Έχει ειπωθεί αρκετές φορές, αλλά η τεχνητή νοημοσύνη αποδεικνύεται ότι αλλάζει το παιχνίδι στον κλάδο της υγείας. Από το να είναι απλώς παθητικοί συμμετέχοντες στην αλυσίδα υγειονομικής περίθαλψης, οι ασθενείς αναλαμβάνουν τώρα τον έλεγχο της υγείας τους μέσω αεροστεγών συστημάτων παρακολούθησης ασθενών με τεχνητή νοημοσύνη, φορητών συσκευών, οπτικοποιημένων πληροφοριών για την κατάστασή τους και πολλά άλλα. Από τη σκοπιά των γιατρών και των παρόχων υγειονομικής περίθαλψης, η τεχνητή νοημοσύνη ανοίγει το δρόμο για ρομποτικούς βραχίονες, εξελιγμένες αναλύσεις και διαγνωστικές ενότητες, βοηθητικά χειρουργικά ρομπότ, προγνωστικά φτερά για τον εντοπισμό γενετικών διαταραχών και ανησυχιών και πολλά άλλα.
Ωστόσο, καθώς η τεχνητή νοημοσύνη συνεχίζει να επηρεάζει τις πτυχές της υγειονομικής περίθαλψης, αυτό που αυξάνεται εξίσου είναι οι προκλήσεις που σχετίζονται με τη δημιουργία και τη διατήρηση δεδομένων. Όπως γνωρίζετε, μια μονάδα ή σύστημα AI μπορεί να αποδώσει καλά μόνο εάν έχει εκπαιδευτεί με ακρίβεια με σχετικά και συμφραζόμενα σύνολα δεδομένων για παρατεταμένο χρονικό διάστημα.
Στο ιστολόγιο, θα εξερευνήσουμε τις μοναδικές προκλήσεις που αντιμετωπίζουν οι ειδικοί και οι ειδικοί στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης όταν οι περιπτώσεις χρήσης τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη συνεχίζουν να αυξάνονται ως προς την πολυπλοκότητά τους.
1. Προκλήσεις στη διατήρηση της ιδιωτικής ζωής
Η υγειονομική περίθαλψη είναι ένας τομέας όπου η ιδιωτικότητα είναι ζωτικής σημασίας. Από τις λεπτομέρειες που υπεισέρχονται στο ηλεκτρονικά αρχεία υγείας των ασθενών και των δεδομένων που συλλέγονται κατά τη διάρκεια κλινικών δοκιμών σε δεδομένα που μεταδίδουν φορητές συσκευές για απομακρυσμένη παρακολούθηση ασθενών, κάθε ίντσα στον χώρο της υγειονομικής περίθαλψης απαιτεί απόλυτη προστασία της ιδιωτικής ζωής.
Αν υπάρχει τόσο μεγάλο απόρρητο, πώς εκπαιδεύονται οι νέες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης που αναπτύσσονται στην υγειονομική περίθαλψη; Λοιπόν, σε αρκετές περιπτώσεις, οι ασθενείς δεν γνωρίζουν γενικά ότι τα δεδομένα τους χρησιμοποιούνται για σκοπούς μελέτης και έρευνας. Οι κανονισμοί που αναφέρονται από την HIPAA υποδηλώνουν επίσης ότι οι οργανισμοί και οι πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης μπορούν να χρησιμοποιούν δεδομένα ασθενών για λειτουργίες υγειονομικής περίθαλψης και να μοιράζονται δεδομένα και πληροφορίες με σχετικές επιχειρήσεις.
Υπάρχουν πολλά παραδείγματα από τον πραγματικό κόσμο για αυτό. Για βασική κατανόηση, κατανοήστε ότι η Google διατηρεί σταθερά μια 10ετή ερευνητική κατανόηση με την Mayo Clinic και μοιράζεται περιορισμένη πρόσβαση σε δεδομένα που ανώνυμα ή απο-ταυτοποιημένα.
Αν και αυτό είναι πολύ κραυγαλέο, αρκετές startups που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη που εργάζονται για την ανάπτυξη λύσεων πρόβλεψης αναλυτικών στοιχείων στην αγορά, γενικά δεν ενδιαφέρονται για τις πηγές τους για ποιοτικά δεδομένα εκπαίδευσης σε τεχνητή νοημοσύνη. Αυτό οφείλεται προφανώς σε αγωνιστικούς λόγους.
Όντας ένα τόσο ευαίσθητο θέμα, το απόρρητο είναι κάτι που οι βετεράνοι, οι ειδικοί και οι ερευνητές ενδιαφέρονται όλο και περισσότερο για ένα συνεχόμενο λευκό καπέλο. Υπάρχουν πρωτόκολλα HIPAA για αποαναγνώριση δεδομένων και ρήτρες για επαναπροσδιορισμό. Στο μέλλον, θα πρέπει να εργαστούμε για το πώς μπορεί να δημιουργηθεί απρόσκοπτα το απόρρητο, ενώ ταυτόχρονα αναπτύσσουμε προηγμένες λύσεις τεχνητής νοημοσύνης.
