Förvänta dig inte att bli behandlad av en robotläkare nästa gång du besöker läkarmottagningen. Datorer och algoritmer kanske talar om för oss vad vi ska titta på, vad vi ska köpa och vem vi ska lägga till i våra sociala nätverk, men forskning tyder på att AI inom sjukvården inte kommer att ersätta mänskliga vårdgivare inom den närmaste framtiden.
Det kan dock hjälpa till att ersätta förvirrande pappersarbete, förlängda väntetider, felaktiga diagnoser och andra oönskade delar av vårdupplevelsen med mer gynnsamma. AI kan också hjälpa mänskliga läkare att skala deras metoder för att behandla fler patienter och ge dem möjlighet att tillhandahålla mer personlig, effektiv vård till enskilda patienter.
Ja, även år 2021 tenderar samtal om AI och automatisering inom sjukvården att fokusera på potential, löfte och möjligheter. De flesta möjligheterna för AI-drivna applikationer inom området ligger trots allt fortfarande framför oss – främst för att stora hinder fortfarande måste övervinnas för att bana väg för ett brett införande inom området. Tills dess kommer denna transformerande teknik att fortsätta diskuteras i termer av vad som skulle kunna vara (snarare än vad som är).
På Shaip vill vi förändra samtalet genom att hjälpa AI-utvecklingsteam att övervinna dessa hinder. Vi älskar att prata om vad framtiden kan innebära för AI inom hälso- och sjukvården, men vi älskar att skapa den framtiden ännu mer. Innan vi går in på hur vi gör det, låt oss dock ta en stund att fokusera på nuet.
AI är inte bara redo att förändra vården för alltid; det har redan. Medan den fortfarande är relativt ny har tekniken genomsyrat nästan alla aspekter av det moderna sjukvårdssystemet:
- I kliniska miljöer använder läkare AI-assisterade avbildningsverktyg med avancerade mönsterigenkänningsfunktioner för att undersöka resultaten av CT-skanningar, MR-undersökningar och andra typer av visuella analyser, så att de snabbare och mer exakt kan upptäcka sjukdom och diagnostisera skada.
- I klassrummet hjälper maskininlärningsverktyg eleverna att samla djupare insikter om människokroppen än någonsin tidigare och ge dem makten till bygga nya lösningar med verkliga applikationer.
- I laboratoriet utnyttjar forskare sofistikerade program för att korsreferera nya läkemedelsformler med mediciner som redan är kända för att vara säkra. De kan sedan replikera och itera på dessa för att utveckla motgift och vacciner på rekordtid.
- Administratörer och chefer använder AI-applikationer för att skapa mer intuitiva, effektiva patientupplevelser som samtidigt genererar intäkter för leverantörer och garanterar patienter av högre kvalitet. Listan fortsätter och fortsätter.
Eftersom du läser detta inser du förmodligen redan att AI:s inverkan på vårt hälso- och sjukvårdssystem har varit enorm – och den kommer bara att bli större. Med tanke på de otaliga olika aktörer som ingår i sektorn verkar antalet utmaningar som AI-lösningar potentiellt kan hantera oändligt.
Shaip är här för att hjälpa till att få dessa lösningar till liv. Våra tjänster gör det möjligt för företag och företagare att bygga transformativ AI-teknik som kan lösa verkliga problem i stor skala genom att eliminera några av de största hindren på deras sätt. Och för team som arbetar inom hälso- och sjukvården finns det gott om sådana.
Vägspärrar och röda flaggor
Löftet om AI inom hälso- och sjukvården har aldrig varit större, men att integrera tekniken i det monolitiska sjukvårdssystemet kommer att vara en process fylld med hinder. Kanske är inget mer betydelsefullt än de reglerande hinder som skiljer medicin från andra industrier där adoption har skett snabbare.
Det har gått nästan ett kvarts sekel sedan kongressen antog Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), men samma lagstiftning styr fortfarande hur vårdgivare hanterar patientdata år 2021. Tyvärr ger den allt fler frågor än svar för läkare, patienter och entreprenörer som vill bygga ny medicinsk teknik. Dessutom konvergerar HIPAA-mandat nu med nyare regleringar om personligt identifierbar information (PII) som Europeiska unionens allmänna dataskyddsförordning (GDPR), Singapores personuppgiftslag (PDPA) och California Consumer Privacy Act (CCPA) som representerar den första heltäckande lagstiftningen som reglerar dataanvändning här i USA.
