Tekoälyn markkina -arvo terveydenhuollossa nousi uuteen huippuunsa 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
Parannetut potilastulokset
- Varhainen taudin havaitseminen: AI parantaa sairauksien, kuten rintasyövän, diagnosoinnin tarkkuutta ja nopeutta kehittyneen kuva-analyysin avulla.
- Henkilökohtainen lääketiede: AI auttaa räätälöimään hoitoja yksittäisten potilasprofiilien perusteella, mikä johtaa tehokkaampaan hoitoon.
Taloudelliset edut
- Kustannussäästö: Varhainen diagnoosi ja yksilölliset hoidot vähentävät terveydenhuollon kustannuksia minimoimalla hoidon jälkeisiä komplikaatioita ja parantamalla kliinisten tutkimusten tehokkuutta.
- Tehokkuus ja tuottavuus: Tekoäly automatisoi hallinnolliset tehtävät ja vapauttaa terveydenhuollon ammattilaiset keskittymään potilaiden hoitoon, mikä parantaa toiminnan tehokkuutta ja vähentää työuupumusta.
Parannettu potilaskokemus
- Potilaan voimaannuttaminen: Tekoälypohjaiset työkalut antavat potilaille mahdollisuuden hallita terveyttään paremmin puettavien laitteiden ja henkilökohtaisten terveyssuositusten avulla.
- Parempi hoidon koordinointi: Tekoäly helpottaa parempaa viestintää ja koordinaatiota hoitotiimien välillä, mikä parantaa potilaiden tyytyväisyyttä ja tuloksia.
Tutkimus ja kehitys
- Nopeutettu huumeiden löytäminen: Tekoäly nopeuttaa lääkekehitysprosessia simuloimalla ja arvioimalla mahdollisia hoitoja, mikä vähentää kliinisten tutkimusten aikaa ja kustannuksia.
- Väestön terveydenhuolto: AI auttaa ennustamaan terveystrendejä ja hallitsemaan väestön terveyttä tehokkaammin.
Hallinnon tehostaminen
- Tehtävien automatisointi: Tekoäly automatisoi tehtävät, kuten tapaamisaikataulun, vaatimusten käsittelyn ja tietojen syöttämisen, mikä vähentää hallinnollista taakkaa.
- Virheiden vähentäminen: AI minimoi inhimilliset virheet tietojen analysoinnissa ja lääketieteellisen kuvantamisen tulkinnassa, mikä johtaa tarkempiin diagnooseihin.
Tekoälyn parannetut ainutlaatuiset datahaasteet terveydenhuollossa
Vaikka tekoälyn edut ovat terveydenhuollossa, myös tekoälyn toteutuksissa on tiettyjä puutteita. Nämä liittyvät sekä käyttöönottoon liittyviin haasteisiin että riskeihin. Katsotaanpa molempia yksityiskohtaisesti.
Yksityisyyden säilyttäminen
- Terveydenhuoltoala vaatii tiukkaa yksityisyyttä potilastietojen arkaluontoisuuden vuoksi, mukaan lukien sähköiset terveystiedot (EHR), kliinisten tutkimusten tiedot ja puettavien laitteiden tiedot. Tekoälysovellukset vaativat usein suuria tietojoukkoja koulutukseen, mikä herättää huolta potilaan suostumuksesta ja tiedonkäytön läpinäkyvyydestä.
- HIPAA:n kaltaiset säädökset antavat terveydenhuollon tarjoajille mahdollisuuden käyttää potilastietoja operatiivisiin tarkoituksiin, mutta ongelmia syntyy, kun potilaat eivät ole tietoisia tietojensa käytöstä tutkimukseen. Vaikka jotkut organisaatiot, kuten Google ja Mayo Clinic, anonymisoivat tiedot, monet startup-yritykset pitävät tietolähteistään salassa kilpailusyistä.
- Tasapainon löytäminen yksityisyyden ja tekoälyn välillä on ratkaisevan tärkeää. Tunnistuksen poistamiseen ja uudelleentunnistukseen on olemassa protokollia, mutta niitä on parannettava saumattoman yksityisyyden varmistamiseksi tekoälysovelluksia kehitettäessä.
Poikkeamien ja virheiden poistaminen
- Tekoälyjärjestelmän virheet voivat johtua inhimillisistä virheistä (esim. virheellinen tiedonsyöttö) ja koneen epätarkkuuksista (esim. algoritmivirheistä). Esimerkiksi harjoittelutietosarjojen harha voi johtaa virheellisiin diagnooseihin, kuten ihosyövän havaitsemisalgoritmien tehokkuuteen tummemmissa ihosävyissä vääristyneiden harjoitustietojen vuoksi.
