AI-terveydenhuolto

4 ainutlaatuista datahaastetta tekoälyn käytölle terveydenhuollossa

Se on sanottu tarpeeksi monta kertaa, mutta tekoäly on osoittautunut pelinmuuttajaksi terveydenhuollon alalla. Koska potilaat ovat vain passiivisia osallistujia terveydenhuollon ketjuun, he ottavat nyt vastuun terveydestään ilmatiiviiden tekoälykäyttöisten potilasvalvontajärjestelmien, pukeutuvien laitteiden, visualisoitujen oivallusten ja muun avulla. Lääkäreiden ja terveydenhuollon tarjoajien näkökulmasta tekoäly avaa tietä robotti -aseille, kehittyneille analyysi- ja diagnostiikkamoduuleille, avustaville kirurgisille botteille, ennakoiville siiville geneettisten häiriöiden ja huolenaiheiden havaitsemiseksi ja paljon muuta.

Tekoälyn edelleen vaikuttaessa terveydenhuoltoon, tiedon tuottamiseen ja ylläpitoon liittyvät haasteet kasvavat yhtä lailla. Kuten tiedät, tekoälymoduuli tai -järjestelmä voi toimia hyvin vain, jos sitä on koulutettu tarkasti relevanttien ja kontekstuaalisten tietojoukkojen kanssa pitkän aikaa.

Blogissa tutkimme ainutlaatuisia haasteita, joita asiantuntijat ja terveydenhuollon asiantuntijat kohtaavat, kun tekoälyn käyttö terveydenhuollossa kasvaa jatkuvasti niiden monimutkaisuuden kannalta.

1. Haasteet yksityisyyden säilyttämisessä

Terveydenhuolto on ala, jolla yksityisyys on ratkaisevan tärkeää. Yksityiskohdista, jotka menevät elektroniset terveyskertomukset potilaista ja kliinisissä tutkimuksissa kerätyistä tiedoista tietoihin, joita pukulaitteiden etäseurantalaitteet lähettävät, jokainen sentti terveydenhuollon tilassa vaatii äärimmäistä yksityisyyttä.

Haasteet yksityisyyden ylläpitämisessä Jos yksityisyyttä on niin paljon, miten terveydenhuollossa käytettäviä uusia tekoälysovelluksia koulutetaan? Useissa tapauksissa potilaat eivät yleensä ole tietoisia siitä, että heidän tietojaan käytetään tutkimus- ja tutkimustarkoituksiin. HIPAA: n mainitsemat määräykset merkitsevät myös sitä, että organisaatiot ja terveydenhuollon tarjoajat voivat käyttää potilastietoja terveydenhuollon toimintoihin ja jakaa tietoja ja näkemyksiä asianomaisten yritysten kanssa.

Tästä on paljon todellisia esimerkkejä. Peruskäsityksen ymmärtämiseksi ymmärrä, että Google ylläpitää tukevasti 10 vuoden tutkimustietoa Mayo Clinicin kanssa ja jakaa rajoitetun pääsyn tietoihin, jotka ovat nimettömäksi tai tunnistamattomaksi.

Vaikka tämä on melko räikeää, useat tekoälypohjaiset startupit, jotka pyrkivät ottamaan käyttöön ennustavia analytiikkaratkaisuja markkinoilla, ovat yleensä varsin ärtyisiä lähteistään laadukkaille tekoälyharjoitustiedoille. Tämä johtuu ilmeisesti kilpailusyistä.

Koska yksityisyys on niin herkkä aihe, veteraanit, asiantuntijat ja tutkijat ovat yhä kiinnostuneempia jatkuvasta valkoisesta hatusta. Käytössä on HIPAA-protokollat ​​tietojen poistamiseen ja uudelleentunnistukseen liittyvät lausekkeet. Jatkossa meidän on työstettävä, kuinka saumattomasti yksityisyyttä voidaan luoda ja samalla kehittää edistyneitä tekoälyratkaisuja.

