Рыночная стоимость искусственного интеллекта в здравоохранении достигла нового максимума в 2020 г. $ 6.7bn. Эксперты в этой области и ветераны технологий также сообщают, что к 8.6 году отрасль будет оценена примерно в 2025 млрд долларов, а доход в сфере здравоохранения будет поступать от 22 различных медицинских решений на базе искусственного интеллекта.
По мере того, как вы читаете, во всем мире происходит множество инноваций, направленных на продвижение медицинских услуг, повышение качества обслуживания, прокладывание пути для более точной диагностики заболеваний и многое другое. Пришло время для сектора здравоохранения, основанного на искусственном интеллекте.
Давайте изучим преимущества ИИ в здравоохранении и одновременно проанализируем связанные с этим проблемы. Поскольку мы понимаем и то, и другое, мы также коснемся рисков, неотъемлемых от экосистемы.
Преимущества искусственного интеллекта в здравоохранении
Улучшение результатов лечения пациентов
- Раннее выявление заболеваний: ИИ повышает точность и скорость диагностики таких заболеваний, как рак груди, с помощью расширенного анализа изображений.
- Индивидуальная медицина: ИИ помогает адаптировать лечение на основе индивидуальных особенностей пациента, что повышает эффективность лечения.
Экономические выгоды
- Экономия: Ранняя диагностика и персонализированное лечение сокращают расходы на здравоохранение за счет минимизации осложнений после лечения и повышения эффективности клинических испытаний.
- Эффективность и производительность: ИИ автоматизирует административные задачи, позволяя медицинским работникам сосредоточиться на уходе за пациентами, что повышает эффективность работы и снижает выгорание.
Повышение качества обслуживания пациентов
- Расширение возможностей пациентов: Инструменты на основе искусственного интеллекта позволяют пациентам лучше следить за своим здоровьем с помощью носимых устройств и персонализированных рекомендаций по здоровью.
- Улучшение координации ухода: ИИ способствует улучшению коммуникации и координации между медицинскими бригадами, повышая удовлетворенность пациентов и улучшая результаты лечения.
Исследования и разработки
- Ускоренное открытие лекарств: ИИ ускоряет процесс разработки лекарств, моделируя и оценивая потенциальные методы лечения, сокращая время и затраты на клинические испытания.
- Управление здоровьем населения: ИИ помогает прогнозировать тенденции в области здравоохранения и более эффективно управлять здоровьем населения.
Административная оптимизация
- Автоматизация задач: ИИ автоматизирует такие задачи, как планирование встреч, обработка заявок и ввод данных, снижая административную нагрузку.
- Снижение ошибок: ИИ сводит к минимуму человеческие ошибки при анализе данных и интерпретации медицинских изображений, что позволяет ставить более точные диагнозы.
Расширенные уникальные проблемы данных ИИ в здравоохранении
Несмотря на преимущества ИИ в здравоохранении, есть и определенные недостатки в реализации ИИ. Это как проблемы, так и риски, связанные с их развертыванием. Давайте рассмотрим оба подробнее.
Сохранение конфиденциальности
- Сектор здравоохранения требует строгой конфиденциальности из-за конфиденциального характера данных пациентов, включая электронные медицинские карты (ЭМК), данные клинических испытаний и информацию с носимых устройств. Приложения ИИ часто требуют больших наборов данных для обучения, что вызывает опасения относительно согласия пациентов и прозрачности использования данных.
- Такие правила, как HIPAA, позволяют поставщикам медицинских услуг использовать данные пациентов в операционных целях, но проблемы возникают, когда пациенты не знают, что их данные используются для исследований. В то время как некоторые организации, такие как Google и Mayo Clinic, анонимизируют данные, многие стартапы сохраняют секретность относительно своих источников данных по причинам конкуренции.
