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
Начнем сначала с хорошего. ИИ в здравоохранении делает огромную работу. Он также совершает подвиги, которые ни один человек никогда не мог предсказать - предсказать начало заболеваний, таких как проблемы с почками и еще несколько генетических нарушений. Чтобы дать вам лучшее представление, вот обширный список:
- Google Health взломал код для определения начала травмы почек за несколько дней до того, как это произойдет на самом деле. Современные службы диагностики и здравоохранения позволяют обнаруживать травмы только после того, как они произошли, но с помощью Google Health поставщики медицинских услуг могут точно предсказать начало травмы.
- Искусственный интеллект чрезвычайно полезен в обмене знаниями в форме обучения или вспомогательного обучения. Специализированные области, такие как радиология и офтальмология, требуют глубоких знаний, которые ветераны могут передать только новичкам или новичкам. Однако с помощью искусственного интеллекта новые участники могут самостоятельно узнавать о процедурах диагностики и лечения. AI помогает здесь демократизировать знания.
- Медицинские организации ежедневно выполняют множество повторяющихся задач. Внедрение ИИ позволяет им автоматизировать такие задачи и тратить больше времени на задачи с более высоким приоритетом. Это очень полезно в управлении клиникой или больницей, обслуживании EHR, мониторинге пациентов и т. Д.
- Алгоритмы искусственного интеллекта также сокращают операционные расходы и значительно увеличивают время вывода. ИИ обеспечивает эффективность по доступным ценам - от более быстрой диагностики до индивидуальных планов лечения.
- Роботизированные приложения, основанные на алгоритмах искусственного интеллекта, разрабатываются, чтобы помочь хирургам выполнять важные операции. Специальные системы искусственного интеллекта обеспечивают точность и минимизируют последствия или побочные эффекты операций.
Риски и проблемы искусственного интеллекта 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.
Объем ошибки
Всякий раз, когда мы говорим об ИИ, мы по своей сути верим, что он совершенен и что он не может ошибаться. В то время как системы ИИ обучены точно делать то, что они должны делать с помощью алгоритмов и условий, ошибка может быть связана с другими аспектами и причинами. Ошибка из-за того, что данные низкого качества используются для целей обучения или из-за неэффективных алгоритмов, может ограничить способность модуля ИИ давать точные результаты.
Когда это происходит с течением времени, процессы и рабочие процессы, зависящие от этих модулей ИИ, могут постоянно давать плохие результаты. Например, клиника или больница могут неэффективно управлять койками, несмотря на автоматизацию, чат-бот может ложно диагностировать человека с такой проблемой, как Covid-19 или хуже, упускать диагностику и многое другое.
Постоянная доступность данных
Если доступность качественных данных является проблемой, так же как и их постоянная доступность. Модули здравоохранения на основе ИИ требуют огромных объемов данных для целей обучения, а здравоохранение — это сектор, в котором данные фрагментированы по подразделениям и подразделениям. Вы найдете больше неструктурированных данных, чем структурированных в виде аптечных записей, Электронные записи, данные с носимых устройств и фитнес-трекеров, страховые записи и многое другое.
Итак, предстоит огромная работа по аннотированию и маркировке медицинских данных, даже если они доступны для конкретных случаев использования. Эта фрагментация данных также увеличивает количество ошибок.
Смещение данных
Модули ИИ - это отражение того, чему они учатся, и стоящих за ними алгоритмов. Если эти алгоритмы или наборы данных имеют предвзятость, результаты обязательно будут иметь тенденцию к конкретным результатам. Например, если приложения мобильного здравоохранения не реагируют на определенные акценты, потому что они не были обучены им, цель доступного здравоохранения теряется. Хотя это всего лишь один пример, есть важные примеры, которые могут быть гранью между жизнью и смертью.
Проблемы конфиденциальности и кибербезопасности
Здравоохранение включает в себя некоторые из самых конфиденциальных данных о людях, такие как их личные данные, болезни и проблемы, группа крови, состояния аллергии и многое другое. Когда используются системы искусственного интеллекта, их данные часто используются и совместно используются несколькими подразделениями в секторе здравоохранения для точного предоставления услуг. Это порождает проблемы с конфиденциальностью, когда пользователи опасаются того, что их данные будут использоваться в различных целях. Что касается клинических испытаний, такие концепции, как деидентификация данных войти в картину.
Другая сторона медали - это кибербезопасность, где безопасность и конфиденциальность этих наборов данных имеют оптимальное значение. Поскольку злоумышленники запускают изощренные атаки, медицинские данные должны быть защищены от любых и всех форм взлома и компрометации.
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.
