Η αγοραία αξία της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη έφτασε σε νέο υψηλό το 2020 $ 6.7bn. Οι ειδικοί στον τομέα και οι βετεράνοι της τεχνολογίας αποκαλύπτουν επίσης ότι ο κλάδος θα αποτιμάται σε περίπου 8.6 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το έτος 2025 και ότι τα έσοδα από την υγειονομική περίθαλψη θα προέρχονται από έως και 22 διαφορετικές λύσεις υγειονομικής περίθαλψης με τεχνητή νοημοσύνη.
Όπως διαβάζετε, χιλιάδες καινοτομίες σε όλο τον κόσμο συμβαίνουν για την προώθηση των υπηρεσιών υγειονομικής περίθαλψης, την ανύψωση της παροχής υπηρεσιών, ανοίγοντας το δρόμο για καλύτερη διάγνωση ασθενειών και πολλά άλλα. Ο καιρός είναι πραγματικά ώριμος για τον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη.
Ας εξερευνήσουμε τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη και ας αναλύσουμε ταυτόχρονα τις προκλήσεις. Όπως καταλαβαίνουμε και τα δύο, θα θίξουμε επίσης τους κινδύνους που είναι αναπόσπαστοι για το οικοσύστημα.
Τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης στην υγεία
Ας ξεκινήσουμε πρώτα με τα καλά πράγματα. Η τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη κάνει τρομερή δουλειά. Επιτυγχάνει επίσης κατορθώματα που κανένας άνθρωπος δεν μπόρεσε ποτέ να προβλέψει την εμφάνιση ασθενειών όπως ανησυχίες στα νεφρά και μερικές ακόμη γενετικές διαταραχές. Για να σας δώσουμε μια καλύτερη ιδέα, εδώ είναι μια εκτενής λίστα:
- Το Google Health έσπασε τον κώδικα για την ανίχνευση της εμφάνισης νεφρικών κακώσεων λίγες μέρες πριν συμβεί πραγματικά. Η τρέχουσα διάγνωση και οι υπηρεσίες υγειονομικής περίθαλψης μπορούν να ανιχνεύσουν τραυματισμούς μόνο αφού συμβούν, αλλά με το Google Health, οι πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης μπορούν να προβλέψουν με ακρίβεια την εμφάνιση ενός τραυματισμού.
- Η τεχνητή νοημοσύνη είναι εξαιρετικά χρήσιμη για την ανταλλαγή γνώσεων με τη μορφή εκπαίδευσης ή υποβοηθούμενης μάθησης. Εξειδικευμένοι τομείς όπως η ακτινολογία και η οφθαλμολογία απαιτούν έντονη τεχνογνωσία, η οποία μπορεί να μεταδοθεί μόνο από βετεράνους σε αρχάριους ή αρχάριους. Με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης, ωστόσο, οι νεοεισερχόμενοι μπορούν να μάθουν για τις διαδικασίες διάγνωσης και θεραπείας αυτόνομα. Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στον εκδημοκρατισμό της γνώσης εδώ.
- Οι οργανισμοί υγειονομικής περίθαλψης κάνουν πολλές περιττές εργασίες σε καθημερινή βάση. Η είσοδος του AI τους επιτρέπει να αυτοματοποιούν τέτοιες εργασίες και να αφιερώνουν περισσότερο χρόνο σε εργασίες που έχουν υψηλότερη προτεραιότητα. Αυτό είναι εξαιρετικά ωφέλιμο στη διαχείριση κλινικών ή νοσοκομείων, στη συντήρηση EHR, στην παρακολούθηση ασθενών και πολλά άλλα.
- Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μειώνουν επίσης τα λειτουργικά έξοδα και μεγιστοποιούν σημαντικά τους χρόνους παραγωγής. Από την ταχύτερη διάγνωση έως τα εξατομικευμένα σχέδια θεραπείας, η τεχνητή νοημοσύνη φέρνει αποτελεσματικότητα σε οικονομικές τιμές.
- Ρομποτικές εφαρμογές που υποστηρίζονται από αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης αναπτύσσονται για να βοηθήσουν τους χειρουργούς να εκτελούν κρίσιμες επεμβάσεις. Τα αποκλειστικά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης διασφαλίζουν ακρίβεια και ελαχιστοποιούν τις συνέπειες ή τις παρενέργειες των χειρουργικών επεμβάσεων.
Οι κίνδυνοι και οι προκλήσεις της τεχνητής νοημοσύνης στην Υγεία
Ενώ τα πλεονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη, υπάρχουν και ορισμένες ελλείψεις στις εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης. Αυτά αφορούν τόσο τις προκλήσεις όσο και τους κινδύνους που ενέχει η ανάπτυξή τους. Ας δούμε και τα δύο αναλυτικά.
Πεδίο λάθους
Κάθε φορά που μιλάμε για AI, πιστεύουμε εγγενώς ότι είναι τέλειοι και ότι δεν μπορούν να κάνουν λάθη. Ενώ τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης είναι εκπαιδευμένα να κάνουν ακριβώς αυτό που υποτίθεται ότι κάνουν μέσω αλγορίθμων και συνθηκών, το σφάλμα θα μπορούσε να προέρχεται από διαφορετικές άλλες πτυχές και λόγους. Σφάλμα λόγω κακής ποιότητας δεδομένων που χρησιμοποιούνται για εκπαιδευτικούς σκοπούς ή αναποτελεσματικών αλγορίθμων θα μπορούσε να περιορίσει την ικανότητα μιας μονάδας AI να παρέχει ακριβή αποτελέσματα.
