Cách Shaip giúp các nhóm xây dựng các giải pháp AI chăm sóc sức khỏe

Đừng mong đợi sẽ được điều trị bởi một bác sĩ robot vào lần tới khi bạn đến phòng khám của bác sĩ. Máy tính và thuật toán có thể cho chúng ta biết nên xem gì, mua gì và thêm ai vào mạng xã hội của chúng ta, nhưng nghiên cứu cho thấy rằng AI chăm sóc sức khỏe sẽ không thay thế con người người chăm sóc bất cứ lúc nào sớm.

Tuy nhiên, nó có thể giúp thay thế các thủ tục giấy tờ khó hiểu, thời gian chờ kéo dài, chẩn đoán không chính xác và các yếu tố không mong muốn khác của trải nghiệm chăm sóc sức khỏe bằng những thủ tục thuận lợi hơn. AI cũng có thể giúp các bác sĩ con người mở rộng quy mô thực hành của họ để điều trị nhiều bệnh nhân hơn và trao quyền cho họ để cung cấp dịch vụ chăm sóc cá nhân hóa, hiệu quả hơn cho từng bệnh nhân.

Có, ngay cả vào năm 2021, các cuộc trò chuyện về AI và tự động hóa trong chăm sóc sức khỏe có xu hướng tập trung vào tiềm năng, lời hứa và khả năng. Rốt cuộc, hầu hết các cơ hội cho các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI trong không gian vẫn còn ở phía trước - chủ yếu là vì các rào cản lớn vẫn phải được vượt qua để dọn đường cho việc áp dụng rộng rãi trong không gian. Cho đến khi điều đó xảy ra, công nghệ biến đổi này sẽ tiếp tục được thảo luận về những gì có thể được (chứ không phải là cái gì).

Tại Shaip, chúng tôi muốn thay đổi cuộc trò chuyện bằng cách giúp các nhóm phát triển AI vượt qua những rào cản này. Chúng tôi thích nói về cai gi làure có thể giữ cho AI chăm sóc sức khỏe, nhưng chúng tôi còn thích tạo ra tương lai đó hơn nữa. Tuy nhiên, trước khi đi sâu vào cách chúng ta làm điều đó, hãy dành một chút thời gian để tập trung vào hiện tại.

AI không chỉ sẵn sàng thay đổi dịch vụ chăm sóc sức khỏe mãi mãi; nó đã có. Mặc dù vẫn còn tương đối mới, nhưng công nghệ này đã thâm nhập vào hầu hết mọi khía cạnh của hệ thống chăm sóc sức khỏe hiện đại:

• Trong môi trường lâm sàng, các bác sĩ đang sử dụng các công cụ hình ảnh hỗ trợ bởi AI với khả năng nhận dạng mẫu nâng cao để kiểm tra kết quả chụp CT, MRI và các loại phân tích hình ảnh khác, cho phép họ phát hiện bệnh và chẩn đoán chấn thương nhanh chóng và chính xác hơn.
• Trong lớp học, các công cụ học máy đang giúp sinh viên thu thập những hiểu biết sâu sắc hơn về cơ thể con người hơn bao giờ hết và mang lại cho họ sức mạnh để xây dựng các giải pháp mới với các ứng dụng trong thế giới thực.
• Trong phòng thí nghiệm, các nhà nghiên cứu đang khai thác các chương trình phức tạp để tham khảo chéo các công thức thuốc mới với các loại thuốc đã được biết là an toàn. Sau đó, họ có thể tái tạo và lặp lại những thứ này để phát triển thuốc giải độc và vắc-xin trong thời gian kỷ lục.
• Các quản trị viên và giám đốc điều hành đang sử dụng các ứng dụng AI để tạo ra trải nghiệm bệnh nhân trực quan, hiệu quả hơn, đồng thời thúc đẩy doanh thu cho các nhà cung cấp và đảm bảo chất lượng chăm sóc cao hơn cho bệnh nhân. Danh sách tiếp tục và tiếp tục.

Bởi vì bạn đang đọc điều này, có thể bạn đã nhận ra rằng tác động của AI đối với việc chăm sóc sức khỏe của chúng ta hệ thống đã rất lớn - và nó sẽ chỉ ngày càng lớn hơn. Với vô số tác nhân đa dạng bao gồm lĩnh vực này, số lượng thách thức mà các giải pháp AI có thể giải quyết dường như là vô hạn.

Shaip ở đây để giúp đưa những giải pháp này vào cuộc sống. Các dịch vụ của chúng tôi cho phép các doanh nghiệp và doanh nhân xây dựng các công nghệ AI chăm sóc sức khỏe chuyển đổi có thể giải quyết các vấn đề trong thế giới thực trên quy mô lớn bằng cách loại bỏ một số rào cản lớn nhất theo cách của họ. Và đối với các nhóm làm việc trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, có rất nhiều điều đó.

Kỹ thuật "rào đón" và Cờ đỏ

Mặc dù hứa hẹn của AI trong chăm sóc sức khỏe chưa bao giờ lớn hơn nhưng việc thực sự tích hợp công nghệ này vào hệ thống chăm sóc sức khỏe nguyên khối sẽ là một quá trình đầy rẫy những trở ngại. Có lẽ không điều gì quan trọng hơn những trở ngại về quy định giúp phân biệt y học với các ngành công nghiệp khác, trong đó việc áp dụng đã diễn ra nhanh hơn.

