ИИ в борьбе с неравенствами в отношении здоровья

В отрасли здравоохранения различия являются различиями в доступе к лечению и результатам пациентов среди различных групп. Они вызывают потерю жизни и доллара, оба из которых неприемлемы. В долгосрочной перспективе они приводят к серьезным последствиям для всех, а не только для тех, кто напрямую повлиял.

Поскольку эта проблема настолько широкая и сложная, поставщики должны решать его с помощью искусственного интеллекта. Эта технология имеет интеллект человека и скорость суперкомпьютера, поэтому она может разрешить болевые точки, с которыми человечество боролось на протяжении десятилетий.

Что такое различия в здоровье?

Разница в состоянии здоровья - это различия в состоянии здоровья, продолжительности жизни и доступе к уходу среди различных групп населения. Они распространяются на результаты пациента, включая смертность и качество жизни. Например, уровень младенческой смертности может быть выше среди маргинальных групп, потому что они могут с большей вероятностью отсутствовать дородовой уходы, жить в небезопасных районах или предвзятость во время родов.

Раса и этническая принадлежность являются преобладающими факторами. В Соединенных Штатах,Около 42% людейОпределить как люди цвета, а 58% - белые. Несмотря на то, что эти группы почти равномерно разделены, их забота неравна. Латиноамериканские люди более чем в два раза чаще будут незастрахованы. Азиатские взрослые с меньшей вероятностью получат помощь в области психического здоровья. Черные младенцы в два раза чаще умирают.

Глядя за пределы биологических факторов

Биологические факторы не единственные соображения. Хотя раса, этническая принадлежность и наследственная болезнь играют основную роль, социальные элементы, такие как условия жизни, занимают центральное место в этом обсуждении, потому что их можно избежать. Чьего -то страхового статуса, ситуации с трудоустройством и уровня дохода не должны диктовать качество их ухода, но это часто случается.

В идеальном мире каждый получает одинаковый уровень заботы независимо от своего происхождения или генетики. Однако это не всегда то, как это работает. Медицинские работники не являются целенаправленными преференциальными - все, от местоположения больницы до уровня образования человека, может непреднамеренно создать несправедливые, системные различия в результатах пациентов.

Последствия неравенства

Несправедливый доступ к лечению и плохие результаты пациентов оказывают широкие волновые эффекты. Например, поставщики могут испытывать трудности с содержанием распространения инфекционного заболевания. Кроме того, люди могут обратиться к злоупотреблению психоактивными веществами, чтобы лечить свои условия, что способствует преступности, бедности и уровню безработицы - все это дорогое управление.

Исследование, проведенное в 2023 году от Национальных институтов здравоохранения, было первым, кто оценил общее экономическое бремя неравенства в области здоровья для расовых и этнических меньшинств с использованием подхода к справедливости в отношении здоровья. Установилось, что они вызвалиПо оценкам, 451 миллиард долларовВ 2018 году, на 41% по сравнению с 2014 годом. Интересно, что штаты с самым высоким бременем были одними из самых густонаселенных и разнообразных.

Большинство экспертов согласны с тем, что неравенство в системе здравоохранения США стоит сотни миллиардов долларов в год. Примечательно, что косвенные последствия неравенства могут привести к проблемам здоровья поколений, что заставило эти потери расти в геометрической прогрессии.

Некоторые считают, что эта потеря будет баллон в течение следующих нескольких десятилетий. Deloitte предсказывает этоможет превзойти 1 триллион долларов в годК 2040 году, если его оставить без внимания, учет расходов на душу населения и изменения населения. Это увеличение утроит среднестатистическую ежегодную медицинскую помощь в среднем с 1000 до 3000 долларов.

ИИ может помочь устранить различия

ИИ может помочь уменьшить различия и способствовать капиталу, улучшая доступность, поддерживая разнообразие и устранение общих болезненных точек.

Персонализация профилактической помощи

Эта технология обеспечивает гиперлизализацию, анализируя демографические данные, местоположение и историю семьи. Это сообщит о поставщиках и пациентах о осложнениях со здоровьем, проверке заболеваний и соответствующих вмешательствах, предотвращая небольшие проблемы от снежного кома. Поддержание здорового всех помогает устранить различные различия.

