Markedsverdien av kunstig intelligens i helsevesenet nådde et nytt høydepunkt i 2020 kl $ 6.7bn. Eksperter på feltet og teknologiveteraner avslører også at industrien vil være verdsatt til rundt 8.6 milliarder dollar innen 2025, og at inntektene i helsevesenet vil komme fra så mange som 22 forskjellige AI-drevne helsetjenester.
Mens du leser, skjer det tonnevis av innovasjoner over hele verden for å fremme helsetjenester, heve tjenestelevering, bane vei for bedre sykdomsdiagnose og mer. Tiden er virkelig moden for den AI-drevne helsesektoren.
La oss utforske fordelene med AI i helsevesenet og samtidig analysere utfordringene involvert. Slik vi forstår begge deler, vil vi også berøre risikoene som er integrert i økosystemet.
Fordelene med AI i helsevesenet
La oss starte med de gode tingene først. AI i helsevesenet gjør en enorm jobb. Det er også å oppnå bragder som ingen mennesker noen gang har vært i stand til - forutsi utbruddet av sykdommer som nyreproblemer og noen flere genetiske lidelser. For å gi deg en bedre idé, her er en omfattende liste:
- Google Health har knekt koden for å oppdage utbruddet av nyreskader dager før det faktisk skjer. Gjeldende diagnose- og helsetjenester kan oppdage skader først etter at de har skjedd, men med Google Health kan helsepersonell nøyaktig forutsi begynnelsen av en skade.
- Kunstig intelligens er enormt nyttig i kunnskapsdeling i form av trening eller assistert læring. Spesialiserte felt som radiologi og oftalmologi krever intens ekspertise, som bare kan gis av veteraner til nybegynnere eller nybegynnere. Ved hjelp av AI kan imidlertid nye aktører lære om diagnose og behandlingsprosedyrer autonomt. AI hjelper til med å demokratisere kunnskap her.
- Helseorganisasjoner gjør mange overflødige oppgaver på daglig basis. Innføringen av AI lar dem automatisere slike oppgaver og bruke mer tid på oppgaver som har høyere prioritet. Dette er enormt fordelaktig i klinikk- eller sykehusadministrasjon, EPJ-vedlikehold, pasientovervåking og mer.
- AI-algoritmer reduserer også driftskostnadene og maksimerer produksjonstiden betraktelig. Fra raskere diagnose til personlig tilpassede behandlingsplaner, AI bringer inn effektivitet til kostnadseffektive priser.
- Robotapplikasjoner drevet av AI-algoritmer utvikles for å hjelpe kirurger med å utføre viktige operasjoner. Dedikerte AI-systemer sikrer presisjon og minimerer konsekvensene eller bivirkningene av operasjoner.
Risikoene og utfordringene ved AI i helsevesenet
Mens fordelene med AI i helsevesenet, er det også visse mangler ved AI-implementeringer. Disse er både når det gjelder utfordringer og risikoer knyttet til utplasseringen. La oss se på begge i detalj.
Omfang av feil
Når vi snakker om AI, tror vi iboende at de er perfekte og at de ikke kan gjøre feil. Mens AI-systemer er opplært til nøyaktig å gjøre det de skal gjennom algoritmer og forhold, kan feilen stamme fra forskjellige andre aspekter og årsaker. Feil på grunn av data av dårlig kvalitet som brukes til treningsformål eller ineffektive algoritmer kan begrense en AI-moduls evne til å levere nøyaktige resultater.
Når dette skjer over tid, kan prosesser og arbeidsflyter som er avhengige av disse AI-modulene konsekvent gi dårlige resultater. For eksempel kan en klinikk eller et sykehus ha ineffektivitet i sengebehandlingspraksis til tross for automatisering, en chatbot kan feilaktig diagnostisere en person med en bekymring som Covid-19 eller verre, gå glipp av diagnostisering og mer.
Konsekvent tilgjengelighet av data
Hvis tilgjengeligheten av kvalitetsdata er en utfordring, så er den konsistente tilgjengeligheten av dem også. AI-baserte helsemoduler krever enorme mengder data for opplæringsformål, og helsevesenet er en sektor der data er fragmentert på tvers av divisjoner og vinger. Du finner mer ustrukturerte data enn strukturerte i form av apotekjournaler, EPJ, data fra wearables og treningssporere, forsikringsposter og mer.
Så det er massivt arbeid når det gjelder å kommentere og merke helsedata selv om de er tilgjengelige for spesifikke brukstilfeller. Denne fragmenteringen av data øker også omfanget av feil.
Databias
AI-moduler er en refleksjon av det de lærer og algoritmene bak dem. Hvis disse algoritmene eller datasettene har en skjevhet i seg, vil resultatene også være tilbøyelige til spesifikke utfall. For eksempel, hvis m-health-applikasjoner ikke reagerer på bestemte aksenter fordi de ikke ble opplært for dem, går formålet med tilgjengelig helsehjelp tapt. Selv om dette bare er ett eksempel, er det viktige tilfeller som kan være grensen mellom liv og død.
Utfordringer for personvern og cybersikkerhet
Helsetjenester involverer noen av de mest konfidensielle opplysningene om enkeltpersoner, for eksempel deres personlige detaljer, sykdommer og bekymringer, blodgruppe, allergitilstander og mer. Når AI-systemer brukes, blir dataene deres ofte brukt og delt av flere fløyer i helsesektoren for presis tjenestelevering. Dette gir opphav til personvernproblemer, der brukere blir utsatt for frykt for at dataene deres blir brukt til ulike formål. Med hensyn til kliniske studier, konsepter som avidentifikasjon av data kommer også inn i bildet.
Den andre siden av mynten er cybersikkerhet, hvor sikkerheten og konfidensialiteten til disse datasettene er av optimal betydning. Med utnyttere som utløser sofistikerte angrep, må helsedata beskyttes mot alle former for brudd og kompromisser.
Innpakning Up
Dette er utfordringene som må løses og fikses for at AI-moduler skal være så lufttette som mulig. Hele poenget med AI-implementering er å eliminere tilfeller av frykt og skepsis fra operasjoner, men disse utfordringene trekker for tiden prestasjonen. En måte du kan overvinne disse utfordringene på er, med høykvalitets helsetjenester datasett fra Shaip som er fri for partiskhet og også overholder strenge regulatoriske retningslinjer.
