Пазарната стойност на изкуствения интелект в здравеопазването достигна нов връх през 2020 г. $ 6.7bn. Експерти в областта и технологични ветерани също така разкриват, че индустрията ще бъде оценена на около 8.6 милиарда долара до 2025 г. и че приходите в здравеопазването ще дойдат от цели 22 различни здравни решения, задвижвани от AI.
Докато четете, множество иновации се случват по целия свят, за да популяризират здравните услуги, да издигнат предоставянето на услуги, да проправят пътя за по-добро диагностициране на заболявания и много други. Времето наистина е назряло за сектора на здравеопазването, управляван от AI.
Нека проучим ползите от ИИ в здравеопазването и едновременно с това да анализираме свързаните предизвикателства. Тъй като разбираме и двете, ще се докоснем и до рисковете, които са неразделна част от екосистемата.
Ползите от AI в здравеопазването
Да започнем първо с хубавите неща. ИИ в здравеопазването върши огромна работа. Той също така постига подвизи, които никой човек никога не е успявал – предсказва появата на заболявания като проблеми с бъбреците и още няколко генетични заболявания. За да ви дадем по-добра представа, ето обширен списък:
- Google Health разби кода за откриване на появата на бъбречни увреждания дни преди това действително да се случи. Настоящите диагностични и здравни услуги могат да открият наранявания само след като се случат, но с Google Health доставчиците на здравни услуги могат точно да предвидят началото на нараняване.
- Изкуственият интелект е изключително полезен при споделянето на знания под формата на обучение или подпомагано обучение. Специализирани области като радиология и офталмология изискват интензивен опит, който може да бъде предаден само от ветерани на начинаещи или начинаещи. С помощта на AI обаче новите участници могат да научат за диагностиката и процедурите за лечение автономно. AI помага за демократизирането на знанието тук.
- Здравните организации изпълняват много излишни задачи ежедневно. Навлизането на AI им позволява да автоматизират такива задачи и да отделят повече време за задачи с по-висок приоритет. Това е изключително полезно при управление на клиника или болница, поддръжка на ЕЗД, наблюдение на пациенти и др.
- Алгоритмите с изкуствен интелект също така намаляват оперативните разходи и значително увеличават времето за изход. От по-бърза диагностика до персонализирани планове за лечение, AI внася ефективност на рентабилни цени.
- Разработват се роботизирани приложения, задвижвани от AI алгоритми, за да помогнат на хирурзите при извършването на важни операции. Специализираните AI системи осигуряват прецизност и минимизират последствията или страничните ефекти от операциите.
Рисковете и предизвикателствата на ИИ в здравеопазването
Докато предимствата на AI в здравеопазването, има и някои недостатъци на внедряването на AI. Те са както по отношение на предизвикателствата, така и на рисковете, свързани с тяхното внедряване. Нека разгледаме и двете в детайли.
Обхват на грешката
Винаги, когато говорим за AI, ние по същество вярваме, че са перфектни и че не могат да правят грешки. Въпреки че AI системите са обучени да правят точно това, което трябва чрез алгоритми и условия, грешката може да произтича от различни други аспекти и причини. Грешка, дължаща се на данни с лошо качество, използвани за целите на обучението или неефективни алгоритми, може да ограничи способността на AI модула да предоставя точни резултати.
Когато това се случи с течение на времето, процесите и работните процеси, които разчитат на тези AI модули, могат постоянно да дават лоши резултати. Например, клиника или болница може да има неефективност в практиките за управление на леглото въпреки автоматизацията, чатбот може да постави фалшива диагноза на лице с проблем като Covid-19 или по-лошо, да пропусне диагностицирането и др.
Постоянна наличност на данни
Ако наличието на качествени данни е предизвикателство, такова е и постоянната им наличност. Модулите за здравеопазване, базирани на изкуствен интелект, изискват огромни обеми данни за целите на обучението, а здравеопазването е сектор, в който данните са фрагментирани между подразделения и крила. Ще намерите повече неструктурирани данни, отколкото структурирани под формата на аптечни записи, ЕЗД, данни от носими и фитнес тракери, застрахователни досиета и др.
Така че има огромна работа по отношение на анотиране и маркиране на здравни данни, дори ако те са налични за конкретни случаи на употреба. Това фрагментиране на данни увеличава и обхвата на грешката.
Отклонение в данните
AI модулите са отражение на това, което научават, и на алгоритмите зад тях. Ако тези алгоритми или набори от данни имат пристрастие в тях, резултатите непременно също ще бъдат склонни към конкретни резултати. Например, ако приложенията за мобилно здравеопазване не успеят да отговорят на определени акценти, защото не са били обучени за тях, целта на достъпното здравеопазване се губи. Въпреки че това е само един пример, има решаващи случаи, които могат да бъдат границата между живота и смъртта.
Предизвикателства, свързани с поверителността и киберсигурността
Другата страна на монетата е киберсигурността, където безопасността и поверителността на тези набори от данни са от най-голямо значение. Тъй като експлоататорите предизвикват сложни атаки, здравните данни трябва да бъдат защитени от всякакви форми на пробиви и компромиси.
Завършвайки
Това са предизвикателствата, които трябва да бъдат разгледани и коригирани, за да бъдат AI модулите възможно най-херметични. Целият смисъл на прилагането на AI е да се премахнат случаите на страх и скептицизъм от операциите, но тези предизвикателства в момента дърпат постижението. Един от начините да преодолеете тези предизвикателства е с набори от висококачествени здравни данни от Shaip които са свободни от пристрастия и също така се придържат към строги регулаторни указания.