Автоматизация повседневных задач

Модель машинного обучения может автоматизировать повседневные задачи, такие как сбор информации, выставление счетов и расписания. Исследования показывают, что технологии могут автоматизировать30% административных обязанностей медсестер, помогая им больше сосредоточиться на уходе за пациентами и меньше на документах. У них будет больше времени, чтобы осмысленно решать проблемы людей.

Удаление языковых барьеров

Поставщики могут использовать большую языковую модель для перевода по требованию, что поможет им общаться с людьми всех национальностей и происхождения. Это также упростило бы сложную медицинскую терминологию для людей с низким уровнем медицинской грамотности.

Долгосрочные решения с AI

Персонализация ухода, удаление языковых барьеров и автоматизация административной работы - отличное использование ИИ. Тем не менее, устранение основной причины неравенства в отношении здоровья в США требует углубленного многократного подхода.

Диверсификация медицинского образования

С разнообразиявлияет на многие аспекты успехаВ здравоохранении это фундаментально. Тем не менее, студенты и жители часто происходят из преимущественно белого, высшего уровня. ИИ может помочь сделать медицинскую школу и резидентуру более инклюзивными, улучшив обзоры заявителей и стипендиальные правила.

Решение системных барьеров позволяет недостаточно обслуживаемым группам представлять своих сверстников в медицинской сфере. Большее представительство может привести к улучшению результатов пациента. Непрерывный мониторингнеобходимо для успехаинициатив в области разнообразия здравоохранения, справедливости и включения, поскольку это показывает, насколько эффективны изменения.

Оптимизация размещения в больнице

Политики могут использовать ИИ для анализа огромного количества демографических, медицинских и социально -экономических данных, чтобы определить, где построить новую больницу или как укреплять службы экстренной помощи. Это поможет улучшить результаты пациентов в районах с низким, средним и высоким доходом.

Определение основных причин

Как правило, маргинальные и недостаточно обслуживаемые группы с большей вероятностью испытывают неравенство. В то время как предвзятость играет роль, социальные условия являются более преобладающими факторами. Например, у кого-то, кто испытывает отсутствие продовольственной безопасности в молодом возрасте, может развиться проблемы со здоровьем, связанные с недоеданием. Если у них развивается вторичное состояние, их перспективы ухудшаются.

Этот человек может понадобиться предпочтительное лечение, чтобы избежать плохого исхода. Как предполагает этот пример, разница между равенством и справедливостью сложна и легко пропустить. ИИ может анализировать миллиарды косвенных переменных для определения риска и приоритетных уровней, что делает здравоохранение более объективным.

Этические и технические соображения

Индустрия здравоохранения пытается учесть различия в здоровье. По данным Всемирной организации здравоохранения, разрыв в страхе в области здравоохранения среди женщин, новорожденных и детей в странах с низким уровнем доходапочти был вдвое вдвоев последнем десятилетии. Этот прогресс монументален, но есть еще место для улучшения.

Поскольку люди могут попросить ИИ проанализировать массовые наборы данных или автоматизировать простые задачи на простом языке, почти любой может его использовать. Тем не менее, это не означает, что реализация проста. С одной стороны, профессионалы должны предотвратить распространение своих моделей. Надежные аудиторские программы и прозрачность необходимы для смягчения изученных предрассудков.

Дрифт данных является аналогичной проблемой. Это несоответствие возникает, когда данные обучения становятся менее репрезентативными для реальной информации, которая влияет на точность и достоверность. Инженеры ИИ должны регулярно проверять производительность модели и переподтировать при необходимости.

Конфиденциальность данных и согласие пациента являются важными этическими проблемами, которые следует учитывать. Объекты должны быть прозрачными в отношении их использования ИИ, рассказывая людям, какую информацию они собирают и где они ее хранят. Ландшафт кибербезопасности развивается в геометрической прогрессии, поэтому важно информировать их о потенциальных рисках безопасности.

ИИ может улучшить справедливость в отношении здоровья

ИИ не серебряная пуля. Тем не менее, это может сгладить морщины в существующих стратегиях справедливости в отношении здоровья, помогая медсестрам, администраторам, политикам и пациентам найти решение. Если достаточное количество больниц примет его, это может потенциально ликвидировать несправедливость, экономя США в год сотни миллиардов долларов.