AI terveydenhuollossa

Tekoälyn rooli terveydenhuollossa: hyödyt, haasteet ja kaikki siltä väliltä

Markkina -arvo tekoäly terveydenhuollossa saavuttaa uuden huippunsa vuonna 2020 klo $ 6.7bn. Alan asiantuntijat ja tekniset veteraanit paljastavat myös, että teollisuuden arvo olisi noin 8.6 miljardia dollaria vuoteen 2025 mennessä ja että terveydenhuollon tulot tulevat peräti 22 erilaisesta tekoälyllä toimivasta terveydenhuollon ratkaisusta.

Lukiessasi ympäri maailmaa tapahtuu paljon innovaatioita, joilla edistetään terveydenhuoltopalveluja, parannetaan palvelujen tarjontaa, tasoitetaan tietä parempaan sairauden diagnosointiin ja paljon muuta. Aika on todella kypsä tekoälyvetoiselle terveydenhuollolle.

Tutkitaan tekoälyn etuja terveydenhuollossa ja analysoidaan samanaikaisesti siihen liittyviä haasteita. Kuten ymmärrämme molemmat, käsittelemme myös ekosysteemiin olennaisia ​​riskejä.

Tekoälyn edut terveydenhuollossa

Ai: n edut terveydenhuollossa

Aloitetaan ensin hyvistä asioista. Tekoäly terveydenhuollossa tekee valtavaa työtä. Se saavuttaa myös saavutuksia, joita kukaan ihminen ei ole koskaan kyennyt ennustamaan sellaisten sairauksien puhkeamista, kuten munuaisongelmat ja muutamia muita geneettisiä häiriöitä. Tässä on kattava luettelo paremman käsityksen saamiseksi:

  • Google Health on murtanut koodin munuaisvammojen puhkeamisen havaitsemiseksi päivää ennen kuin se todella tapahtuu. Nykyinen diagnoosi ja terveydenhuoltopalvelut voivat havaita vammoja vasta niiden jälkeen, mutta Google Healthin avulla terveydenhuollon tarjoajat voivat ennustaa tarkasti vamman alkamisen.
  • Tekoäly on erittäin hyödyllinen tiedon jakamisessa koulutuksen tai avustetun oppimisen muodossa. Erikoisalat, kuten radiologia ja oftalmologia, vaativat intensiivistä asiantuntemusta, jonka veteraanit voivat antaa vain aloittelijoille tai aloittelijoille. Tekoälyn avulla uudet tulokkaat voivat kuitenkin oppia diagnoosi- ja hoitomenettelyistä itsenäisesti. Tekoäly auttaa täällä demokratisoimaan tietoa.
  • Terveydenhuollon organisaatiot tekevät paljon tarpeettomia tehtäviä päivittäin. Tekoälyn myötä he voivat automatisoida tällaiset tehtävät ja käyttää enemmän aikaa tehtäviin, joilla on suurempi prioriteetti. Tämä on erittäin hyödyllistä klinikan tai sairaalan hallinnassa, EHR -ylläpidossa, potilaan seurannassa ja muussa.
  • Tekoälyalgoritmit vähentävät myös käyttökustannuksia ja maksimoivat tulostusaikoja merkittävästi. Nopeammasta diagnoosista yksilöllisiin hoitosuunnitelmiin tekoäly tuo tehokkuutta kustannustehokkain hinnoin.
  • AI -algoritmeilla toimivia robotisovelluksia kehitetään auttamaan kirurgeja suorittamaan tärkeitä toimenpiteitä. Omistetut tekoälyjärjestelmät varmistavat tarkkuuden ja minimoivat leikkausten seuraukset tai sivuvaikutukset.

Keskustellaan AI -koulutustietovaatimuksestasi tänään.

Tekoälyn riskit ja haasteet terveydenhuollossa

Vaikka tekoälyn edut ovat terveydenhuollossa, myös tekoälyn toteutuksissa on tiettyjä puutteita. Nämä liittyvät sekä käyttöönottoon liittyviin haasteisiin että riskeihin. Katsotaanpa molempia yksityiskohtaisesti.