2. Haasteet puolueellisuuden ja virheiden poistamisessa

Terveydenhuollon segmentin virheet ja ennakkoluulot voivat osoittautua tappaviksi potilaille ja terveydenhuoltoorganisaatioille. Virheet, jotka johtuvat väärin sijoitetuista tai väärin kohdistetuista soluista, letargiasta tai jopa huolimattomuudesta voivat muuttaa potilaiden lääkityksen tai diagnoosin kulkua. Pennsylvanian potilasturvallisuusviranomaisen julkaisema raportti paljasti, että EHR-moduuleissa havaittiin noin 775 ongelmaa. Tästä inhimillisiä virheitä oli noin 54.7 % ja koneisiin liittyviä virheitä lähes 45.3 %.

Virheiden lisäksi puolueellisuus on toinen vakava syy, joka voi aiheuttaa ei -toivottuja seurauksia terveydenhuoltoyrityksille. Toisin kuin virheet, harhaa on vaikeampi havaita tai tunnistaa, koska se on luontaisesti taipuvainen tiettyihin uskomuksiin ja käytäntöihin.

Klassinen esimerkki siitä, miten puolueellisuus voi olla huono, tulee raportista, jossa kerrotaan, että algoritmeilla, joita käytetään ihosyövän havaitsemiseen ihmisillä, on taipumus olla epätarkempia tummemmilla ihon sävyillä, koska heidät on enimmäkseen koulutettu havaitsemaan oireita vaaleilla ihon sävyillä. Biasien havaitseminen ja poistaminen on ratkaisevan tärkeää ja ainoa tapa edetä tekoälyn luotettavaan käyttöön terveydenhuollossa.

Laadukkaat terveydenhuollon/lääketieteelliset tiedot tekoäly- ja ML-malleille

3. Toimintastandardien laatimisen haasteet

Tietojen yhteentoimivuus on tärkeä muistaa terveydenhuollossa. Kuten tiedätte, terveydenhuolto on ekosysteemi, jossa on erilaisia ​​elementtejä. Sinulla on klinikat, diagnostiikkakeskukset, kuntoutuskeskukset, apteekit, T & K -siivet ja paljon muuta. Usein useampi kuin yksi näistä elementeistä vaatii tietoja toimiakseen aiottuun tarkoitukseen. Tällaisissa tapauksissa kerättävien tietojen on oltava yhdenmukaisia ​​ja standardoituja siten, että ne näyttävät ja lukevat samalta riippumatta siitä, kuka niitä katsoo.

Haasteet toimintastandardien laatimisessa Standardoinnin puuttuessa vallitsee kaaos, kun jokainen elementti säilyttää oman version samasta tietueesta. Joten joka katsoo tietojoukkoa uudesta näkökulmasta, häviää automaattisesti ja tarvitsee asianomaisen viranomaisen apua ymmärtääkseen aineiston sisällön.

Tämän välttämiseksi standardointia on tehostettava eri yksiköiden välillä. Merkitys, tietyt muodot, ehdot ja protokollat ​​on esitettävä selkeästi pakollisen noudattamisen varmistamiseksi. Vasta silloin tiedot voivat olla saumattomasti yhteentoimivia.

4. Haasteet turvallisuuden ylläpitämisessä

Turvallisuus on toinen tärkeä huolenaihe terveydenhuollossa. Tämä tulee olemaan kalleinta, kun tietosuojaan liittyvät näkökohdat otetaan vähemmän vakavasti. Terveydenhuollon tiedot ovat hakkereiden ja hyväksikäyttäjien oivallusten aarrearkku, ja viime aikoina kyberturvallisuusrikkomuksia on ollut useita. Ransomware- ja muita haitallisia hyökkäyksiä on tehty ympäri maailmaa.

Jopa Covid-19-pandemian keskellä, lähellä 37% kyselyyn vastanneista jakoivat kokeneensa ransomware -hyökkäyksen. Kyberturvallisuus on avainasemassa milloin tahansa.

Käärimistä

Terveydenhuollon datahaasteet eivät rajoitu vain näihin. Kun ymmärrämme tekoälyn edistyneen integroinnin ja toiminnan terveydenhuollossa, haasteet vain muuttuvat monimutkaisemmiksi, päällekkäisiksi ja kietoutuneiksi.

Kuten aina, löydämme tavan vastata haasteisiin ja antaa tilaa kehittyneille tekoälyjärjestelmille, jotka lupaavat tehdä terveydenhuollon AI tarkempi ja helpommin saatavilla.

Sosiaalinen osuus