AI i sundhedsvæsenet

AIs rolle i sundhedsvæsenet: fordele, udfordringer og alt derimellem

Markedsværdien af ​​kunstig intelligens i sundhedsvæsenet ramte et nyt højdepunkt i 2020 kl $ 6.7bn. Eksperter inden for området og teknologiske veteraner afslører også, at industrien ville være værdiansat til omkring 8.6 mia. Dollars i år 2025, og at indtægterne til sundhedsydelser ville komme fra hele 22 forskellige AI-drevne sundhedsløsninger.

Som du læser, sker der masser af innovationer over hele kloden for at fremme sundhedstjenester, øge serviceleverancen, bane vejen for bedre sygdomsdiagnose og mere. Tiden er virkelig moden for den AI-drevne sundhedssektor.

Lad os undersøge fordelene ved AI i sundhedsvæsenet og samtidig analysere de involverede udfordringer. Som vi forstår begge dele, vil vi også berøre de risici, der er integrerede i økosystemet.

Fordelene ved AI i sundhedsvæsenet

Fordelene ved Ai i sundhedsvæsenet

Lad os starte med de gode ting først. AI i sundhedsvæsenet gør et fantastisk stykke arbejde. Det er også præstationer, som ingen mennesker nogensinde har været i stand til - at forudsige begyndelsen af ​​sygdomme som nyreproblemer og et par flere genetiske lidelser. For at give dig en bedre idé, her er en omfattende liste:

  • Google Health har knækket koden til at opdage begyndelsen af ​​nyreskader dage før det rent faktisk sker. Den nuværende diagnose og sundhedstjenester kan først opdage skader, efter at de er sket, men med Google Health kan sundhedsudbydere præcist forudsige begyndelsen af ​​en skade.
  • Kunstig intelligens er enormt nyttig til videndeling i form af træning eller assisteret læring. Specialiserede områder som radiologi og oftalmologi kræver intens ekspertise, som kun kan overføres af veteraner til begyndere eller begyndere. Ved hjælp af AI kan nye aktører imidlertid lære autonomt om diagnose og behandlingsprocedurer. AI hjælper med at demokratisere viden her.
  • Sundhedsorganisationer udfører mange redundante opgaver på daglig basis. Indførelsen af ​​AI giver dem mulighed for at automatisere sådanne opgaver og bruge mere tid på opgaver, der har højere prioritet. Dette er yderst gavnligt i klinik- eller hospitalsledelse, EHR -vedligeholdelse, patientovervågning og mere.
  • AI -algoritmer reducerer også driftsomkostninger og maksimerer produktionstider betydeligt. Fra hurtigere diagnose til personlige behandlingsplaner, AI bringer effektivitet ind til omkostningseffektive priser.
  • Robotapplikationer drevet af AI -algoritmer udvikles for at hjælpe kirurger med at udføre afgørende operationer. Dedikerede AI -systemer sikrer præcision og minimerer konsekvenserne eller bivirkningerne af operationer.

Sundheds-/medicinske data af høj kvalitet til AI- og ML-modeller

Risici og udfordringer ved AI i sundhedsvæsenet

Mens fordelene ved AI i sundhedsvæsenet er der også visse mangler ved AI -implementeringer. Disse er både hvad angår de udfordringer og risici, der er forbundet med deres implementering. Lad os se nærmere på begge dele.

Fejlens omfang

Når vi taler om kunstig intelligens, tror vi i sagens natur, at de er perfekte, og at de ikke kan lave fejl. Mens AI-systemer er trænet til præcist at gøre, hvad de skal gennem algoritmer og betingelser, kan fejlen stamme fra forskellige andre aspekter og årsager. Fejl på grund af data af dårlig kvalitet, der bruges til træningsformål, eller ineffektive algoritmer kan begrænse et AI-moduls evne til at levere nøjagtige resultater.

Når dette sker over tid, kan processer og arbejdsgange, der er afhængige af disse AI -moduler, konsekvent levere dårlige resultater. For eksempel kan en klinik eller et hospital have ineffektivitet i sengestyringspraksis på trods af automatisering, en chatbot kan fejlagtigt diagnosticere en person med en bekymring som Covid-19 eller værre, gå glip af at diagnosticere og mere.

Konsekvent tilgængelighed af data

Hvis tilgængeligheden af ​​kvalitetsdata er en udfordring, så er den konsekvente tilgængelighed af dem også. AI-baserede sundhedsmoduler kræver enorme mængder data til træningsformål, og sundhedspleje er en sektor, hvor data er fragmenteret på tværs af divisioner og fløje. Du finder flere ustrukturerede data end strukturerede i form af apoteksjournaler, EPJ, data fra wearables og fitness trackere, forsikringsrekorder og mere.

Så der er massivt arbejde med hensyn til at kommentere og mærke sundhedsdata, selvom de er tilgængelige til specifikke brugssager. Denne fragmentering af data øger også omfanget af fejl.

Databias

AI -moduler afspejler det, de lærer, og algoritmerne bag dem. Hvis disse algoritmer eller datasæt har en bias i sig, vil resultaterne også være tilbøjelige til at være tilbøjelige til specifikke resultater. For eksempel, hvis m-health-applikationer ikke reagerer på bestemte accenter, fordi de ikke er uddannet til dem, går formålet med tilgængelig sundhedspleje tabt. Selvom dette kun er et eksempel, er der afgørende tilfælde, der kan være grænsen mellem liv og død.

Beskyttelse af personlige oplysninger og cybersikkerhed

Fortrolighed & Amp; Cybersikkerhedsudfordringer Sundhedspleje involverer nogle af de mest fortrolige oplysninger om enkeltpersoner, såsom deres personlige oplysninger, sygdomme og bekymringer, blodgruppe, allergitilstande og mere. Når AI -systemer bruges, bruges og deles deres data ofte af flere fløje inden for sundhedssektoren til præcis servicelevering. Dette giver anledning til problemer med privatlivets fred, hvor brugerne udsættes for frygt for, at deres data bruges til forskellige formål. Med hensyn til kliniske forsøg, begreber som afidentificering af data også komme ind i billedet.

Den anden side af mønten er cybersikkerhed, hvor sikkerheden og fortroligheden af ​​disse datasæt er af optimal betydning. Da udbyttere udløser sofistikerede angreb, skal sundhedsdata beskyttes mod alle former for overtrædelser og kompromiser.

Indpakning op

Det er de udfordringer, der skal løses og løses, for at AI-moduler bliver så lufttætte som muligt. Hele pointen med AI-implementering er at eliminere tilfælde af frygt og skepsis fra operationer, men disse udfordringer trækker i øjeblikket præstationen. En måde du kan overvinde disse udfordringer på er, med sundhedsdatasæt af høj kvalitet fra Shaip der er fri for partiskhed og også overholder strenge lovgivningsmæssige retningslinjer.

Social Share