Virhealue

Aina kun puhumme tekoälystä, uskomme luontaisesti, että he ovat täydellisiä ja etteivät he voi tehdä virheitä. Vaikka tekoälyjärjestelmät on koulutettu tekemään tarkasti sitä, mitä heidän pitäisi tehdä algoritmien ja olosuhteiden avulla, virhe voi johtua muista muista näkökohdista ja syistä. Virhe huonolaatuisten tietojen takia koulutus tarkoitukset tai tehottomat algoritmit voivat rajoittaa tekoälymoduulin kykyä tuottaa tarkkoja tuloksia.

Kun tämä tapahtuu ajan myötä, näistä tekoälymoduuleista riippuvat prosessit ja työnkulut voivat jatkuvasti tuottaa huonoja tuloksia. Esimerkiksi klinikalla tai sairaalalla saattaa olla tehottomuutta sängynhoitokäytännöissä automatisoinnista huolimatta, chatbotti voi väärin diagnosoida yksilön, jolla on huolenaihe, kuten Covid-19 tai sitä pahempi, jättää diagnosoimatta ja paljon muuta.

Tietojen johdonmukainen saatavuus

Jos saatavuus laatu tiedot on haaste, samoin kuin sen jatkuva saatavuus. Tekoälypohjaiset terveydenhuoltomoduulit vaativat valtavia määriä dataa koulutus käyttötarkoitukset ja terveydenhuolto ovat ala, jossa tiedot ovat hajanaisia ​​eri osastojen ja siipien välillä. Löydät strukturoimattomampia tietoja kuin strukturoituja tietoja apteekkikirjan muodossa, EHR: t, tietoja puettavista ja kuntoseurantalaitteista, vakuutustietueista ja muusta.

Joten terveydenhuollon tietojen merkitseminen ja merkitseminen on valtavaa työtä, vaikka ne olisivat saatavilla tiettyihin käyttötapauksiin. Tämä tietojen pirstoutuminen lisää myös virheiden laajuutta.

Data Bias

Tekoälymoduulit heijastavat oppimiaan asioita ja niiden takana olevia algoritmeja. Jos näissä algoritmeissa tai tietojoukoissa on harhaa, tulokset ovat myös taipuvaisia ​​tiettyihin tuloksiin. Jos esimerkiksi m-terveyssovellukset eivät vastaa tiettyihin aksentteihin, koska niitä ei ole koulutettu niitä varten, saavutettavan terveydenhuollon tarkoitus menetetään. Vaikka tämä on vain yksi esimerkki, on olemassa ratkaisevia tapauksia, jotka voivat olla raja elämän ja kuoleman välillä.

Yksityisyyden ja kyberturvallisuuden haasteet

Yksityisyys & Amp; Kyberturvallisuuden haasteet Terveydenhuoltoon kuuluu joitakin luottamuksellisimpia tietoja henkilöistä, kuten heidän henkilötietonsa, sairautensa ja huolenaiheensa, veriryhmä, allergiat ja paljon muuta. Kun käytetään tekoälyjärjestelmiä, niiden tietoja käytetään usein ja jaetaan useilla terveydenhuollon siivillä tarkan palvelun tarjoamiseksi. Tämä aiheuttaa yksityisyysongelmia, joissa käyttäjät pelkäävät, että heidän tietojaan käytetään eri tarkoituksiin. Mitä tulee kliinisiin kokeisiin, käsitteet kuten tietojen tunnistaminen tule myös kuvaan.

Kolikon toinen puoli on kyberturvallisuus, jossa näiden tietojoukkojen turvallisuus ja luottamuksellisuus ovat parhaimmillaan. Kun hyväksikäyttäjät laukaisevat kehittyneitä hyökkäyksiä, terveydenhuollon tiedot on suojattava kaikentyyppisiltä rikkomuksilta ja kompromisseilta.

Käärimistä

Nämä ovat haasteita, jotka on käsiteltävä ja korjattava, jotta tekoälymoduulit olisivat mahdollisimman ilmatiiviitä. Tekoälyn toteuttamisen tarkoitus on poistaa pelot ja skeptiset tapaukset toiminnasta, mutta nämä haasteet vetävät parhaillaan saavutusta. Yksi tapa voittaa nämä haasteet on käyttää korkealaatuisia terveydenhuollon tietojoukkoja Shaip jotka ovat puolueettomia ja noudattavat myös tiukkoja sääntöjä sääntelyohjeita.

Sosiaalinen osuus

Jaa facebookissa
Jaa Twitterissä
Jaa LinkedIn
Jaa sähköpostilla
Jaa whatsappissa