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.

Kuitenkin tekoäly vaikuttaa edelleen terveydenhuollon Samalla tavalla nousevat myös tietojen tuottamiseen ja ylläpitoon liittyvät haasteet. Kuten tiedätte, tekoälymoduuli tai -järjestelmä voi toimia hyvin vain, jos se on koulutettu tarkasti asiaankuuluvat ja asiayhteyteen liittyvät aineistot pitkään.

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 arkaluonteinen aihe, veteraanit, asiantuntijat ja tutkijat ovat yhä kiinnostuneempia jatkuvasta valkoisesta hatusta. On olemassa HIPAA -protokollia tietojen tunnistaminen ja uudelleen tunnistamista koskevat lausekkeet. Jatkossa meidän on työskenneltävä sen suhteen, kuinka yksityisyys voidaan luoda saumattomasti ja samalla kehittää kehittyneitä tekoälyratkaisuja.

2. Haasteet puolueellisuuden ja virheiden poistamisessa

Virheet ja ennakkoluulot terveydenhuollon segmentissä voivat osoittautua tappaviksi potilaille ja terveydenhuollon organisaatioille. Virheet, jotka johtuvat väärin sijoitetuista tai väärin sijoitetuista soluista, uneliaisuudesta tai jopa huolimattomuudesta, voivat muuttaa potilaiden lääkityksen kulkua tai diagnoosia. Pennsylvanian potilasturvallisuusviranomaisen julkaisema raportti paljasti, että EHR -moduuleissa havaittiin noin 775 ongelmaa. Tästä ihmisen tekemät virheet olivat noin 54.7% ja koneeseen liittyvät virheet 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.

Keskustellaan AI -koulutustietovaatimuksestasi tänään.

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 osoittautuu kalleimmaksi, kun tietosuojaan liittyvät näkökohdat otetaan vähemmän vakavasti. Terveydenhuollon tiedot ovat aarrearkku hakkereille ja hyväksikäyttäjille, ja viime aikoina on ollut tonnia tapauksia kyberturvallisuusloukkauksista. Lunnasohjelmia 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

Tietohaasteet terveydenhuollon eivät rajoitu vain näihin. Kun ymmärrämme tekoälyn edistyneen integroinnin ja toiminnan terveydenhuollossa, haasteet vain muuttuvat monimutkaisemmiksi, päällekkäisiksi ja kietoutuvat toisiinsa.

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

Sosiaalinen osuus

Jaa facebookissa
Jaa Twitterissä
Jaa LinkedIn
Jaa sähköpostilla
Jaa whatsappissa