Η Τεχνητή Νοημοσύνη καθίσταται σταθερά χρήσιμη στην υγειονομική περίθαλψη. Ωστόσο, το δυναμικό απέχει πολύ από το αποκορύφωμά του. Η τεχνητή νοημοσύνη στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης πρέπει ακόμα να περάσει από κρίκους — ειδικά όταν πρόκειται για το απόρρητο, την ασφάλεια και την εμπιστευτικότητα των δεδομένων. Και παρά τις περιπτώσεις επιτυχίας που καθορίζουν την εποχή, αυτά τα εμπόδια εμποδίζουν την ολιστική υιοθέτηση.
Σε αυτήν τη συζήτηση, καλύπτουμε αυτά τα σημεία, ενώ εστιάζουμε στο επιχείρημα που ευνοεί την εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης ειδικά για την υγειονομική περίθαλψη. Μόλις φτάσουμε εκεί, θα μιλήσουμε επίσης για το πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ωφελήσει την κατά τα άλλα καθιερωμένη βιομηχανία υγειονομικής περίθαλψης εστιάζοντας κατά κύριο λόγο στο μέρος της συμμόρφωσης των πραγμάτων:
Εδώ είναι τα τρία βασικά συμπεράσματα:
- Η επιτυχία της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη καθορίζεται από τη διαθεσιμότητα ακριβών και ογκωδών δεδομένων εκπαίδευσης. Μόλις τα σύνολα δεδομένων είναι άφθονα, οι αλγόριθμοι και τα επόμενα μοντέλα βγαίνουν καλύτερα.
- Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, ακόμη και στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης, πρέπει να εκπαιδευτούν για να εξαλείψουν την επικρατούσα προκατάληψη. Η ιδέα θα ήταν η πρόσβαση σε διάφορα σύνολα δεδομένων, προσθέτοντας στο μέγεθος του δείγματος. Επιπλέον, η ποικιλομορφία δεδομένων φροντίζει επίσης για τα εντοπισμένα σημεία συμφόρησης αδειοδότησης.
- Οι εταιρείες που σχεδιάζουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης υγειονομικής περίθαλψης θα πρέπει να εξετάσουν την αποταυτοποίηση δεδομένων για να εξαλείψουν τα προστατευτικά κιγκλιδώματα PHI (Personal Health Information) και PII (Personal Identifiable Information).
Κάντε κλικ εδώ για να διαβάσετε αυτό το άρθρο:
https://www.healthcarebusinesstoday.com/the-keys-to-unlocking-healthcare-ais-vast-potential-in-2021/
