Predstavte si svet, v ktorom vaše inteligentné hodinky nielen sledujú vaše kroky, ale predpovedajú aj infarkt skôr, ako k nemu dôjde. Je to bližšie k realite, ako si myslíte.
Začala sa integrácia umelej inteligencie (AI) do zdravotnej starostlivosti, čím sa odblokovalo mnoho prípadov použitia pre poskytovateľov zdravotnej starostlivosti a pacientov. Očakáva sa, že trh so softvérom a hardvérom AI prekoná 34 miliárd dolárov do roku 2025 na celom svete.
Medzi technológie a procesy, ktoré naznačujú tieto investície do zdravotnej starostlivosti, patria:
- Robotické sestry na pomoc chirurgom.
- Nositeľné zariadenia na monitorovanie zdravia v reálnom čase.
- Lekárske chatboty AI pre lepšiu starostlivosť o seba.
- Prediktívna diagnóza založená na existujúcich zdravotných príznakoch.
Tieto aplikácie však prinášajú aj zložité výzvy. Tento blog preskúma päť výziev pri implementácii AI v zdravotníctve, ich riešenia a ich výhody.
Výzvy používania AI v zdravotníctve
Lekári, lekári, zdravotné sestry a ďalší poskytovatelia zdravotnej starostlivosti čelia pri integrácii AI do svojich pracovných postupov mnohým výzvam, od premiestňovania ľudskej práce až po problémy s kvalitou údajov.
1. Presun ľudských zamestnancov
Rastú obavy, že AI by mohla nahradiť zdravotníckych odborníkov, vrátane premiestnenie zamestnania, zastaraný súbor zručností a duševné a finančné ťažkosti. Tento potenciálny posun môže odradiť lekárske skupiny od prijatia AI, čo spôsobí, že sa vzdajú mnohých výhod.
Výzva spočíva vo vyvážení integrácie AI pre rutinné úlohy a zachovaní ľudských odborných znalostí pre komplexnú starostlivosť o pacienta, kde sú empatia a kritické myslenie nenahraditeľné.
2. Etické otázky a otázky ochrany osobných údajov
Získanie informovaného súhlasu od pacientov o tom, ako budú systémy AI používať ich údaje môže byť zložiténajmä keď verejnosť úplne nerozumie základnej logike. Niektorí poskytovatelia môžu tiež ignorovať etiku a používať údaje pacientov bez povolenia.
Okrem toho by odchýlky v údajoch o tréningu mohli viesť k nerovnakým návrhom liečby alebo nesprávnej diagnóze. Tento nesúlad môže neúmerne ovplyvniť zraniteľné skupiny.
Napríklad algoritmus, ktorý predpovedá, ktorí pacienti potrebujú intenzívnejšiu starostlivosť, na základe nákladov na zdravotnú starostlivosť a nie na základe skutočného ochorenia. Toto nesprávne pripisovaná nižšia chorobná záťaž k černochom.
Okrem toho schopnosť AI identifikovať jednotlivcov prostredníctvom veľké množstvo údajov o genómeaj keď sú osobné identifikátory odstránené, predstavuje riziko pre pacientovu dôvernosť.
3. Nedostatok digitálnych školení a prekážok osvojenia
Veľkým problémom je, že študenti medicíny dostávajú nedostatočný výcvik o nástrojoch a teórii AI. Táto nepripravenosť sťažuje osvojenie si AI počas stáží a práce.
Ďalšou významnou bariérou je neochota niektorých jednotlivcov prijať digitálne technológie. Stále veľa ľudí uprednostňujú tradičné, osobné konzultácie z viacerých dôvodov, ako napr.
- Príbuzný charakter ľudských interakcií.
- Jedinečnosť zanedbáva AI.
- Vyššia vnímaná hodnota ľudských lekárov atď.
Tento odpor je často spojený so všeobecným nedostatkom povedomia o AI a jej potenciálnych výhodách, najmä v rozvojových krajinách.
4. Profesijné záväzky
Využitie systémov AI pri rozhodovaní prináša nové profesionálne záväzky pre poskytovateľov zdravotnej starostlivosti, čo vyvoláva otázky o vlastníctve, ak sú iniciatívy AI neúčinné. Napríklad lekári môžu odložiť plány liečby na AI bez toho, aby prevzali zodpovednosť za neúspešné vyšetrenia pacienta.
Okrem toho, zatiaľ čo algoritmy strojového učenia (ML) môžu ponúknuť prispôsobené odporúčania na liečbu, nedostatok transparentnosti v týchto algoritmoch komplikuje individuálnu zodpovednosť.
Spoliehanie sa na AI by navyše mohlo viesť k sebauspokojeniu medzi zdravotníckymi pracovníkmi, ktorí by sa mohli odkladať počítačovým rozhodnutiam bez toho, aby uplatnili svoj klinický úsudok.
5. Problémy interoperability a problémy s kvalitou údajov
Dáta z rôznych zdrojov sa často nemusia hladko integrovať. Nekonzistentnosť formátov údajov naprieč systémami sťažuje efektívny prístup k informáciám a ich spracovanie, vytváranie informačných síl.
Nízka kvalita údajov – napríklad neúplné alebo nepresné záznamy – môže navyše viesť k chybnej analýze AI, čo v konečnom dôsledku ohrozí starostlivosť o pacienta.
Vzhľadom na tieto výzvy, ako môžu zdravotnícke organizácie využiť plný potenciál AI?
