ИИ в здравоохранении: преимущества, проблемы и все, что между ними

Искусственный интеллект в здравоохранении превысил новый максимум в семь миллиардов в 2020 году. По оценкам многих отраслевых экспертов, к 2025 году отрасль будет стоить намного больше миллиардов и что до 22 медицинских решений на основе ИИ могут приносить доход в здравоохранении.

Сектор здравоохранения, основанный на искусственном интеллекте, достиг зрелости в то время, когда в сфере здравоохранения происходит множество инноваций, повышающих уровень предоставления услуг, открывающих путь к более точному выявлению заболеваний и т. д.

Мы обсудим преимущества ИИ в здравоохранении, а также рассмотрим его проблемы. Мы также обсудим общий риск экосистемы.

Преимущества искусственного интеллекта в сфере здравоохранения

Во-первых, давайте поговорим о хороших вещах. ИИ в здравоохранении отлично справляется со своей задачей. Он также совершает подвиги, которых не удавалось ни одному человеческому существу: предсказывать появление таких заболеваний, как проблемы с почками и другие генетические нарушения. Чтобы дать вам лучшее представление, вот его подробный список:

• Новое приложение Google Health может обнаруживать повреждения почек за несколько дней до их возникновения. Текущие медицинские и диагностические службы могут обнаруживать травмы только после того, как они произошли, но с помощью Google Health поставщики медицинских услуг могут точно предсказать травмы до их возникновения.

• Только опытные специалисты могут передавать знания и опыт новичкам в специализированных областях, таких как радиология и офтальмология. Искусственный интеллект может помочь в обмене знаниями для обучения или вспомогательного обучения. Однако с помощью ИИ новые участники могут самостоятельно узнавать о диагностических и лечебных процедурах. ИИ помогает демократизировать знания здесь.

• Медицинские организации ежедневно выполняют множество избыточных задач, а ввод с помощью ИИ позволяет им автоматизировать такие задачи и тратить больше времени на задачи с более высоким приоритетом. Это может быть очень полезно при клиническом или стационарном управлении, обслуживании электронных медицинских карт, мониторинге пациентов и многом другом.

• Алгоритмы искусственного интеллекта также позволяют сократить операционные расходы и ускорить и уточнить сроки производства, от более быстрой диагностики до более персонализированного плана лечения.

• Роботизированные приложения на основе алгоритмов искусственного интеллекта разрабатываются, чтобы помочь хирургам выполнять важные операции. Специальные системы искусственного интеллекта обеспечивают точность и минимизируют последствия или побочные эффекты операций.
  

Взгляд на риски и проблемы, связанные с искусственным интеллектом в секторе здравоохранения:

Однако у ИИ есть и определенные недостатки, и его внедрение будет сопряжено как с проблемами, так и с рисками. Давайте подробно рассмотрим оба.

Область возможных ошибок

Всякий раз, когда мы обсуждаем искусственный интеллект, мы по своей сути верим, что он совершенен и не может ошибаться. В то время как системы ИИ обучены делать именно то, что они должны делать с помощью алгоритмов и условий, ошибка может быть связана с другими аспектами и другими причинами.

Использование данных низкого качества для целей обучения или неэффективных алгоритмов может негативно сказаться на способности модуля ИИ давать точные результаты. Когда это происходит со временем, процессы и рабочие процессы, использующие эти модули ИИ, могут постоянно давать плохие результаты.

Например, клиника или больница могут иметь неэффективные методы управления койками, несмотря на автоматизацию, чат-бот может ложно диагностировать человека с такой проблемой, как Covid-19 или хуже, пропустить диагноз и многое другое.

Постоянная доступность данных

Качество данных является сложной задачей, но не менее важна и их постоянная доступность. Модули здравоохранения на основе ИИ требуют больших объемов данных для обучения, а здравоохранение — это сектор, где данные фрагментированы на подразделения и крылья. Вы найдете больше неструктурированных данных, чем структурированных, в виде записей аптек, электронных медицинских карт, данных с носимых устройств и фитнес-трекеров, страховых записей и многого другого.

Таким образом, предстоит проделать огромный объем работы по аннотированию и маркировке медицинских данных, даже если они доступны для конкретных случаев использования. Эта фрагментация данных также увеличивает масштаб ошибки.

Смещение данных

Модули ИИ отражают то, чему они учатся, и алгоритмы, лежащие в их основе. Если эти алгоритмы или наборы данных необъективны, результаты, вероятно, будут смещены в сторону конкретных результатов. Например, если приложения для здоровья не могут реагировать на определенные акценты, потому что они не были обучены для этого, цель доступного здравоохранения теряется. Хотя это всего лишь один пример, многие другие могут иметь значение между жизнью и смертью.

Проблемы конфиденциальности и кибербезопасности

Информация о здоровье людей, такая как их данные, болезни и проблемы, группа крови, аллергические состояния и многое другое, является одной из наиболее конфиденциальных данных. Для точного предоставления услуг данные систем ИИ часто используются несколькими подразделениями сектора здравоохранения. Это вызывает опасения по поводу конфиденциальности, поскольку пользователи могут опасаться, что их данные будут использоваться для различных целей. Что касается клинических испытаний, в картину также входят такие понятия, как деидентификация данных.

С другой стороны, кибербезопасность необходима для безопасности и целостности этих наборов данных. По мере того, как злоумышленники проводят изощренные атаки, медицинские данные должны быть защищены от всех форм взломов и компрометации.

Резюме

Эти проблемы необходимо решить и исправить, чтобы сделать модули ИИ максимально герметичными. Цель [интеграции ИИ для сектора здравоохранения] (https://www.aritaweb.com) состоит в том, чтобы устранить случаи страха и скептицизма в работе, но в настоящее время эти проблемы достигаются.