно нова технологія, штучний інтелект приносить відчуття можливостей, і багато команд медичної науки даних хочуть швидко скористатися цією можливістю, використовуючи інструменти штучного інтелекту, які вже побудовані в існуючі корпоративні платформи. Проблема полягає в тому, що процеси обробки медичних кламів надзвичайно складні, а корпоративні платформи часто не розуміють нюансів. Нанесення штучного інтелекту на ці спадкові платформи як універсальне рішення (яке не враховує всіх різних факторів, що впливають на розгляzení кламів) призводить до плутанини та неточності, а не створює більш ефективні процеси.

Опора на застарілі дані

Одна з найбільших переваг штучного інтелекту полягає в тому, що він стає все краще в оркеструванні завдань, коли вчиться, але це навчання може відбуватися лише тоді, коли існує постійний зворотній зв’язок, який допомагає штучному інтелекту зрозуміти, що він зробив неправильно, щоб він міг коригувати відповідно. Цей зворотній зв’язок повинен бути не тільки постійним, але й базуватися на чистих, точних даних. Адже штучний інтелект так само добрий, як і дані, з яких він вчиться.

Коли штучний інтелект у охороні здоров’я є корисним

Використання штучного інтелекту в галузі, де результати так само суттєві, як охорона здоров’я, безумовно вимагає обережності, але це не означає, що немає випадків, коли штучний інтелект має сенс.

По-перше, в охороні здоров’я немає нестачі даних (врахуйте, що одна медична картка людини може складатися з тисяч сторінок), і закономірності в цих даних можуть багато чого розповісти про діагностування захворювань, правильну обробку кламів та інше. Це саме той випадок, коли штучний інтелект добре справляється, шукаючи закономірності та пропонуючи дії на основі цих закономірностей, які людські оглядачі можуть використати.

Іншим випадком, коли штучний інтелект добре справляється, є каталогізація та прийняття правил і політики, які регулюють оплату кламів. Генеративний штучний інтелект (GenAI) можна використовувати для перетворення цього змісту політики з різних форматів у машинозчитуваний код, який можна застосовувати послідовно до всіх пацієнтів. GenAI також можна використовувати для підсумовування інформації та відображення її в легкій для прочитання формі для людини.

Ключовий нитка через усі ці випадки використання полягає в тому, що штучний інтелект використовується як ко-пілот для людей, які наглядають за ним, а не керують самостійно.只要 організації можуть зберігати цю ідею на увазі під час впровадження штучного інтелекту, вони будуть у позиції успіху під час цієї ери, коли охорона здоров’я трансформується штучним інтелектом.