Đã gần một phần tư thế kỷ kể từ khi Quốc hội ban hành Đạo luật về trách nhiệm giải trình và cung cấp bảo hiểm y tế (HIPAA), nhưng cùng một đạo luật đó vẫn điều chỉnh cách các nhà cung cấp xử lý dữ liệu bệnh nhân vào năm 2021. Thật không may, nó ngày càng đưa ra nhiều câu hỏi hơn là câu trả lời cho bác sĩ, bệnh nhân và các doanh nhân đang tìm cách xây dựng các công nghệ y tế mới. Hơn nữa, các nhiệm vụ của HIPAA hiện đang hội tụ với các quy định gần đây hơn về thông tin nhận dạng cá nhân (PII) như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu của Liên minh Châu Âu (GDPR), Đạo luật bảo vệ dữ liệu cá nhân của Singapore (PDPA) và Đạo luật về quyền riêng tư của người tiêu dùng California (CCPA) thể hiện luật toàn diện đầu tiên điều chỉnh việc sử dụng dữ liệu tại Hoa Kỳ.

Sự gia tăng trong các yêu cầu về sức khỏe từ xa đi kèm với đại dịch COVID-19 chỉ có thêm nhiều chứng đau đầu về quy định. Đầu tiên, nhiều bệnh nhân được điều trị từ xa thông qua các nền tảng không đáp ứng các tiêu chuẩn HIPAA, điều này có thể khiến họ dễ bị đe dọa về quyền riêng tư. Ngay cả các nền tảng tuân thủ cũng tiềm ẩn rủi ro vì chúng có thể tiết lộ thông tin bệnh nhân nhạy cảm for lợi nhuận. Sự gia tăng nhu cầu về dịch vụ chăm sóc ảo đã làm phát sinh nhiều dịch vụ kỹ thuật số nằm ngoài phạm vi ban đầu của HIPAA và nó đã buộc các công ty công nghệ lớn Facebook, Alphabet, Amazon và Microsoft phải liên doanh trong các thị trường, mang lại sự cải tiến mới cũng như không cần đến sự giám sát bổ sung.

Đối với các cơ quan quản lý, việc thực thi tuân thủ trong hệ thống nhiệm vụ phức tạp này ngày càng khó khăn, vì dữ liệu đang được sử dụng theo những cách mới và ngày càng nhiều các bên tham gia. Tương tự như vậy, đối với các nhóm hy vọng xây dựng và triển khai các công nghệ được hỗ trợ bởi AI trong không gian chăm sóc sức khỏe, việc đảm bảo rằng các công cụ này đáp ứng các tiêu chuẩn hiện có đòi hỏi kiến ​​thức chuyên môn về quy định khá đơn giản và khó tìm.

Cũng khó tìm? Dữ liệu y tế chất lượng cao. Quy định có thể khiến một số công nghệ mới không được áp dụng rộng rãi, nhưng nếu không có dữ liệu chất lượng, các công cụ do AI cung cấp thậm chí sẽ không vượt qua được giai đoạn phát triển.

A gần đây nghiên cứu được công bố trên Tạp chí của Hiệp hội Y khoa Hoa Kỳ cho thấy rằng sự phân bố theo địa lý của những bệnh nhân có dữ liệu được sử dụng để đào tạo các thuật toán máy học hầu như chỉ giới hạn ở một số tiểu bang, cụ thể là California, New York và Massachusetts. Với các thuộc tính kinh tế, xã hội, hành vi và các thuộc tính khác mà những bệnh nhân này có thể chia sẻ với nhau chứ không phải phần còn lại của đất nước, các thuật toán được đào tạo về dữ liệu này có thể khái quát hóa kém. Vấn đề này có thể được giải quyết với các bộ dữ liệu đa dạng hơn, nhưng một lần nữa, dữ liệu rất khó lấy. Sau khi mua lại, thật khó để tổ chức, đây là một bước quan trọng khác đối với các nhà phát triển công nghệ học máy.

Nhiều công ty đầu tư đáng kể để tìm hoặc tạo dữ liệu cho các thuật toán của họ và sau đó chi nhiều tiền hơn cho các công cụ chú thích để gắn nhãn nó. Như với các tập dữ liệu quá đồng nhất, dữ liệu không được gắn nhãn và quản lý đúng cách sẽ huấn luyện các chương trình AI tạo ra kết quả sai lệch và không chính xác, tạo ra các vấn đề không thể dễ dàng sửa chữa. Thật không may, những vấn đề này sẽ tiếp tục phổ biến đối với các nhóm làm việc về công nghệ AI chăm sóc sức khỏe. Nghiên cứu từ Gartner tiết lộ rằng tối đa 85% of Các dự án AI sẽ mang lại kết quả sai lầm là kết quả của xu hướng quản lý dữ liệu đến năm 2022.

Một lần nữa, có rất nhiều thách thức khác để tạo ra các ứng dụng AI cho chăm sóc sức khỏe, cả đã biết và chưa biết. Khi nhiều nhà phát triển tham gia vào không gian hơn và nhiều nhà cung cấp phải đối mặt với các quyết định về việc có nên thêm các giải pháp hỗ trợ AI vào chiến lược điều trị bệnh nhân của họ hay không, những thách thức này càng lớn. Mặc dù những trở ngại là không thể tránh khỏi khi bạn đang cố gắng xây dựng các công cụ hữu ích, có thể chuyển đổi bằng cách sử dụng công nghệ mới, nhưng Shaip giúp các nhóm vượt qua nhiều rào cản lớn nhất mà các nhà phát triển trong không gian hiện đang phải đối mặt.