Wartość rynkowa sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej osiągnęła nowy szczyt w 2020 r. w $ 6.7bn. Eksperci w tej dziedzinie i weterani technologii ujawniają również, że branża będzie wyceniana na około 8.6 miliarda dolarów do roku 2025, a przychody w opiece zdrowotnej będą pochodzić z aż 22 różnych rozwiązań opieki zdrowotnej opartych na sztucznej inteligencji.
Jak czytasz, na całym świecie pojawia się mnóstwo innowacji promujących usługi zdrowotne, podnoszące poziom świadczenia usług, torujące drogę do lepszej diagnozy chorób i nie tylko. Czas naprawdę nadszedł dla sektora opieki zdrowotnej opartego na sztucznej inteligencji.
Przyjrzyjmy się korzyściom płynącym ze sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej i jednocześnie przeanalizujmy związane z tym wyzwania. Jak rozumiemy oba, dotkniemy również zagrożeń integralnych z ekosystemem.
Korzyści ze sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej
Zacznijmy od dobrych rzeczy. Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej wykonuje niesamowitą pracę. Dokonuje również wyczynów, których żaden człowiek nigdy nie był w stanie – przewidzieć początek chorób, takich jak problemy z nerkami i kilka innych zaburzeń genetycznych. Aby dać Ci lepszy pomysł, oto obszerna lista:
- Google Health złamało kod do wykrywania wystąpienia urazów nerek na kilka dni przed jego faktycznym wystąpieniem. Obecna diagnostyka i usługi opieki zdrowotnej mogą wykrywać urazy dopiero po ich wystąpieniu, ale dzięki Google Health świadczeniodawcy mogą dokładnie przewidzieć początek urazu.
- Sztuczna inteligencja jest niezwykle pomocna w dzieleniu się wiedzą w formie szkoleń czy wspomaganego uczenia się. Specjalistyczne dziedziny, takie jak radiologia i okulistyka, wymagają intensywnej wiedzy, którą mogą przekazać tylko weterani początkującym lub początkującym. Jednak dzięki sztucznej inteligencji nowi uczestnicy mogą samodzielnie uczyć się procedur diagnostycznych i terapeutycznych. AI pomaga tutaj w demokratyzacji wiedzy.
- Organizacje opieki zdrowotnej codziennie wykonują wiele zbędnych zadań. Wejście AI pozwala im zautomatyzować takie zadania i poświęcić więcej czasu na zadania o wyższym priorytecie. Jest to niezwykle korzystne w zarządzaniu kliniką lub szpitalem, konserwacją EHR, monitorowaniem pacjentów i nie tylko.
- Algorytmy sztucznej inteligencji również znacznie zmniejszają koszty operacyjne i maksymalizują czasy produkcji. Od szybszej diagnozy po spersonalizowane plany leczenia, sztuczna inteligencja zapewnia wydajność w opłacalnych cenach.
- Opracowywane są aplikacje zrobotyzowane oparte na algorytmach sztucznej inteligencji, aby pomóc chirurgom w wykonywaniu kluczowych operacji. Dedykowane systemy AI zapewniają precyzję i minimalizują konsekwencje lub skutki uboczne operacji.
Ryzyko i wyzwania związane ze sztuczną inteligencją w opiece zdrowotnej
Chociaż sztuczna inteligencja ma zalety w opiece zdrowotnej, istnieją również pewne wady wdrożeń sztucznej inteligencji. Są to zarówno wyzwania, jak i zagrożenia związane z ich wdrażaniem. Przyjrzyjmy się obu szczegółowo.
Zakres błędu
Ilekroć mówimy o sztucznej inteligencji, z natury wierzymy, że są doskonałe i nie mogą popełniać błędów. Podczas gdy systemy sztucznej inteligencji są szkolone, aby dokładnie robić to, co powinny, za pomocą algorytmów i warunków, błąd może wynikać z różnych innych aspektów i przyczyn. Błąd spowodowany niską jakością danych używanych do celów szkoleniowych lub niewydajnymi algorytmami może ograniczyć zdolność modułu AI do dostarczania dokładnych wyników.
Kiedy dzieje się to z biegiem czasu, procesy i przepływy pracy, które są zależne od tych modułów AI, mogą konsekwentnie przynosić słabe wyniki. Na przykład klinika lub szpital mogą mieć nieefektywne praktyki zarządzania łóżkami pomimo automatyzacji, chatbot może fałszywie zdiagnozować osobę z problemem takim jak Covid-19 lub gorzej, przegapić diagnozę i nie tylko.
Stała dostępność danych
Jeśli dostępność danych wysokiej jakości jest wyzwaniem, tak samo jest z ich stałą dostępnością. Oparte na sztucznej inteligencji moduły opieki zdrowotnej wymagają ogromnych ilości danych do celów szkoleniowych, a opieka zdrowotna to sektor, w którym dane są podzielone między działy i skrzydła. Znajdziesz więcej danych nieustrukturyzowanych niż ustrukturyzowanych w postaci rekordów aptecznych, EHR, dane z urządzeń do noszenia i urządzeń do monitorowania kondycji, rekordy ubezpieczeniowe i nie tylko.
Tak więc jest ogromna praca, jeśli chodzi o dodawanie adnotacji i tagowanie danych dotyczących opieki zdrowotnej, nawet jeśli są one dostępne dla konkretnych przypadków użycia. Ta fragmentacja danych również zwiększa zakres błędu.
Stronniczość danych
Moduły AI są odzwierciedleniem tego, czego się uczą i algorytmów za nimi stojących. Jeśli te algorytmy lub zbiory danych mają w sobie stronniczość, wyniki z pewnością będą również skłaniać się ku określonym wynikom. Na przykład, jeśli aplikacje m-zdrowia nie reagują na poszczególne akcenty, ponieważ nie zostały do nich przeszkolone, cel dostępnej opieki zdrowotnej jest stracony. Chociaż jest to tylko jeden przykład, istnieją kluczowe przypadki, które mogą stanowić granicę między życiem a śmiercią.
Wyzwania dotyczące prywatności i cyberbezpieczeństwa
Opieka zdrowotna obejmuje niektóre z najbardziej poufnych informacji o osobach, takich jak ich dane osobowe, choroby i obawy, grupa krwi, stany alergiczne i inne. Gdy wykorzystywane są systemy sztucznej inteligencji, ich dane są często wykorzystywane i udostępniane przez kilka skrzydeł sektora opieki zdrowotnej w celu precyzyjnego świadczenia usług. Rodzi to problemy z prywatnością, gdzie użytkownicy są narażeni na strach przed wykorzystaniem ich danych do różnych celów. W odniesieniu do badań klinicznych koncepcje takie jak deidentyfikacja danych wejdź również na scenę.
Drugą stroną medalu jest cyberbezpieczeństwo, gdzie bezpieczeństwo i poufność tych zbiorów danych mają optymalne znaczenie. Ponieważ exploity wywołują wyrafinowane ataki, dane dotyczące opieki zdrowotnej muszą być chronione przed wszelkimi formami naruszeń i kompromisów.
Owijanie w górę
Są to wyzwania, które należy rozwiązać i naprawić, aby moduły AI były jak najbardziej szczelne. Cały sens wdrażania AI polega na wyeliminowaniu przypadków strachu i sceptycyzmu z operacji, ale te wyzwania obecnie ciągną osiągnięcie. Jednym ze sposobów na pokonanie tych wyzwań jest: wysokiej jakości zbiory danych medycznych firmy Shaip które są wolne od uprzedzeń i przestrzegają ścisłych wytycznych regulacyjnych.