Όταν αυτό συμβαίνει με την πάροδο του χρόνου, οι διεργασίες και οι ροές εργασίας που εξαρτώνται από αυτές τις μονάδες AI θα μπορούσαν να αποφέρουν σταθερά φτωχά αποτελέσματα. Για παράδειγμα, μια κλινική ή ένα νοσοκομείο θα μπορούσε να έχει αναποτελεσματικότητα στις πρακτικές διαχείρισης κρεβατιού παρά την αυτοματοποίηση, ένα chatbot θα μπορούσε να διαγνώσει ψευδώς ένα άτομο με ανησυχία όπως το Covid-19 ή χειρότερα, να χάσει τη διάγνωση και πολλά άλλα.
Συνεπής διαθεσιμότητα δεδομένων
Εάν η διαθεσιμότητα ποιοτικών δεδομένων αποτελεί πρόκληση, το ίδιο είναι και η συνεπής διαθεσιμότητά τους. Οι ενότητες υγειονομικής περίθαλψης που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη απαιτούν τεράστιους όγκους δεδομένων για εκπαιδευτικούς σκοπούς και η υγειονομική περίθαλψη είναι ένας τομέας όπου τα δεδομένα είναι κατακερματισμένα σε τμήματα και πτέρυγες. Θα βρείτε περισσότερα μη δομημένα δεδομένα από δομημένα με τη μορφή αρχείων φαρμακείου, EHR, δεδομένα από wearables και συσκευές παρακολούθησης φυσικής κατάστασης, ασφαλιστικά αρχεία και πολλά άλλα.
Επομένως, υπάρχει τεράστια δουλειά όσον αφορά τον σχολιασμό και την προσθήκη ετικετών σε δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης, ακόμη κι αν είναι διαθέσιμα για συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης. Αυτός ο κατακερματισμός των δεδομένων αυξάνει επίσης το εύρος του σφάλματος.
Προκατάληψη δεδομένων
Οι μονάδες AI αντικατοπτρίζουν αυτά που μαθαίνουν και τους αλγόριθμους πίσω από αυτές. Εάν αυτοί οι αλγόριθμοι ή τα σύνολα δεδομένων έχουν μια προκατάληψη, τα αποτελέσματα είναι βέβαιο ότι θα τείνουν επίσης προς συγκεκριμένα αποτελέσματα. Για παράδειγμα, εάν οι εφαρμογές m-health αποτύχουν να ανταποκριθούν σε συγκεκριμένες προφορές επειδή δεν είχαν εκπαιδευτεί για αυτές, ο σκοπός της προσβάσιμης υγειονομικής περίθαλψης χάνεται. Αν και αυτό είναι μόνο ένα παράδειγμα, υπάρχουν κρίσιμες περιπτώσεις που θα μπορούσαν να είναι η γραμμή μεταξύ ζωής και θανάτου.
Προκλήσεις απορρήτου και κυβερνοασφάλειας
Η υγειονομική περίθαλψη περιλαμβάνει μερικές από τις πιο εμπιστευτικές πληροφορίες σχετικά με άτομα, όπως τα προσωπικά τους στοιχεία, τις ασθένειες και τις ανησυχίες τους, την ομάδα αίματος, τις καταστάσεις αλλεργίας και άλλα. Όταν χρησιμοποιούνται συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, τα δεδομένα τους χρησιμοποιούνται συχνά και κοινοποιούνται από διάφορες πτέρυγες στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης για ακριβή παροχή υπηρεσιών. Αυτό δημιουργεί ζητήματα απορρήτου, όπου οι χρήστες εκτίθενται στον φόβο ότι τα δεδομένα τους χρησιμοποιούνται για διάφορους σκοπούς. Όσον αφορά τις κλινικές δοκιμές, έννοιες όπως αποταυτοποίηση δεδομένων μπες και στην εικόνα.
Η άλλη όψη του νομίσματος είναι η ασφάλεια στον κυβερνοχώρο, όπου η ασφάλεια και η εμπιστευτικότητα αυτών των συνόλων δεδομένων είναι ύψιστης σημασίας. Με τους εκμεταλλευτές να πυροδοτούν εξελιγμένες επιθέσεις, τα δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης πρέπει να προστατεύονται από οποιαδήποτε και κάθε μορφή παραβίασης και συμβιβασμού.
Ολοκληρώνοντας
Αυτές είναι οι προκλήσεις που πρέπει να αντιμετωπιστούν και να διορθωθούν ώστε οι μονάδες AI να είναι όσο το δυνατόν πιο στεγανές. Το όλο νόημα της εφαρμογής της τεχνητής νοημοσύνης είναι να εξαλειφθούν οι περιπτώσεις φόβου και σκεπτικισμού από τις επιχειρήσεις, αλλά αυτές οι προκλήσεις έλκουν αυτήν τη στιγμή το επίτευγμα. Ένας τρόπος με τον οποίο μπορείτε να ξεπεράσετε αυτές τις προκλήσεις είναι, με υψηλής ποιότητας σύνολα δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης από τη Shaip που δεν έχουν μεροληψία και τηρούν επίσης αυστηρές ρυθμιστικές οδηγίες.
