Kujutage ette maailma, kus teie nutikell mitte ainult ei jälgi teie samme, vaid ennustab ka infarkti enne selle juhtumist. See on reaalsusele lähemal, kui arvate.
Tehisintellekti (AI) integreerimine tervishoius on alanud, avades tervishoiuteenuste osutajate ja patsientide jaoks palju kasutusjuhtumeid. Tehisintellekti tervishoiu tarkvara ja riistvara turg peaks 2025. aastaks üle maailma ületama 34 miljardit dollarit.
Nende tervishoiuinvesteeringute tehnoloogia ja protsesside hulgas on järgmised:
- Robotõed kirurgide abistamiseks.
- Kantavad vahendid tervise reaalajas jälgimiseks.
- Meditsiinilised AI vestlusbotid täiustatud enesehoolduseks.
- Olemasolevate tervisenähtude põhjal prognoositav diagnoos.
Nende rakendustega kaasnevad aga ka keerukad väljakutsed. See ajaveeb uurib viit väljakutset AI rakendamisel tervishoius, nende lahendusi ja eeliseid.
AI kasutamise väljakutsed tervishoius
Arstid, arstid, õed ja teised tervishoiuteenuse osutajad seisavad silmitsi paljude väljakutsetega, mis on seotud tehisintellekti integreerimisega oma töövoogudesse, alates inimtööjõu ümberpaigutusest kuni andmekvaliteedi probleemideni.
1. Töötajate ümberpaigutamine
Kasvab mure, et tehisintellekt võib asendada tervishoiutöötajaid, sealhulgas töökoha ümberpaigutamine, aegunud oskuste kogum ning vaimsed ja rahalised raskused. See potentsiaalne nihe võib heidutada meditsiinirühmi AI kasutusele võtmast, mistõttu nad loobuvad paljudest eelistest.
Väljakutse seisneb tehisintellekti integreerimise tasakaalustamises rutiinsete ülesannete jaoks ja inimteadmiste säilitamises keeruka patsiendihoolduse jaoks, kus empaatia ja kriitiline mõtlemine on asendamatud.
2. Eetilised ja privaatsusprobleemid
Patsientidelt teadliku nõusoleku saamine selle kohta, kuidas tehisintellektisüsteemid nende andmeid kasutavad, võib olla keeruline, eriti kui avalikkus ei mõista selle aluseks olevat loogikat täielikult. Mõned teenusepakkujad võivad ka eetikat eirata ja patsiendiandmeid loata kasutada.
Lisaks võivad koolitusandmete kallutatused põhjustada ebavõrdse kohtlemise soovitusi või valediagnoosi. See lahknevus võib ebaproportsionaalselt mõjutada haavatavaid rühmi.
Näiteks algoritm, mis ennustab, millised patsiendid vajavad rohkem intensiivravi, lähtudes pigem tervishoiukuludest kui tegelikust haigusest. See omistas mustanahalistele valesti väiksema haiguskoormuse.
Lisaks seab tehisintellekti võime tuvastada isikuid suure hulga genoomiandmete kaudu isegi siis, kui isikuidentifikaatorid on eemaldatud, ohtu patsiendi konfidentsiaalsusele.
3. Digitaalse koolituse ja lapsendamise tõkete puudumine
Suureks probleemiks on see, et arstitudengid ei saa tehisintellekti vahendite ja teooria osas piisavalt koolitust. See ettevalmistamatus muudab tehisintellekti kasutuselevõtmise nende praktika- ja tööajal keeruliseks.
Teine oluline takistus on mõnede inimeste vastumeelsus digitehnoloogia omaks võtta. Paljud inimesed eelistavad traditsioonilisi isiklikke konsultatsioone mitmel põhjusel, näiteks:
- Inimeste suhtlemise suhteline olemus.
- AI unikaalsuse tähelepanuta jätmine.
- Inimarstide suurem tajutav väärtus jne.
Sellele vastupanuvõimele lisandub sageli üldine teadlikkuse puudumine tehisintellekti ja selle võimalike eeliste kohta, eriti arengumaades.
4. Tööalased kohustused
Tehisintellektisüsteemide kasutamine otsuste tegemisel toob tervishoiuteenuste osutajatele kaasa uusi ametialaseid kohustusi, tekitades küsimusi omandiõiguse kohta, kui tehisintellekti algatused on ebatõhusad. Näiteks võivad arstid raviplaanid tehisintellektile edasi lükata, võtmata vastutust ebaõnnestunud patsientide uuringute eest.
Veelgi enam, kuigi masinõppe (ML) algoritmid võivad pakkuda isikupärastatud ravisoovitusi, muudab nende algoritmide läbipaistvuse puudumine keeruliseks individuaalse vastutuse.
Lisaks võib tehisintellektile toetumine põhjustada tervishoiutöötajate rahulolu, kes võivad arvutipõhiseid otsuseid edasi lükata ilma oma kliinilist hinnangut kohaldamata.
5. Koostalitlusprobleemid ja andmekvaliteedi probleemid
Erinevatest allikatest pärinevaid andmeid ei pruugi sageli sujuvalt integreerida. Andmevormingute ebaühtlus süsteemides raskendab teabele juurdepääsu ja tõhusat töötlemist, tekitades teabehoidjaid.
Veelgi enam, halb andmete kvaliteet (nt mittetäielikud või ebatäpsed kirjed) võib põhjustada tehisintellekti analüüsi viga, mis lõppkokkuvõttes seab ohtu patsiendi hoolduse.