- Harhaa on vaikeampi havaita kuin virheitä, koska ne heijastavat usein juurtuneita yhteiskunnallisia tai systeemisiä ennakkoluuloja. Näiden harhojen käsitteleminen edellyttää monipuolisia ja edustavia tietojoukkoja, tiukkaa testausta ja jatkuvaa seurantaa tasapuolisten terveydenhuollon tulosten varmistamiseksi.
Toimintastandardien luominen
- Tietojen yhteentoimivuus on välttämätöntä terveydenhuollossa, koska siihen osallistuu useita kokonaisuuksia, kuten klinikoita, apteekkeja ja tutkimuskeskuksia. Ilman standardoituja muotoja tietojoukot pirstoutuvat, mikä johtaa tehottomuuteen ja sidosryhmien väliseen viestintään.
- Tehokas standardointi edellyttää yleisesti hyväksyttyjen protokollien luomista tiedon keräämistä, tallentamista ja jakamista varten. Tämä varmistaa, että terveydenhuollon tarjoajat voivat käyttää ja tulkita tietoja saumattomasti eri alustoilla.
Turvallisuuden ylläpitäminen
- Terveydenhuollon data on tuottoisa kohde kyberrikollisille sen arvonsa vuoksi mustalla markkinoilla. Kyberturvallisuusrikkomukset, kuten kiristysohjelmahyökkäykset, ovat yleistyneet, ja 37 % organisaatioista on raportoinut tapauksista COVID-19-pandemian aikana.
- Vahvien turvatoimien varmistaminen on elintärkeää luvattoman käytön estämiseksi ja arkaluonteisten potilastietojen suojaamiseksi. Säännösten, kuten GDPR:n ja HIPAA:n, noudattaminen on ratkaisevan tärkeää henkilökohtaisten terveystietojen (PHI) turvaamiseksi ja mahdollistaa tekoälyyn perustuvan kehityksen.
Eettiset näkökohdat
- Yksityisyyden ja puolueellisuuden lisäksi eettisiin huolenaiheisiin kuuluu sen varmistaminen, että tekoälyjärjestelmät ovat avoimia, selitettäviä ja oikeudenmukaisia. Tämä sisältää vastuullisuutta ja päätöksentekoprosesseja koskevien kysymysten käsittelemisen.
- Eettisten kehysten tulisi ohjata tekoälyn kehittämistä ja käyttöönottoa sen varmistamiseksi, että nämä järjestelmät ovat sopusoinnussa yhteiskunnallisten arvojen kanssa ja edistävät oikeudenmukaisia terveydenhuoltotuloksia.
Infrastruktuuri- ja resurssirajoitukset
- Tekoälyratkaisujen käyttöönotto vaatii usein merkittäviä investointeja teknologiainfrastruktuuriin, mukaan lukien laitteistot, ohjelmistot ja ammattitaitoinen henkilöstö. Pienemmät terveydenhuollon organisaatiot voivat kohdata esteitä rajallisten resurssien vuoksi.
- Näihin rajoituksiin puuttuminen edellyttää strategista suunnittelua, kumppanuuksia ja resurssien allokointia, jotta varmistetaan, että tekoälyn edut ovat saatavilla eri terveydenhuoltoympäristöissä.
Tietojen laatu ja saatavuus
- Laadukas, monipuolinen ja edustava data on välttämätöntä tehokkaiden tekoälymallien kouluttamisessa. Tietojen laatuongelmat, kuten puuttuvat arvot tai epäjohdonmukainen muotoilu, voivat kuitenkin haitata tekoälyn suorituskykyä.
- Tietojen laadun varmistaminen edellyttää vankkoja tiedonhallintakäytäntöjä, mukaan lukien tietojen puhdistaminen, validointi ja standardointi luotettavien tekoälyyn perustuvien oivallusten tukemiseksi.
Käärimistä
Nämä ovat haasteita, joihin on puututtava ja jotka on korjattava, jotta tekoälymoduulit olisivat mahdollisimman ilmatiiviitä. Tekoälyn toteutuksen tarkoitus on eliminoida pelon ja skeptismin tilanteet toiminnasta, mutta nämä haasteet vetivät tällä hetkellä saavutusta. Yksi tapa voittaa nämä haasteet on korkealaatuiset terveydenhuollon tietojoukot Shaipilta jotka ovat puolueettomia ja noudattavat myös tiukkoja sääntelyohjeita.