- Критически важно найти баланс между конфиденциальностью и инновациями ИИ. Протоколы деидентификации и повторной идентификации существуют, но их необходимо усовершенствовать, чтобы обеспечить безупречную конфиденциальность при продвижении приложений ИИ.
Устранение предвзятости и ошибок
- Ошибки системы ИИ могут возникать из-за человеческих ошибок (например, неверный ввод данных) и неточностей машины (например, алгоритмические ошибки). Например, предубеждения в наборах данных для обучения могут привести к некорректным диагнозам, например, алгоритмы обнаружения рака кожи могут быть менее эффективны на более темных тонах кожи из-за искаженных данных обучения.
- Предубеждения сложнее обнаружить, чем ошибки, поскольку они часто отражают укоренившиеся общественные или системные предрассудки. Для устранения этих предубеждений требуются разнообразные и репрезентативные наборы данных, тщательное тестирование и непрерывный мониторинг для обеспечения справедливых результатов в области здравоохранения.
Установление стандартов деятельности
- Совместимость данных имеет важное значение в здравоохранении из-за вовлеченности множества субъектов, таких как клиники, аптеки и исследовательские центры. Без стандартизированных форматов наборы данных становятся фрагментированными, что приводит к неэффективности и недопониманию между заинтересованными сторонами.
- Эффективная стандартизация подразумевает создание общепринятых протоколов для сбора, хранения и обмена данными. Это гарантирует, что поставщики медицинских услуг смогут беспрепятственно получать доступ к данным и интерпретировать их на разных платформах.
Поддержание безопасности
- Данные здравоохранения являются прибыльной целью для киберпреступников из-за их ценности на черном рынке. Нарушения кибербезопасности, такие как атаки программ-вымогателей, становятся все более распространенными: 37% организаций сообщили об инцидентах во время пандемии COVID-19.
- Обеспечение надежных мер безопасности имеет решающее значение для предотвращения несанкционированного доступа и защиты конфиденциальной информации о пациентах. Соблюдение таких норм, как GDPR и HIPAA, имеет решающее значение для защиты персональной медицинской информации (PHI) при одновременном обеспечении усовершенствований на основе ИИ.
Этические соображения
- Помимо конфиденциальности и предвзятости, этические проблемы включают обеспечение прозрачности, объяснимости и справедливости систем ИИ. Это подразумевает рассмотрение вопросов подотчетности и процессов принятия решений.
- Этические принципы должны определять разработку и внедрение ИИ, чтобы гарантировать, что эти системы соответствуют общественным ценностям и способствуют достижению справедливых результатов в области здравоохранения.
Ограничения инфраструктуры и ресурсов
- Внедрение решений ИИ часто требует значительных инвестиций в технологическую инфраструктуру, включая оборудование, программное обеспечение и квалифицированный персонал. Небольшие организации здравоохранения могут сталкиваться с препятствиями из-за ограниченных ресурсов.
- Устранение этих ограничений требует стратегического планирования, партнерских отношений и распределения ресурсов, чтобы гарантировать доступность преимуществ ИИ в различных медицинских учреждениях.
Качество и доступность данных
- Высококачественные, разнообразные и репрезентативные данные необходимы для обучения эффективных моделей ИИ. Однако проблемы с качеством данных, такие как пропущенные значения или непоследовательное форматирование, могут снизить производительность ИИ.
- Обеспечение качества данных подразумевает надежные методы управления данными, включая очистку, проверку и стандартизацию данных для поддержки надежных аналитических данных на основе ИИ.
Подводя итог
Это проблемы, которые необходимо решить и исправить, чтобы модули ИИ были максимально герметичными. Весь смысл внедрения ИИ состоит в том, чтобы устранить случаи страха и скептицизма в работе, но эти проблемы в настоящее время тянут за собой достижение. Одним из способов преодоления этих трудностей является использование высококачественные наборы медицинских данных от Shaip которые свободны от предвзятости, а также придерживаются строгих нормативных требований.
