Dit is al genoeg gesê, maar AI blyk 'n veranderlike in die gesondheidsorgbedryf te wees. Pasiënte neem nou net passiewe deelnemers aan die gesondheidsorgketting oor hul gesondheid deur middel van lugdigte AI-aangedrewe pasiëntmoniteringstelsels, drabare toestelle, gevisualiseerde insigte oor hul toestande en meer. Vanuit die oogpunt van dokters en verskaffers van gesondheidsorg, maak AI die weg oop vir robotarms, gesofistikeerde analise- en diagnostiese modules, ondersteunende chirurgiese bots, voorspellende vlerke om genetiese afwykings en probleme op te spoor, en meer.
Namate KI egter voortgaan om gesondheidsorgaspekte te beïnvloed, is die uitdagings wat met die generering en instandhouding van data geassosieer word, ewe aan die toeneem. Soos u weet, kan 'n KI-module of -stelsel slegs goed presteer as dit vir 'n lang tydperk presies opgelei is met relevante en kontekstuele datastelle.
In die blog sal ons die unieke uitdagings ondersoek wat kundiges en spesialiste in gesondheidsorg in die gesig staar wanneer die gebruik van AI in gesondheidsorg steeds toeneem wat hul kompleksiteit betref.
1. Uitdagings om privaatheid te handhaaf
Gesondheidsorg is 'n sektor waar privaatheid van kardinale belang is. Uit die besonderhede wat in die elektroniese gesondheidsrekords van pasiënte en data wat tydens kliniese proewe versamel is na data wat draagbare toestelle vir pasiëntmonitering op afstand stuur, vereis elke sentimeter in die gesondheidsorgruimte die grootste privaatheid.
As daar soveel privaatheid betrokke is, hoe word nuwe AI -toepassings wat in gesondheidsorg ontplooi word, opgelei? In verskeie gevalle is pasiënte in die algemeen nie bewus daarvan dat hul data vir studie- en navorsingsdoeleindes gebruik word nie. Regulasies wat deur HIPAA genoem word, impliseer ook dat organisasies en gesondheidsorgverskaffers pasiëntdata vir gesondheidsorgfunksies kan gebruik en data en insigte met relevante ondernemings kan deel.
Daar is baie werklike voorbeelde hiervoor. Vir basiese begrip, verstaan dat Google 'n 10-jarige navorsingsbegrip met Mayo Clinic onderhou en beperkte toegang tot data wat geanonimiseer of ont-geïdentifiseer.
Alhoewel dit redelik blatant is, is verskeie AI-gebaseerde opstartbedrywe wat werk aan die implementering van voorspellende analise-oplossings in die mark, oor die algemeen baie bewus van hul bronne vir kwaliteit AI-opleidingsdata. Dit is duidelik as gevolg van mededingende redes.
Aangesien dit so 'n sensitiewe onderwerp is, is privaatheid iets wat veterane, kundiges en navorsers toenemend gretig is vir 'n deurlopende wit hoed. Daar is HIPAA-protokolle vir data-de-identifikasie en klousules vir heridentifikasie in plek. In die toekoms sal ons moet werk aan hoe naatloos privaatheid gevestig kan word, terwyl ons terselfdertyd gevorderde KI-oplossings ontwikkel.
2. Uitdagings in die uitskakeling van vooroordele en foute
Foute en vooroordele in die gesondheidsorgsegment kan dodelik wees vir pasiënte en gesondheidsorgorganisasies. Foute wat voortspruit uit misplaaste of verkeerd in lyn gebring selle, lusteloosheid, of selfs sorgeloosheid kan die verloop van medikasie of diagnose vir pasiënte verander. 'n Verslag wat deur die Pennsylvania Patient Safety Authority vrygestel is, het aan die lig gebring dat ongeveer 775 probleme in EHR-modules geïdentifiseer is. Hieruit het mensgebonde foute ongeveer 54.7% getel en masjiengebonde foute byna 45.3%.
Afgesien van foute, is vooroordeel nog 'n ernstige oorsaak wat ongewenste gevolge vir gesondheidsorgondernemings kan inhou. Anders as foute, is vooroordeel moeiliker om op te spoor of te identifiseer as gevolg van inherente neiging tot sekere oortuigings en praktyke.
'N Klassieke voorbeeld van hoe vooroordeel sleg kan wees, kom uit 'n verslag wat deel dat algoritmes wat gebruik word om velkanker by mense op te spoor, geneig is om minder akkuraat te wees op donkerder velkleur omdat hulle meestal opgelei is om simptome op ligte velkleure op te spoor. Die opsporing en uitskakeling van vooroordele is deurslaggewend en die enigste weg vorentoe vir betroubare gebruik van AI in gesondheidsorg.
3. Uitdagings by die daarstelling van bedryfstandaarde
Data -interoperabiliteit is 'n belangrike woord om in die gesondheidsorg te onthou. Soos u weet, is gesondheidsorg 'n ekosisteem van uiteenlopende elemente. U het klinieke, diagnostiese sentrums, rehabilitasiesentrums, apteke, R & D -vlerke en meer. Dikwels benodig meer as een van hierdie elemente dat data op die beoogde doeleindes werk. In sulke gevalle moet die data wat ingesamel word, eenvormig en gestandaardiseer word, sodat dit dieselfde lyk en lees, ongeag wie daarna kyk.
By gebrek aan standaardisering, sal daar chaos heers met elke element wat sy eie weergawe van dieselfde rekord behou. Wie dus vanuit 'n nuwe perspektief na 'n datastel kyk, gaan outomaties verlore en benodig die hulp van die betrokke owerheid om die inhoud van die datastel te verstaan.
Om dit te vermy, moet standaardisering meer effektief gemaak word vir entiteite. Betekenis, spesifieke formate, voorwaardes en protokolle moet duidelik uiteengesit word vir verpligte nakoming. Slegs dan kan daardie data naatloos saamwerk.
4. Uitdagings om die veiligheid te handhaaf
Sekuriteit is nog 'n belangrike bekommernis in gesondheidsorg. Dit is wat die duurste sal wees wanneer aspekte wat verband hou met dataprivaatheid minder ernstig opgeneem word. Gesondheidsorgdata is 'n skatkis van insigte vir kuberkrakers en uitbuiters en die afgelope tyd was daar tonne gevalle van kuberveiligheidsoortredings. Ransomware en ander kwaadwillige aanvalle is regoor die wêreld uitgevoer.
Selfs te midde van die Covid-19-pandemie, naby 37% van die respondente op 'n opname gedeel dat hulle 'n aanval op ransomware ondervind het. Kuberveiligheid is op enige gegewe tydstip die sleutel.
Wikkel
Data-uitdagings in gesondheidsorg is nie net daartoe beperk nie. Namate ons gevorderde integrasie en werking van KI in gesondheidsorg verstaan, word die uitdagings net meer ingewikkeld, oorvleuel en verweef.
Soos altyd, sou ons 'n manier vind om die uitdagings aan te pak en plek te maak vir gesofistikeerde AI -stelsels wat belowe om te maak gesondheidsorg AI meer akkuraat en toeganklik.
