AI ve zdravotnictví

Role AI ve zdravotnictví: výhody, výzvy a vše mezi tím

Tržní hodnota umělé inteligence ve zdravotnictví dosáhla v roce 2020 nového maxima v $ 6.7bn. Odborníci z oboru a technologičtí veteráni také prozrazují, že do roku 8.6 bude toto odvětví oceněno na zhruba 2025 miliardy dolarů a že příjmy ve zdravotnictví by pocházely až z 22 různých zdravotnických řešení poháněných umělou inteligencí.

Jak čtete, na celém světě se děje spousta inovací na podporu zdravotnických služeb, zvýšení poskytování služeb, dláždění cesty pro lepší diagnostiku nemocí a další. Čas je opravdu zralý pro sektor zdravotnictví poháněný umělou inteligencí.

Pojďme prozkoumat výhody umělé inteligence ve zdravotnictví a současně analyzovat související výzvy. Jak oběma rozumíme, dotkneme se také rizik integrálních pro ekosystém.

Přínosy AI ve zdravotnictví

The benefits of ai in healthcare

Začněme nejprve dobrými věcmi. AI ve zdravotnictví odvádí ohromnou práci. Je to také dosažení výkonů, které žádný člověk nikdy nebyl schopen - předpovědět nástup onemocnění, jako jsou problémy s ledvinami a několik dalších genetických poruch. Pro lepší představu uvádíme rozsáhlý seznam:

  • Google Health prolomil kód pro detekci nástupu poranění ledvin dny předtím, než se to skutečně stane. Současné diagnostické a zdravotnické služby mohou detekovat zranění až poté, co se stanou, ale díky Google Health mohou poskytovatelé zdravotní péče přesně předpovědět nástup zranění.
  • Umělá inteligence je nesmírně nápomocná při sdílení znalostí formou školení nebo asistovaného učení. Specializované obory, jako je radiologie a oftalmologie, vyžadují intenzivní odborné znalosti, které mohou veteráni poskytnout pouze začátečníkům nebo začátečníkům. S pomocí AI se však nově příchozí mohou samostatně dozvědět o diagnostických a léčebných postupech. AI zde pomáhá při demokratizaci znalostí.
  • Zdravotnické organizace dělají mnoho nadbytečných úkolů denně. Vstup AI jim umožňuje automatizovat takové úkoly a trávit více času úkoly, které mají vyšší prioritu. To je nesmírně výhodné při vedení kliniky nebo nemocnice, údržbě EHR, monitorování pacienta a dalších.
  • Algoritmy AI také významně snižují provozní náklady a maximalizují časy výstupu. Od rychlejší diagnostiky po přizpůsobené léčebné plány přináší AI efektivitu za cenově výhodné ceny.
  • Robotické aplikace poháněné algoritmy AI jsou vyvíjeny tak, aby pomohly chirurgům při provádění klíčových operací. Specializované systémy AI zajišťují přesnost a minimalizují důsledky nebo vedlejší účinky operací.

Vysoce kvalitní zdravotnická/lékařská data pro modely AI a ML

Rizika a výzvy AI ve zdravotnictví

Ačkoli výhody AI ve zdravotnictví existují, existují také určité nedostatky v implementaci AI. To se týká jak výzev, tak rizik spojených s jejich nasazením. Podívejme se na oba podrobně.

Rozsah chyby

Kdykoli mluvíme o AI, ze své podstaty věříme, že jsou dokonalé a že nemohou dělat chyby. Zatímco systémy umělé inteligence jsou trénovány tak, aby přesně dělaly to, co mají, prostřednictvím algoritmů a podmínek, chyba může pramenit z různých jiných aspektů a důvodů. Chyba způsobená nekvalitními daty používanými pro účely školení nebo neefektivními algoritmy by mohla omezit schopnost modulu AI poskytovat přesné výsledky.

Když k tomu časem dojde, procesy a pracovní toky, které jsou závislé na těchto modulech AI, mohou trvale poskytovat špatné výsledky. Například klinika nebo nemocnice by mohly mít neefektivitu v postupech správy lůžka navzdory automatizaci, chatbot by mohl falešně diagnostikovat jednotlivce s obavami, jako je Covid-19 nebo horší, vynechat diagnostiku a další.

Konzistentní dostupnost dat

Pokud je problémem dostupnost kvalitních dat, je problémem i jejich konzistentní dostupnost. Zdravotní moduly založené na umělé inteligenci vyžadují obrovské objemy dat pro účely školení a zdravotnictví je sektor, kde jsou data roztříštěná napříč divizemi a křídly. Najdete zde více nestrukturovaných dat než strukturovaných ve formě lékárenských záznamů, EHR, data z nositelných a fitness trackerů, záznamy o pojištění a další.

Existuje tedy obrovská práce, pokud jde o vytváření anotací a označování zdravotnických dat, i když jsou k dispozici pro konkrétní případy použití. Tato fragmentace dat také zvyšuje rozsah chyb.

Předpojatost dat

Moduly AI jsou odrazem toho, co se učí, a algoritmů za nimi. Pokud tyto algoritmy nebo datové sady mají v sobě zkreslení, výsledky se musí přiklonit také ke konkrétním výsledkům. Pokud například aplikace m-health nereagují na konkrétní akcenty, protože pro ně nebyly vyškoleny, účel dostupné zdravotní péče se ztratí. I když je to jen jeden příklad, existují zásadní případy, které by mohly být hranicí mezi životem a smrtí.

Výzvy v oblasti soukromí a kybernetické bezpečnosti

Výzvy v oblasti soukromí a kybernetické bezpečnosti Zdravotnictví zahrnuje některé z nejdůvěrnějších informací o jednotlivcích, jako jsou jejich osobní údaje, nemoci a obavy, krevní skupina, alergické stavy a další. Když se používají systémy AI, jejich data jsou často používána a sdílena několika křídly ve zdravotnictví pro přesné poskytování služeb. Z toho vyplývají problémy s ochranou soukromí, kdy jsou uživatelé vystaveni strachu z toho, že jejich data budou použita k různým účelům. Pokud jde o klinické studie, koncepty jako de-identifikace dat pojďte také do obrazu.

Druhou stranou mince je kybernetická bezpečnost, kde je bezpečnost a důvěrnost těchto datových sad optimální. Vzhledem k tomu, že vykořisťovatelé spouští sofistikované útoky, musí být data zdravotní péče chráněna před všemi formami porušení a kompromisů.

Balil

To jsou výzvy, které je třeba vyřešit a opravit, aby moduly AI byly co nejtěsnější. Celým smyslem implementace umělé inteligence je eliminovat případy strachu a skepse z provozu, ale tyto výzvy v současnosti tahají za úspěch. Jedním ze způsobů, jak tyto výzvy překonat, je s vysoce kvalitní zdravotnické datové sady od společnosti Shaip které nejsou zaujaté a také dodržují přísné regulační pokyny.

Sociální sdílení