Den ökade ökningen av telehealth-krav som följde med covid-19-pandemin har bara lett till ytterligare regelverksproblem . Till att börja med får många patienter distansbehandling via plattformar som inte uppfyller HIPAA-standarder, vilket kan göra dem sårbara för integritetshot. Även plattformar som följer reglerna utgör risker, eftersom de kan avslöja känslig patientinformation för vinst . Den ökade efterfrågan på virtuell vård har gett upphov till många digitala tjänster som faller utanför HIPAA:s ursprungliga omfattning, och det har tvingat stora teknikföretag som Facebook, Alphabet, Amazon och Microsoft att ge sig in på marknaden , vilket medför ny innovation samt behovet av ytterligare tillsyn.
För tillsynsmyndigheter blir det allt svårare att upprätthålla efterlevnad inom detta komplexa mandatsystem, eftersom data används på nya sätt och av ett växande antal aktörer. För team som hoppas kunna bygga och distribuera AI-drivna tekniker i vårdutrymmet krävs det också lagstadgad expertis som helt enkelt är svår att hitta för att säkerställa att dessa verktyg uppfyller befintliga standarder.
Också svårt att hitta? Högkvalitativa medicinska data. Reglering kan förhindra att vissa nya tekniker uppnår omfattande användning, men utan kvalitetsdata kommer AI-drivna verktyg inte ens att komma över utvecklingsstadiet.
En nyligen publicerad studie i Journal of the American Medical Association fann att den geografiska fördelningen av patienter vars data används för att träna maskininlärningsalgoritmer mestadels är begränsad till ett fåtal stater, närmare bestämt Kalifornien, New York och Massachusetts. Med tanke på de ekonomiska, sociala, beteendemässiga och andra attribut som dessa patienter kan dela med varandra men inte med resten av landet, skulle algoritmer som tränas på dessa data kunna generalisera dåligt. Detta problem skulle kunna lösas med mer diversifierade datamängder, men återigen är data svåra att samla in. När de väl har samlats in är de också svåra att organisera, vilket är ytterligare ett viktigt steg för utvecklare av maskininlärningstekniker.
Många företag gör betydande investeringar för att hitta eller skapa data för sina algoritmer och spenderar sedan ännu mer pengar på att betala annotatörer för att märka dem. Precis som med alltför homogena datamängder kommer data som inte är korrekt märkt och sammanställd att träna AI-program att generera partiska och felaktiga resultat, vilket skapar problem som inte lätt kan åtgärdas. Tyvärr kommer dessa problem att fortsätta att vara vanliga för team som arbetar med AI-teknik inom hälso- och sjukvården. Forskning från Gartner visar att upp till 85 % av AI-projekten kommer att ge felaktiga resultat till följd av bias i datahanteringen fram till 2022.
Återigen finns det många andra utmaningar för att skapa AI-applikationer för vård, både kända och okända. När fler utvecklare går in i rymden och fler leverantörer konfronteras med beslut om huruvida de ska lägga till AI-drivna lösningar i sina strategier för behandling av patienter, väcker dessa utmaningar stora. Även om hinder är oundvikliga när du försöker bygga användbara, transformativa verktyg med hjälp av ny teknik, hjälper Shaip team att övervinna många av de största hindren som utvecklare i rymden just nu står inför.
Hur Shaip Powers Healthcare AI Progress
Shaip erbjuder en serie lösningar som är utformade speciellt för team som arbetar med AI-applikationer inom sjukvården. Tillsammans kan de hjälpa dig att uppnå en betydande och mångfacetterad avkastning på din investering och bygga skalbara produkter som ger en verkligt bestående effekt på branschen.
Fullt hanterad datainsamling
För att kunna bygga applikationer som verkligen kan vara användbara för vårdorganisationer måste team bygga lösningar som konsekvent genererar korrekta, opartiska resultat. Visst, du kanske hör om AI-teknik som exakt upptäcker och diagnostiserar sjukdomar, men det händer vanligtvis i scenarier där artificiella begränsningar används för att kontrollera kända träningsbegränsningar, till exempel brist på relevant kvalitetsdata. Om du hoppas kunna utveckla en produkt som uppnår en omfattande användning i verkliga kliniska miljöer, måste den kunna leverera optimala resultat under ett stort antal omständigheter med hög insats. Med andra ord behöver du mycket pålitlig data i världsklass för att träna dina algoritmer.
Shaips helt hanterade datainsamlingstjänster säkerställer att du har den information du behöver när du behöver den. Med vår egen mobilapp, patenterade webbaserade plattform och erfarna interna projektteam kan vi hämta data från nästan alla kombinationer av åldersgrupper, demografi och utbildningsbakgrund. Vår insamlingsprocess för människa innefattar ämnesexperter inom vården för att säkerställa att de uppgifter du får uppfyller de högsta standarderna för kvalitet och tillförlitlighet. Förutom att identifiera, profilera och anskaffa data tar vi också hand om datarengöring och förberedelse, så att ditt team kan fokusera på andra aktiviteter med hög effekt.
