AI inom hälsovård

AI: s roll i vården: fördelar, utmaningar och allt däremellan

Marknadsvärdet för artificiell intelligens inom hälso- och sjukvården nådde en ny topp år 2020 kl $ 6.7bn. Experter inom området och tekniska veteraner avslöjar också att industrin skulle värderas till cirka 8.6 miljarder dollar år 2025 och att intäkterna inom vården kommer från så många som 22 olika AI-drivna hälsolösningar.

Som du läser händer massor av innovationer över hela världen för att marknadsföra hälsovårdstjänster, höja serviceleveransen, bereda vägen för bättre sjukdomsdiagnos och mer. Tiden är verkligen mogen för den AI-drivna sjukvårdssektorn.

Låt oss utforska fördelarna med AI i vården och analysera samtidigt utmaningarna. Som vi förstår båda kommer vi också att beröra de risker som är integrerade i ekosystemet.

Fördelarna med AI i vården

Fördelarna med Ai inom vården

Låt oss börja med de bra sakerna först. AI inom vården gör ett fantastiskt jobb. Det gör också prestationer som ingen människa någonsin har kunnat - förutsäga uppkomsten av sjukdomar som njurproblem och några fler genetiska störningar. För att ge dig en bättre uppfattning, här är en omfattande lista:

  • Google Health har knäckt koden för att upptäcka uppkomsten av njurskador dagar innan det faktiskt händer. Den nuvarande diagnosen och hälso- och sjukvårdstjänsterna kan upptäcka skador först efter att de inträffat, men med Google Health kan vårdgivare exakt förutsäga skadans början.
  • Artificiell intelligens är oerhört hjälpsam vid kunskapsdelning i form av utbildning eller assisterat lärande. Specialiserade områden som radiologi och oftalmologi kräver intensiv expertis, som bara kan överlämnas av veteraner till nybörjare eller nybörjare. Med hjälp av AI kan nya aktörer dock lära sig mer om diagnos- och behandlingsförfaranden autonomt. AI hjälper till att demokratisera kunskap här.
  • Sjukvårdsorganisationer utför dagligen många redundanta uppgifter. Inträdet av AI tillåter dem att automatisera sådana uppgifter och lägga mer tid på uppgifter som har högre prioritet. Detta är oerhört fördelaktigt vid klinik- eller sjukhusledning, EHR -underhåll, patientövervakning och mer.
  • AI -algoritmer minskar också driftskostnaderna och maximerar produktionstiderna avsevärt. Från snabbare diagnos till personliga behandlingsplaner, AI ger effektivitet till kostnadseffektiva priser.
  • Robotapplikationer som drivs av AI -algoritmer utvecklas för att hjälpa kirurger att utföra viktiga operationer. Dedikerade AI -system säkerställer precision och minimerar konsekvenserna eller biverkningarna av operationer.

Högkvalitativ sjukvård/medicinsk data för AI- och ML-modeller

Riskerna och utmaningarna för AI inom vården

Medan fördelarna med AI inom vården finns det också vissa brister med AI -implementeringar. Dessa är både vad gäller utmaningarna och riskerna med deras distribution. Låt oss titta på båda i detalj.

Felets omfattning

När vi pratar om AI så tror vi att de är perfekta och att de inte kan göra misstag. Medan AI-system är tränade för att exakt göra vad de ska genom algoritmer och villkor, kan felet bero på olika andra aspekter och orsaker. Fel på grund av att data av dålig kvalitet används för träningsändamål eller ineffektiva algoritmer kan begränsa en AI-moduls förmåga att leverera korrekta resultat.

När detta händer över tid kan processer och arbetsflöden som är beroende av dessa AI -moduler konsekvent ge dåliga resultat. Till exempel kan en klinik eller ett sjukhus ha ineffektivitet i sänghanteringsmetoder trots automatisering, en chatbot kan felaktigt diagnostisera en person med en oro som Covid-19 eller värre, missa diagnoser och mer.

Konsekvent tillgänglighet av data

Om tillgången på kvalitetsdata är en utmaning, så är den konsekventa tillgängligheten av den också. AI-baserade sjukvårdsmoduler kräver enorma mängder data för utbildningsändamål och sjukvård är en sektor där data är fragmenterad över divisioner och vingar. Du hittar mer ostrukturerad data än strukturerad i form av apoteksjournaler, EPJ, data från wearables och fitness trackers, försäkringsrekord och mer.

Så det finns massivt arbete när det gäller att kommentera och märka vårddata även om de är tillgängliga för specifika användningsfall. Denna fragmentering av data ökar också omfattningen av fel.

Databias

AI -moduler återspeglar vad de lär sig och algoritmerna bakom dem. Om dessa algoritmer eller datamängder har en förspänning i sig, kommer resultaten också att vara benägna att riktas mot specifika resultat. Till exempel, om m-hälsotillämpningar inte svarar på särskilda accenter eftersom de inte har utbildats för dem, försvinner syftet med tillgänglig sjukvård. Även om detta bara är ett exempel, finns det avgörande exempel som kan vara gränsen mellan liv och död.

Sekretess- och cybersäkerhetsutmaningar

Sekretess & amp; Cybersäkerhetsutmaningar Hälso- och sjukvård omfattar några av de mest konfidentiella uppgifterna om individer som deras personliga detaljer, sjukdomar och problem, blodgrupp, allergitillstånd och mer. När AI -system används, används och delas deras data ofta av flera vingar inom vårdsektorn för exakt tjänsteleverans. Detta ger upphov till integritetsfrågor, där användare utsätts för rädslan för att deras data används för olika ändamål. När det gäller kliniska prövningar, begrepp som avidentifiering av data komma in i bilden också.

Den andra sidan av myntet är cybersäkerhet, där säkerheten och konfidentialiteten för dessa datamängder är av optimal vikt. Eftersom exploatörer utlöser sofistikerade attacker måste vårddata skyddas från alla former av överträdelser och kompromisser.

Inslag Up

Det här är utmaningarna som måste åtgärdas och fixas för att AI-moduler ska vara så lufttäta som möjligt. Hela poängen med AI-implementering är att eliminera fall av rädsla och skepsis från operationer, men dessa utmaningar drar för närvarande prestationen. Ett sätt du kan övervinna dessa utmaningar är, med högkvalitativa hälsodataset från Shaip som är fria från partiskhet och även följer strikta regulatoriska riktlinjer.

Social Dela