2. Προκλήσεις για την εξάλειψη των προκαταλήψεων και των λαθών
Τα λάθη και οι προκαταλήψεις στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης θα μπορούσαν να αποδειχθούν θανατηφόρα για τους ασθενείς και τους οργανισμούς υγειονομικής περίθαλψης. Σφάλματα που προέρχονται από λανθασμένα ή εσφαλμένα ευθυγραμμισμένα κύτταρα, λήθαργος ή ακόμα και απροσεξία θα μπορούσαν να αλλάξουν την πορεία της φαρμακευτικής αγωγής ή της διάγνωσης για τους ασθενείς. Μια αναφορά που δόθηκε στη δημοσιότητα από την Αρχή Ασφάλειας Ασθενών της Πενσυλβάνια αποκάλυψε ότι εντοπίστηκαν περίπου 775 προβλήματα σε μονάδες ΗΜΥ. Από αυτό, τα σφάλματα που συνδέονται με τον άνθρωπο ήταν περίπου 54.7% και τα σφάλματα συνδεδεμένα με μηχανή αριθμούσαν κοντά στο 45.3%.
Εκτός από τα λάθη, οι προκαταλήψεις είναι μια άλλη σοβαρή αιτία που θα μπορούσε να έχει ανεπιθύμητες συνέπειες στις εταιρείες υγειονομικής περίθαλψης. Σε αντίθεση με τα σφάλματα, οι προκαταλήψεις είναι πιο δύσκολο να εντοπιστούν ή να εντοπιστούν λόγω της εγγενούς κλίσης σε ορισμένες πεποιθήσεις και πρακτικές.
Ένα κλασικό παράδειγμα για το πώς η προκατάληψη μπορεί να είναι κακή προέρχεται από μια αναφορά, η οποία αναφέρει ότι οι αλγόριθμοι που χρησιμοποιούνται για την ανίχνευση του καρκίνου του δέρματος στους ανθρώπους τείνουν να είναι λιγότερο ακριβείς σε πιο σκούρες αποχρώσεις δέρματος, επειδή ήταν κυρίως εκπαιδευμένοι να ανιχνεύουν συμπτώματα σε ανοιχτόχρωμους τόνους δέρματος. Ο εντοπισμός και η εξάλειψη των προκαταλήψεων είναι ζωτικής σημασίας και ο μόνος τρόπος για την αξιόπιστη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη.
3. Προκλήσεις στη θέσπιση προτύπων λειτουργίας
Η διαλειτουργικότητα δεδομένων είναι μια σημαντική λέξη που πρέπει να θυμάστε στην υγειονομική περίθαλψη. Όπως γνωρίζετε, η υγειονομική περίθαλψη είναι ένα οικοσύστημα διαφορετικών στοιχείων. Έχετε κλινικές, διαγνωστικά κέντρα, κέντρα αποκατάστασης, φαρμακεία, πτέρυγες Ε&Α και πολλά άλλα. Συχνά, περισσότερα από ένα από αυτά τα στοιχεία απαιτούν δεδομένα για να λειτουργήσουν με τους επιδιωκόμενους σκοπούς τους. Σε τέτοιες περιπτώσεις, τα δεδομένα που συλλέγονται πρέπει να είναι ομοιόμορφα και τυποποιημένα με τρόπο ώστε να φαίνονται και να διαβάζονται το ίδιο ανεξάρτητα από το ποιος τα κοιτάζει.
Ελλείψει τυποποίησης, θα επικρατεί χάος με κάθε στοιχείο να διατηρεί τη δική του εκδοχή του ίδιου δίσκου. Έτσι, όποιος κοιτάζει ένα σύνολο δεδομένων από μια νέα προοπτική χάνεται αυτόματα και χρειάζεται τη βοήθεια της αρμόδιας αρχής για να κατανοήσει τα περιεχόμενα του συνόλου δεδομένων.
Για να αποφευχθεί αυτό, η τυποποίηση πρέπει να γίνει πιο αποτελεσματική σε όλες τις οντότητες. Σημασία, συγκεκριμένες μορφές, προϋποθέσεις και πρωτόκολλα πρέπει να διατυπωθούν με σαφήνεια για υποχρεωτική τήρηση. Μόνο τότε αυτά τα δεδομένα θα μπορούσαν να είναι απρόσκοπτα διαλειτουργικά.
4. Προκλήσεις στη διατήρηση της ασφάλειας
Η ασφάλεια είναι ένα άλλο κρίσιμο μέλημα στην υγειονομική περίθαλψη. Αυτό θα αποδειχθεί το πιο ακριβό όταν οι πτυχές που σχετίζονται με το απόρρητο δεδομένων λαμβάνονται λιγότερο σοβαρά. Τα δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης είναι ένα θησαυρό πληροφοριών για χάκερ και εκμεταλλευτές και τελευταία, υπήρξαν τόνοι περιπτώσεων παραβιάσεων της ασφάλειας στον κυβερνοχώρο. Ransomware και άλλες κακόβουλες επιθέσεις έχουν πραγματοποιηθεί σε όλο τον κόσμο.
Ακόμη και εν μέσω της πανδημίας Covid-19, κοντά στο Το 37% των ερωτηθέντων σε μια έρευνα μοιράστηκε ότι είχαν υποστεί επίθεση ransomware. Η κυβερνοασφάλεια είναι το κλειδί σε κάθε δεδομένη χρονική στιγμή.
Ολοκληρώνοντας
Οι προκλήσεις δεδομένων στην υγειονομική περίθαλψη δεν περιορίζονται μόνο σε αυτές. Καθώς κατανοούμε την προηγμένη ενσωμάτωση και λειτουργία της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη, οι προκλήσεις γίνονται πιο περίπλοκες, αλληλοεπικαλυπτόμενες και αλληλένδετες.
Όπως πάντα, θα βρίσκαμε έναν τρόπο να αντιμετωπίσουμε τις προκλήσεις και να δώσουμε τη θέση τους σε εξελιγμένα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που υπόσχονται να κάνουν υγειονομική περίθαλψη AI πιο ακριβή και προσιτή.
