Elég sokszor elhangzott, de a mesterséges intelligencia bizonyítja, hogy megváltoztatja az egészségügyi ágazatot. Mivel a betegek csupán passzív résztvevői az egészségügyi láncnak, a páciensek most már légmentesen működő, mesterséges intelligenciával működő betegfigyelő rendszerek, hordható eszközök, állapotuk vizualizált betekintése stb. Az orvosok és az egészségügyi szolgáltatók szemszögéből az AI utat nyit a robotkarok, a kifinomult elemzési és diagnosztikai modulok, a segítő sebészeti robotok, a genetikai rendellenességek és aggodalmak felderítésére szolgáló prediktív szárnyak és még sok más számára.
Mivel azonban a mesterséges intelligencia továbbra is befolyásolja az egészségügyi szempontokat, az adatok generálásával és karbantartásával kapcsolatos kihívások is egyre nagyobbak. Mint ismeretes, egy AI-modul vagy rendszer csak akkor tud jól teljesíteni, ha hosszú ideig pontosan betanította a releváns és kontextus szerinti adatkészletekkel.
A blogban megvizsgáljuk azokat az egyedülálló kihívásokat, amelyekkel a szakértők és az egészségügyi szakemberek szembesülnek, amikor az AI egészségügyi alkalmazási lehetőségei összetettségükben egyre nőnek.
1. Kihívások a magánélet megőrzésében
Az egészségügy olyan ágazat, ahol a magánélet kulcsfontosságú. A részletekből, amelyek a elektronikus egészségügyi nyilvántartások A betegek és a klinikai vizsgálatok során összegyűjtött adatok olyan adatokhoz, amelyeket a beteg távfelügyeletéhez hordható eszközök továbbítanak, az egészségügyi tér minden centimétere a legnagyobb titoktartást igényli.
Ha ennyi adatvédelemről van szó, hogyan képezik ki az egészségügyben telepített új AI -alkalmazásokat? Nos, több esetben a betegek általában nem tudják, hogy adataikat tanulmányi és kutatási célokra használják fel. A HIPAA által említett szabályozások azt is jelentik, hogy a szervezetek és az egészségügyi szolgáltatók felhasználhatják a betegek adatait egészségügyi funkciók ellátására, és megoszthatják az adatokat és a betekintést az érintett vállalkozásokkal.
Rengeteg valós példa van erre. Az alapvető megértés érdekében vegye figyelembe, hogy a Google határozottan fenntartja a 10 éves kutatási megállapodást a Mayo Clinic-szel, és korlátozott hozzáférést biztosít az adatokhoz. anonimizálják vagy azonosítják.
Bár ez nyilvánvaló, számos AI-alapú startup, amely a prediktív elemzési megoldások bevezetésén dolgozik a piacon, általában eléggé múlik a minőségi AI-képzési adatok forrásairól. Ennek nyilvánvalóan versenytani okai vannak.
Mivel egy ilyen kényes téma, a magánélet olyasvalami, amiért a veteránok, a szakértők és a kutatók egyre jobban szeretik a fehér kalapot. Léteznek HIPAA-protokollok az adatok azonosításának megszüntetésére, valamint az újraazonosításra vonatkozó záradékok. A jövőben azon kell dolgoznunk, hogy a magánélet zökkenőmentesen biztosítható legyen, miközben fejlett AI-megoldásokat fejlesztünk.
2. Kihívások a torzítások és hibák kiküszöbölésében
Az egészségügyi szegmensben előforduló hibák és elfogultságok halálos kimenetelűek lehetnek a betegek és az egészségügyi szervezetek számára. A rosszul elhelyezett vagy rosszul illeszkedő sejtekből, letargiából vagy akár gondatlanságból eredő hibák megváltoztathatják a betegek gyógyszeres kezelését vagy diagnózisát. A Pennsylvaniai Betegbiztonsági Hatóság által közzétett jelentés feltárta, hogy körülbelül 775 problémát azonosítottak az EHR-modulokban. Ebből az emberi eredetű hibák 54.7%, a gépi hibák pedig közel 45.3%-ot tettek ki.
A hibákon kívül az elfogultság egy másik súlyos ok, amely nemkívánatos következményekkel járhat az egészségügyi vállalatoknál. A hibákkal ellentétben az elfogultságokat nehezebb észrevenni vagy azonosítani, mert bizonyos meggyőződésekre és gyakorlatokra hajlamosak.
A klasszikus példa arra, hogy az elfogultság rossz lehet, egy jelentésből származik, amely megosztja, hogy az embereknél a bőrrák kimutatására használt algoritmusok általában kevésbé pontosak a sötétebb bőrszíneken, mert többnyire arra voltak kiképezve, hogy észleljék a tüneteket a világos bőrszínen. Az előítéletek felderítése és kiküszöbölése döntő fontosságú és az egyetlen előrelépési út az AI megbízható felhasználásához az egészségügyben.
3. Kihívások a működési szabványok kialakításában
Az adatok interoperabilitása fontos szó, amelyet emlékezni kell az egészségügyben. Mint tudják, az egészségügy különböző elemekből álló ökoszisztéma. Rendelkeznek klinikákkal, diagnosztikai központokkal, rehabilitációs központokkal, gyógyszertárakkal, K + F szárnyakkal stb. Gyakran előfordul, hogy ezen elemek közül egynél többre van szükség ahhoz, hogy az adatok a rendeltetésüknek megfelelően működjenek. Ilyen esetekben az összegyűjtött adatoknak egységeseknek kell lenniük és szabványosítaniuk kell, hogy azok kinézzenek és olvassanak, függetlenül attól, hogy ki nézi őket.
Szabványosítás hiányában káosz lesz, amikor minden elem megtartja ugyanazon rekord saját verzióját. Tehát aki új szemszögből nézi az adatkészletet, az automatikusan elveszik, és az érintett hatóság segítségét igényli az adathalmaz tartalmának megértéséhez.
Ennek elkerülése érdekében a szabványosítást hatékonyabbá kell tenni az egységek között. A jelentést, a konkrét formátumokat, feltételeket és protokollokat egyértelműen meg kell határozni a kötelező betartás érdekében. Ezek az adatok csak akkor válhatnak zökkenőmentesen átjárhatóvá.
4. A biztonság fenntartásával kapcsolatos kihívások
A biztonság egy másik kulcsfontosságú szempont az egészségügyben. Ez az, ami a legdrágábbnak bizonyul majd, ha az adatvédelemmel kapcsolatos szempontokat kevésbé veszik komolyan. Az egészségügyi adatok a betekintések kincsesládáját jelentik a hackerek és a kizsákmányolók számára, és az utóbbi időben rengeteg kiberbiztonsági incidens történt. Ransomware és más rosszindulatú támadásokat hajtottak végre szerte a világon.
Még a Covid-19 járvány közepette is közel A felmérésben résztvevők 37% -a megosztották, hogy ransomware támadást tapasztaltak. A kiberbiztonság minden pillanatban kulcsfontosságú.
Csomagolta
Az egészségügyben az adatokkal kapcsolatos kihívások nem csak ezekre korlátozódnak. Ahogy megértjük a mesterséges intelligencia fejlett integrációját és működését az egészségügyben, a kihívások egyre bonyolultabbak, átfedőek és összefonódnak.
Mint mindig, megtaláljuk a módját a kihívások kezelésének, és utat engedünk a kifinomult AI -rendszereknek, amelyek megígérik egészségügyi AI pontosabb és elérhetőbb.