Riešenia problémov s AI v zdravotníctve
Riešenie výziev, ktoré prináša AI, zahŕňa prístup zhora nadol. Začína sa uistením, že analytici údajov dôkladne preveriť súbory údajov používa sa na trénovanie algoritmov AI na odstránenie skreslenia a údajov nízkej kvality. Transparentnosť s pacientmi, pokiaľ ide o úlohu AI v ich liečbe, je tiež kľúčová pre zvýšenie osvojenia.
Príkladom je klinika Mayo, ktorá použila algoritmus, ktorý analyzoval viac ako 60 000 obrázkov na detekciu predrakovinových príznakov. Presnosť algoritmu bola 91 % v porovnaní s ľudským odborníkom.
Okrem opravy starých súborov údajov musia zhromažďovať aj zdravotnícke regulačné orgány, ako napríklad Európska agentúra pre lieky (EMA). nové, bezchybné dáta reprezentujúce rôzne populácie na zvýšenie presnosti. OpenAPS je príkladom iniciatívy na vytvorenie komplexnej open source kolekcie systémov na presnú liečbu cukrovky 1. typu.
Okrem toho nemocnice by mala zlepšiť odbornú prípravu a vzdelávanie pre zdravotníckych pracovníkov. Vzdelávacie orgány môžu toto špecializované vzdelávanie rozšíriť aj na univerzity, aby pripravili budúcich odborníkov z praxe.
Táto iniciatíva zabezpečí znalosť nástrojov AI a ich odborné znalosti a zníži odpor voči ich prijatiu v profesionálnom prostredí. Napríklad investícia spoločnosti Intuitive Surgical Ltd do systému da Vinci pomohla lekárom pri viac ako 5 miliónoch operácií.
Investícia do moderných nástrojov na integráciu dát, ako napr Týždeň a Fivetranso vstavanými funkciami kvality dát tiež pomôžu. Tieto nástroje odstraňujú skryté údaje a zlepšujú interoperabilitu. Umožňujú tiež overenie údajov, aby sa zabezpečilo, že algoritmy AI budú mať čisté údaje na analýzu.
Na efektívnu integráciu systémov AI do zdravotnej starostlivosti musia zdravotnícke inštitúcie vyvážiť využitie AI a zachovanie ľudskej odbornosti. Prijatie hybridných prístupov, ako sú modely HITL (human-in-the-loop). môže pomôcť zmierniť obavy z premiestnenia zamestnania. Tento prístup tiež zmierni obavy pacientov zo zapojenia AI a zároveň umožní pracovníkom zlepšiť produktivitu.
A aké sú výhody úspešnej integrácie AI v rámci zdravotnej starostlivosti?
Výhody AI v zdravotníctve
Umelá inteligencia poskytuje v zdravotníctve mnoho výhod vrátane zlepšenej diagnostiky a vyššej efektivity práce:
1. Vylepšená diagnostická presnosť
AI transformuje diagnostické procesy rýchlo analyzovať lekárske snímkylaboratórne výsledky a údaje o pacientoch s pozoruhodnou presnosťou. Táto schopnosť rýchlo spracovať veľké množstvo informácií vedie k skorým, potenciálne presnejším diagnózam, čo zlepšuje manažment chorôb.
2. Personalizované liečebné plány
Algoritmy hlbokého učenia poháňané AI dokážu spracovať rozsiahle súbory údajov a vytvoriť tak personalizované liečebné plány prispôsobené jednotlivým pacientom. Toto prispôsobenie zlepšuje účinnosť liečby a minimalizuje vedľajšie účinky tým, že sa zameriava na špecifické potreby každého pacienta na základe rozsiahlych vzorových údajov.
3. Prevádzková efektívnosť
Automatizáciou administratívnych úloh AI umožňuje poskytovateľom zdravotnej starostlivosti venovať viac času a úsilia priamej starostlivosti o pacienta, ako je napríklad plánovanie stretnutí a fakturácia. Tento posun znižuje záťaž rutinných úloh, znižuje náklady, zefektívňuje operáciea zlepšuje celkovú efektivitu.
4. Vylepšené monitorovanie pacienta
Ponúkajú nástroje poháňané AI vrátane nositeľných zariadení nepretržité sledovanie pacientaktoré poskytujú upozornenia a prehľady v reálnom čase. Tieto zariadenia môžu napríklad upozorniť lekárske služby v prípade nezvyčajne rýchleho srdcového tepu, ktorý by mohol naznačovať fyzické zranenie alebo stav srdca.
Tento proaktívny prístup umožňuje poskytovateľom zdravotnej starostlivosti rýchlo reagovať na zmeny v pacientovom stave, zlepšiť manažment ochorenia a celkovú starostlivosť o pacienta.
Pohľad dopredu
Rozvíjajúce sa technológie, ako je virtuálna realita (VR) v medicíne, budú hrať kritickú úlohu. Mnohé zdravotnícke úlohy, od diagnostiky až po liečbu, budú poháňané AI, čím sa zlepší prístup k výsledkom starostlivosti o pacienta.
Zdravotnícke orgány však musia vyvážiť výhody a výzvy AI, aby zabezpečili etickú a efektívnu integráciu do starostlivosti o pacienta. Z dlhodobého hľadiska to zmení systémy poskytovania zdravotnej starostlivosti.
Preskúmať Unite.ai viac zdrojov o AI a zdravotnej starostlivosti.
