AI trong chăm sóc sức khỏe: Hiểu được lợi ích và thách thức

Thách thức dữ liệu độc đáo nâng cao của AI trong chăm sóc sức khỏe

Mặc dù những lợi thế của AI trong chăm sóc sức khỏe, nhưng việc triển khai AI cũng có một số thiếu sót nhất định. Đây là cả những thách thức và rủi ro liên quan đến việc triển khai chúng. Chúng ta hãy xem xét cả hai chi tiết.

Duy trì quyền riêng tư

• Ngành chăm sóc sức khỏe đòi hỏi quyền riêng tư nghiêm ngặt do tính chất nhạy cảm của dữ liệu bệnh nhân, bao gồm hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR), dữ liệu thử nghiệm lâm sàng và thông tin từ các thiết bị đeo được. Các ứng dụng AI thường yêu cầu các tập dữ liệu lớn để đào tạo, điều này làm dấy lên mối lo ngại về sự đồng ý của bệnh nhân và tính minh bạch trong việc sử dụng dữ liệu.
• Các quy định như HIPAA cho phép các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe sử dụng dữ liệu bệnh nhân cho mục đích hoạt động, nhưng vấn đề phát sinh khi bệnh nhân không biết dữ liệu của họ được sử dụng cho mục đích nghiên cứu. Trong khi một số tổ chức, như Google và Mayo Clinic, ẩn danh dữ liệu, nhiều công ty khởi nghiệp vẫn giữ bí mật về nguồn dữ liệu của họ vì lý do cạnh tranh.
• Việc cân bằng giữa quyền riêng tư và đổi mới AI là rất quan trọng. Các giao thức để hủy nhận dạng và nhận dạng lại đã tồn tại nhưng cần được tinh chỉnh để đảm bảo quyền riêng tư liền mạch trong khi thúc đẩy các ứng dụng AI.

Loại bỏ sự thiên vị và lỗi

• Lỗi hệ thống AI có thể bắt nguồn từ lỗi của con người (ví dụ: nhập dữ liệu không chính xác) và lỗi máy móc (ví dụ: lỗi thuật toán). Ví dụ, sai lệch trong tập dữ liệu đào tạo có thể dẫn đến chẩn đoán sai, chẳng hạn như thuật toán phát hiện ung thư da kém hiệu quả hơn trên tông màu da sẫm do dữ liệu đào tạo bị lệch.
• Sự thiên vị khó phát hiện hơn lỗi vì chúng thường phản ánh định kiến ​​xã hội hoặc hệ thống ăn sâu. Việc giải quyết những sự thiên vị này đòi hỏi các tập dữ liệu đa dạng và mang tính đại diện, thử nghiệm nghiêm ngặt và giám sát liên tục để đảm bảo kết quả chăm sóc sức khỏe công bằng.

Thiết lập Tiêu chuẩn hoạt động

• Khả năng tương tác dữ liệu là điều cần thiết trong chăm sóc sức khỏe do sự tham gia của nhiều đơn vị như phòng khám, hiệu thuốc và trung tâm nghiên cứu. Nếu không có định dạng chuẩn, các tập dữ liệu sẽ bị phân mảnh, dẫn đến tình trạng kém hiệu quả và giao tiếp sai giữa các bên liên quan.
• Chuẩn hóa hiệu quả liên quan đến việc tạo ra các giao thức được chấp nhận rộng rãi để thu thập, lưu trữ và chia sẻ dữ liệu. Điều này đảm bảo rằng các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có thể truy cập và diễn giải dữ liệu một cách liền mạch trên nhiều nền tảng.

Duy trì an ninh

• Dữ liệu chăm sóc sức khỏe là mục tiêu béo bở cho tội phạm mạng do giá trị của nó trên thị trường chợ đen. Các vi phạm an ninh mạng, chẳng hạn như các cuộc tấn công bằng phần mềm tống tiền, đã trở nên ngày càng phổ biến, với 37% các tổ chức báo cáo sự cố trong đại dịch COVID-19.
• Đảm bảo các biện pháp bảo mật mạnh mẽ là rất quan trọng để ngăn chặn truy cập trái phép và bảo vệ thông tin nhạy cảm của bệnh nhân. Việc tuân thủ các quy định như GDPR và HIPAA rất quan trọng để bảo vệ thông tin sức khỏe cá nhân (PHI) đồng thời cho phép các tiến bộ do AI thúc đẩy.

Những cân nhắc về đạo đức

• Ngoài quyền riêng tư và sự thiên vị, các mối quan tâm về đạo đức bao gồm đảm bảo rằng các hệ thống AI minh bạch, có thể giải thích được và công bằng. Điều này liên quan đến việc giải quyết các câu hỏi về trách nhiệm giải trình và quy trình ra quyết định.
• Khuôn khổ đạo đức phải hướng dẫn việc phát triển và triển khai AI để đảm bảo rằng các hệ thống này phù hợp với các giá trị xã hội và thúc đẩy kết quả chăm sóc sức khỏe công bằng.

Hạn chế về cơ sở hạ tầng và tài nguyên

• Việc triển khai các giải pháp AI thường đòi hỏi đầu tư đáng kể vào cơ sở hạ tầng công nghệ, bao gồm phần cứng, phần mềm và nhân sự lành nghề. Các tổ chức chăm sóc sức khỏe nhỏ hơn có thể gặp phải rào cản do nguồn lực hạn chế.
• Để giải quyết những hạn chế này cần phải có kế hoạch chiến lược, quan hệ đối tác và phân bổ nguồn lực để đảm bảo lợi ích của AI có thể tiếp cận được ở nhiều cơ sở chăm sóc sức khỏe khác nhau.

Chất lượng và tính sẵn có của dữ liệu

• Dữ liệu chất lượng cao, đa dạng và mang tính đại diện là điều cần thiết để đào tạo các mô hình AI hiệu quả. Tuy nhiên, các vấn đề về chất lượng dữ liệu, chẳng hạn như giá trị bị thiếu hoặc định dạng không nhất quán, có thể cản trở hiệu suất AI.
• Đảm bảo chất lượng dữ liệu bao gồm các biện pháp quản lý dữ liệu mạnh mẽ, bao gồm dọn dẹp, xác thực và chuẩn hóa dữ liệu để hỗ trợ thông tin chi tiết đáng tin cậy do AI thúc đẩy.

Tổng kết

Đây là những thách thức cần được giải quyết và khắc phục để các mô-đun AI luôn kín gió nhất có thể. Toàn bộ điểm của việc triển khai AI là loại bỏ các trường hợp sợ hãi và hoài nghi khỏi các hoạt động nhưng những thách thức này hiện đang kéo thành tựu. Một cách bạn có thể vượt qua những thách thức này là, với bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe chất lượng cao từ Shaip không thiên vị và cũng tuân thủ các nguyên tắc quy định nghiêm ngặt.