Flera dataformat
Vi kan leverera en mängd olika datauppsättningar som innehåller bilder, video, ljud och text för att driva ett brett spektrum av AI-modeller.
Text:
Shaip har hundratals erfarna yrkesverksamma tillgängliga för att genomföra dataanmärkningar på praktiskt taget alla typer av textdata, från läkaranteckningar till försäkringsanspråk, vilket ger dig möjlighet att avslöja insikter som annars skulle förbli dolda i ostrukturerade datamängder. Dessutom gör vår intuitiva, anpassningsbara molnplattform dig att skräddarsy anteckningar för mycket specifika användningsfall och få domänspecifika insikter för att informera teknikutveckling.
audio:
Shaip har en bevisad meritlista i att bygga och optimera mycket funktionell konversations-AI, chatbots och röstbots. Tack vare vårt världsomspännande nätverk av kvalificerade lingvister och ett team som kan samla in och kommentera volymer av ljuddata – inklusive oskriptade samtal mellan läkare och patienter, yttranden och väckningsord, monologer och andra typer av tal – kan vi hjälpa dig träna tal -aktiverade applikationer snabbt och effektivt.
Bild:
Våra bildutbildningsdatasatser analyseras med hjälp av en kombination av kirurgiskt exakta manuella processer och toppmodern teknik för applikationer som är beroende av sofistikerade datorsyn och mönsterigenkänningsfunktioner. Och vi tillhandahåller inte bara uppgifterna; Vi kan också hjälpa dig att utveckla maskininlärningsalgoritmer i världsklass för att driva lösningar som kan känna igen mänskliga ansikten, mat, dokument, medicinska laboratoriebilder, geospatiala bilder och annan visuell information.
video:
Våra medarbetare, erfarenhet och teknik gör det möjligt för oss att uppfylla praktiskt taget alla videokommentarer. Vad vi gör bäst är att spåra objekt: Annotera videor bild för ram för att lära datorer att känna igen specifika objekt genom maskininlärning. Oavsett om du bygger AI-aktiverad robotutrustning för att hjälpa läkare i kliniska miljöer eller applikationer som förbättrar interaktioner mellan patienter och sjuksköterskor under telehälsoutnämningar, kan vi hjälpa till.
Försäkran om överensstämmelse
Shaip erbjuder licensierade hälsodata för att underlätta denna börda för team som utvecklar AI-modeller som analyserar textbaserade patientjournaler, bilder från datortomografi, röntgenbilder (och annan visuell diagnostik), läkarinspelningar och dussintals andra datatyper. Med Shaips API:er får du tillgång till detta växande bibliotek av avidentifierade journaler och kontextualiserade medicinska data av hög kvalitet (inklusive mer än 10 miljoner datamängder från mer än 60 olika platser runt om i världen) som uppfyller alla HIPAA- och Safe Harbor-standarder (inklusive borttagning av alla 18 identifierare som omfattas av dessa riktlinjer). För team som behöver mer omfattande tjänster kan vi skala upp dataavidentifiering över flera tillsynsjurisdiktioner.
Som branschledande inom avidentifiering av data, maskning av data och anonymisering av data är patientens integritet kärnan i våra lösningar. Vi tillhandahåller expertcertifiering och granskning av avidentifieringskvalitet och följer omfattande riktlinjer för personlig hälsoinformation (PHI) i enlighet med Safe Harbor-standarderna. På samma sätt låter ShaipCloud-plattformen dig komma åt dina data i en säker miljö, vilket ytterligare minskar risken för bristande efterlevnad.
Låt oss gå framåt tillsammans
På Shaip förstår vi AIs enorma potential att förbättra praktiskt taget alla aspekter av det befintliga sjukvårdssystemet, och vi är glada att låna ut vår expertis till de organisationer som arbetar för att frigöra den potentialen. Vi är också djupt bekanta med de unika utmaningar som dessa organisationer står inför, och alla våra tjänster är utformade med tanke på dessa utmaningar.
Om du är en del av ett team som arbetar med hälsovårdslösningar som drivs av AI och maskininlärningsteknik , vill vi gärna hjälpa dig att driva ditt initiativ framåt. Vår erfarenhet sträcker sig över hela AI-utvecklingscykeln, och vi har arbetat med projekt av nästan alla omfattningar – vi har ännu inte stött på ett enda som varit för stort eller för litet. Om du behöver mer information, kontakta oss idag.
