Die markwaarde van kunsmatige intelligensie in gesondheidsorg het in 2020 'n nuwe hoogtepunt bereik $ 6.7bn. Kenners op die gebied en veterane op die gebied van tegnologie onthul ook dat die bedryf teen 8.6 ongeveer $ 2025 miljard sal waardeer en dat inkomste uit gesondheidsorg uit 22 verskillende AI-aangedrewe gesondheidsorgoplossings sal kom.
Terwyl u lees, vind talle innovasies regoor die wêreld plaas om gesondheidsorgdienste te bevorder, dienslewering te verhoog, die weg te baan vir 'n beter siekte -diagnose en meer. Die tyd is regtig ryp vir die AI-gedrewe gesondheidsorgsektor.
Kom ons ondersoek die voordele van AI in gesondheidsorg en ontleed terselfdertyd die betrokke uitdagings. Soos ons beide verstaan, sal ons ook die risiko's raak wat deel uitmaak van die ekosisteem.
Die voordele van AI in gesondheidsorg
Kom ons begin eers met die goeie dinge. AI in gesondheidsorg doen uitstekende werk. Dit behaal ook prestasies wat geen mens ooit kon doen nie - voorspel die aanvang van siektes soos nierprobleme en nog 'n paar genetiese afwykings. Hier is 'n uitgebreide lys om u 'n beter idee te gee:
- Google Health het die kode vir die opsporing van nierbeserings gekraak dae voordat dit werklik gebeur. Die huidige diagnose en gesondheidsorgdienste kan beserings eers opspoor nadat dit gebeur het, maar met Google Health kan gesondheidsorgverskaffers die begin van 'n besering akkuraat voorspel.
- Kunsmatige intelligensie is baie nuttig in die deel van kennis in die vorm van opleiding of bygestaan leer. Gespesialiseerde rigtings soos radiologie en oftalmologie verg intense kundigheid, wat slegs deur veterane aan beginners of beginners kan oorgedra word. Met die hulp van AI kan nuwe toetreders egter outonoom leer oor diagnose en behandelingsprosedures. AI help hier met die demokratisering van kennis.
- Gesondheidsorgorganisasies doen daagliks baie oortollige take. Met die toetrede van AI kan hulle sulke take outomatiseer en meer tyd spandeer aan take wat hoër prioriteit het. Dit is baie voordelig vir kliniek- of hospitaalbestuur, EHR -onderhoud, pasiëntmonitering en meer.
- AI -algoritmes verminder ook bedryfsuitgawes en maksimaliseer die produksietye aansienlik. Van vinniger diagnose tot persoonlike behandelingsplanne, AI bring doeltreffendheid teen koste-effektiewe pryse in.
- Robottoepassings wat deur AI -algoritmes aangedryf word, word ontwikkel om chirurge te help om belangrike operasies uit te voer. Toegewyde AI -stelsels verseker presisie en verminder die gevolge of newe -effekte van operasies.
Die risiko's en uitdagings van AI in gesondheidsorg
Alhoewel die voordele van AI in gesondheidsorg, is daar ook sekere tekortkominge aan AI -implementering. Dit is beide die uitdagings en risiko's verbonde aan die implementering daarvan. Kom ons kyk na albei in detail.
Omvang van die fout
Wanneer ons ook al oor KI praat, glo ons inherent dat hulle perfek is en dat hulle nie foute kan maak nie. Terwyl KI-stelsels opgelei is om presies te doen wat hulle veronderstel is om deur algoritmes en toestande te doen, kan die fout uit verskillende ander aspekte en redes spruit. Foute as gevolg van swak kwaliteit data wat vir opleidingsdoeleindes gebruik word of ondoeltreffende algoritmes kan 'n KI-module se vermoë om akkurate resultate te lewer beperk.
As dit mettertyd gebeur, kan prosesse en werkstrome wat op hierdie AI -modules staatmaak, konsekwent swak resultate lewer. Byvoorbeeld, 'n kliniek of 'n hospitaal kan ondanks outomatisering ondoeltreffend wees in bedbestuurspraktyke, 'n chatbot kan 'n persoon vals diagnoseer met 'n besorgdheid soos Covid-19 of erger, diagnoses misloop en meer.
Konsekwente beskikbaarheid van data
As die beskikbaarheid van kwaliteitdata 'n uitdaging is, is die konsekwente beskikbaarheid daarvan ook. KI-gebaseerde gesondheidsorgmodules vereis massiewe volumes data vir opleidingsdoeleindes en gesondheidsorg is 'n sektor waar data oor afdelings en vlerke gefragmenteer is. Jy sal meer ongestruktureerde data vind as gestruktureerde data in die vorm van apteekrekords, EBW's, data van draagbare en fiksheidsnyers, versekeringsrekords en meer.
Daar is dus groot werk in die opsomming en merk van gesondheidsorgdata, selfs al is dit beskikbaar vir spesifieke gebruiksgevalle. Hierdie fragmentering van data vergroot ook die omvang van foute.
Data vooroordeel
AI -modules weerspieël wat hulle leer en die algoritmes daaragter. As hierdie algoritmes of datastelle 'n vooroordeel het, sal die resultate ook na spesifieke uitkomste neig. Byvoorbeeld, as m-health-toepassings nie op spesifieke aksente reageer nie omdat hulle nie daarvoor opgelei is nie, gaan die doel van toeganklike gesondheidsorg verlore. Alhoewel dit slegs een voorbeeld is, is daar belangrike gevalle wat die grens tussen lewe en dood kan wees.
Privaatheids- en kuberveiligheidsuitdagings
Gesondheidsorg behels 'n paar van die mees vertroulike inligting oor individue, soos hul persoonlike besonderhede, siektes en bekommernisse, bloedgroep, allergietoestande en meer. As AI -stelsels gebruik word, word hul data dikwels gebruik en gedeel deur verskeie vleuels in die gesondheidsorgsektor vir presiese dienslewering. Dit gee aanleiding tot privaatheidskwessies, waar gebruikers blootgestel word aan die vrees dat hul data vir uiteenlopende doeleindes gebruik word. Met betrekking tot kliniese toetse, is konsepte soos ontkenning van data kom ook in die prentjie.
Die ander kant van die muntstuk is kuberveiligheid, waar die veiligheid en vertroulikheid van hierdie datastelle van die grootste belang is. Omdat uitbuiters gesofistikeerde aanvalle veroorsaak, moet gesondheidsorgdata teen alle vorme van oortredings en kompromieë beskerm word.
Wikkel
Dit is die uitdagings wat aangespreek en reggestel moet word vir KI-modules om so lugdig as moontlik te wees. Die hele punt van KI-implementering is om gevalle van vrees en skeptisisme uit bedrywighede uit te skakel, maar hierdie uitdagings trek tans die prestasie. Een manier waarop jy hierdie uitdagings kan oorkom is, met hoë kwaliteit gesondheidsorgdatastelle van Shaip wat vry is van vooroordeel en ook aan streng regulatoriese riglyne voldoen.