Kuidas saavad tervishoiuorganisatsioonid neid väljakutseid arvesse võttes kasutada tehisintellekti kogu potentsiaali?
Lahendused tervishoiuteenuste tehisintellekti probleemidele
Tehisintellektiga seotud väljakutsete lahendamine hõlmab ülalt-alla lähenemist. See algab sellega, et andmeanalüütikud kontrollivad põhjalikult AI-algoritmide koolitamiseks kasutatavaid andmekogumeid, et kõrvaldada eelarvamused ja madala kvaliteediga andmed. Läbipaistvus patsientidega seoses tehisintellekti rolliga nende ravis on samuti oluline lapsendamise suurendamiseks.
Näiteks Mayo kliinik, mis kasutas vähieelsete tunnuste tuvastamiseks algoritmi, mis analüüsis üle 60 000 pildi. Algoritmi täpsus oli 91% võrreldes inimeksperdi omaga.
Lisaks vanade andmekogumite parandamisele peavad tervishoiu reguleerivad asutused, nagu Euroopa Ravimiamet (EMA), koguma täpsuse suurendamiseks uusi, vigadeta andmeid, mis esindavad erinevaid populatsioone. OpenAPS on näide algatusest, mille eesmärk on luua kõikehõlmav avatud lähtekoodiga süsteemide kogu, et ravida I tüüpi diabeeti täpselt.
Lisaks peaksid haiglad tõhustama tervishoiutöötajate koolitust ja koolitust. Haridusasutused võivad seda erikoolitust laiendada ka ülikoolidele, et valmistada ette tulevasi praktikuid.
See algatus tagab tehisintellekti tööriistade tundmise ja asjatundlikkuse ning vähendab vastupanuvõimet nende kasutuselevõtule professionaalses keskkonnas. Näiteks on Intuitive Surgical Ltd investeering da Vinci süsteemi aidanud arste enam kui 5 miljonil operatsioonil.
Samuti aitab investeerida kaasaegsetesse andmeintegratsiooni tööriistadesse, nagu Astera ja Fivetran, millel on sisseehitatud andmekvaliteedi funktsioonid. Need tööriistad eemaldavad silditud andmed ja parandavad koostalitlusvõimet. Need võimaldavad ka andmete valideerimist, et AI-algoritmidel oleks analüüsimiseks puhtad andmed.
Tehisintellektisüsteemide tõhusaks integreerimiseks tervishoiuga peavad meditsiiniasutused tasakaalustama tehisintellekti võimendamist ja inimeste teadmiste säilitamist. Hübriidsete lähenemisviiside, nagu HITL-mudelite, kasutuselevõtt võib aidata leevendada hirmu töökoha ümberpaigutamise ees. See lähenemisviis leevendab ka patsientide muret tehisintellekti kaasamise pärast, võimaldades samal ajal töötajatel tootlikkust parandada.
Ja mis kasu on edukast tehisintellekti integreerimisest tervishoius?
AI eelised tervishoius
AI pakub tervishoiutööstuses palju eeliseid, sealhulgas paremat diagnoosimist ja suuremat töötõhusust:
1. Täiustatud diagnostika täpsus
AI muudab diagnostilisi protsesse, analüüsides kiiresti meditsiinipilte, laboritulemusi ja patsientide andmeid märkimisväärse täpsusega. See võime töödelda suuri teabehulki kiiresti viib varajase, potentsiaalselt täpsema diagnoosini, parandades haiguse juhtimist.
2. Personaliseeritud raviplaanid
AI-toega süvaõppe algoritmid saavad töödelda ulatuslikke andmekogumeid, et luua individuaalsetele patsientidele kohandatud raviplaane. See kohandamine parandab ravi tõhusust ja minimeerib kõrvaltoimeid, käsitledes iga patsiendi spetsiifilisi vajadusi ulatuslike näidisandmete põhjal.
3. Töötõhusus
Automatiseerides haldusülesandeid, nagu kohtumiste ajastamine ja arveldamine, võimaldab tehisintellekt tervishoiuteenuste osutajatel kulutada rohkem aega ja vaeva otsesele patsiendihooldusele. See nihe vähendab rutiinsete ülesannete koormust, vähendab kulusid, ühtlustab toiminguid ja parandab üldist tõhusust.
4. Patsiendi täiustatud jälgimine
AI-toega tööriistad, sealhulgas kantavad seadmed, pakuvad pidevat patsiendi jälgimist, pakkudes reaalajas hoiatusi ja teadmisi. Näiteks võivad need seadmed hoiatada meditsiiniteenistusi ebatavaliselt kõrge südamelöögi korral, mis võib viidata füüsilisele vigastusele või südamehaigusele.
See ennetav lähenemisviis võimaldab tervishoiuteenuse osutajatel kiiresti reageerida muutustele patsiendi seisundis, parandades haiguse juhtimist ja üldist patsiendihooldust.
Vaadates ette
Uued tehnoloogiad, nagu virtuaalne reaalsus (VR) meditsiinis, mängivad kriitilist rolli. Paljud tervishoiuülesanded, alates diagnostikast kuni ravini, on tehisintellekti toel, mis parandab juurdepääsu patsientide ravitulemustele.
Tervishoiuasutused peavad aga tasakaalustama tehisintellekti eeliseid ja väljakutseid, et tagada eetiline ja tõhus integreerimine patsientide ravisse. See muudab tervishoiuteenuste osutamise süsteeme pikemas perspektiivis.
Tutvuge saidiga Unite.ai, et saada rohkem AI ja tervishoiu kohta ressursse.
