AI trong chăm sóc sức khỏe

Vai trò của AI trong chăm sóc sức khỏe: lợi ích, thách thức và mọi thứ ở giữa

Giá trị thị trường của trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe đạt mức cao mới vào năm 2020 ở $ 6.7bn. Các chuyên gia trong lĩnh vực này và những người kỳ cựu trong lĩnh vực công nghệ cũng tiết lộ rằng ngành công nghiệp này sẽ đạt giá trị khoảng 8.6 tỷ đô la vào năm 2025 và doanh thu trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe sẽ đến từ 22 giải pháp chăm sóc sức khỏe đa dạng được hỗ trợ bởi AI.

Như bạn đã đọc, rất nhiều cải tiến trên toàn cầu đang diễn ra để thúc đẩy các dịch vụ chăm sóc sức khỏe, nâng cao khả năng cung cấp dịch vụ, mở đường cho việc chẩn đoán bệnh tốt hơn, v.v. Đã đến lúc thực sự chín muồi cho lĩnh vực chăm sóc sức khỏe dựa trên AI.

Hãy cùng khám phá những lợi ích của AI trong chăm sóc sức khỏe và đồng thời phân tích những thách thức liên quan. Khi chúng tôi hiểu cả hai, chúng tôi cũng sẽ đề cập đến những rủi ro không thể thiếu đối với hệ sinh thái.

Lợi ích của AI trong Chăm sóc sức khỏe

Lợi ích của Ai trong Chăm sóc sức khỏe

Hãy bắt đầu với những điều tốt đẹp trước. AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đang làm một công việc to lớn. Nó cũng đạt được những kỳ tích mà chưa từng có con người nào có thể dự đoán được - dự đoán sự khởi phát của các bệnh như các bệnh liên quan đến thận và một số rối loạn di truyền khác. Để cung cấp cho bạn một ý tưởng tốt hơn, đây là danh sách mở rộng:

  • Google Health đã bẻ khóa mã để phát hiện sự khởi phát của chấn thương thận vài ngày trước khi nó thực sự xảy ra. Các dịch vụ chẩn đoán và chăm sóc sức khỏe hiện tại chỉ có thể phát hiện chấn thương sau khi chúng xảy ra nhưng với Google Health, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có thể dự đoán chính xác sự khởi đầu của chấn thương.
  • Trí tuệ nhân tạo vô cùng hữu ích trong việc chia sẻ kiến ​​thức dưới hình thức đào tạo hoặc hỗ trợ học tập. Các lĩnh vực chuyên biệt như X quang và nhãn khoa đòi hỏi chuyên môn cao, chỉ có thể được truyền đạt bởi các cựu chiến binh cho người mới bắt đầu hoặc người mới bắt đầu. Tuy nhiên, với sự trợ giúp của AI, những người mới tham gia có thể tự tìm hiểu về các quy trình chẩn đoán và điều trị. AI đang giúp dân chủ hóa kiến ​​thức ở đây.
  • Các tổ chức chăm sóc sức khỏe thực hiện rất nhiều nhiệm vụ dư thừa hàng ngày. Sự gia nhập của AI cho phép họ tự động hóa các nhiệm vụ đó và dành nhiều thời gian hơn cho các nhiệm vụ có mức độ ưu tiên cao hơn. Điều này vô cùng có lợi trong việc quản lý phòng khám hoặc bệnh viện, duy trì EHR, theo dõi bệnh nhân và hơn thế nữa.
  • Các thuật toán AI cũng đang giảm chi phí hoạt động và tối đa hóa thời gian đầu ra một cách đáng kể. Từ chẩn đoán nhanh hơn đến các kế hoạch điều trị được cá nhân hóa, AI đang mang lại hiệu quả với mức giá hợp lý.
  • Các ứng dụng robot được hỗ trợ bởi các thuật toán AI đang được phát triển để hỗ trợ các bác sĩ phẫu thuật thực hiện các hoạt động quan trọng. Hệ thống AI chuyên dụng đảm bảo độ chính xác và giảm thiểu hậu quả hoặc tác dụng phụ của ca phẫu thuật.

Hãy thảo luận về yêu cầu Dữ liệu đào tạo AI của bạn ngay hôm nay.

Những rủi ro và thách thức 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.

Phạm vi lỗi

Bất cứ khi nào chúng ta nói về AI, chúng ta đều tin rằng chúng hoàn hảo và chúng không thể mắc sai lầm. Trong khi các hệ thống AI được đào tạo để thực hiện chính xác những gì chúng phải làm thông qua các thuật toán và điều kiện, lỗi có thể xuất phát từ các khía cạnh và lý do khác nhau. Lỗi do dữ liệu chất lượng kém được sử dụng cho đào tạo mục đích hoặc các thuật toán không hiệu quả có thể hạn chế khả năng cung cấp kết quả chính xác của mô-đun AI.

Khi điều này xảy ra theo thời gian, các quy trình và quy trình làm việc phụ thuộc vào các mô-đun AI này có thể liên tục mang lại kết quả kém. Ví dụ: một phòng khám hoặc bệnh viện có thể không hiệu quả trong thực hành quản lý giường bệnh mặc dù tự động hóa, một chatbot có thể chẩn đoán sai một cá nhân có mối quan tâm như Covid-19 hoặc tệ hơn, bỏ sót chẩn đoán và hơn thế nữa.

Tính khả dụng nhất quán của dữ liệu

Nếu sự sẵn có của chất lượng dữ liệu là một thách thức, tính khả dụng nhất quán của nó cũng vậy. Các mô-đun chăm sóc sức khỏe dựa trên AI yêu cầu khối lượng lớn dữ liệu cho đào tạo mục đích và chăm sóc sức khỏe là một lĩnh vực, nơi dữ liệu được phân mảnh giữa các bộ phận và bộ phận. Bạn sẽ tìm thấy nhiều dữ liệu phi cấu trúc hơn những dữ liệu có cấu trúc dưới dạng hồ sơ dược, EHR, dữ liệu từ thiết bị đeo được và theo dõi sức khỏe, hồ sơ bảo hiểm, v.v.

Vì vậy, có rất nhiều công việc về chú thích và gắn thẻ dữ liệu chăm sóc sức khỏe ngay cả khi chúng có sẵn cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Sự phân mảnh dữ liệu này cũng làm tăng phạm vi lỗi.

Xu hướng dữ liệu

Các mô-đun AI là sự phản ánh những gì chúng học được và các thuật toán đằng sau chúng. Nếu các thuật toán hoặc bộ dữ liệu này có sự sai lệch trong chúng, thì kết quả cũng sẽ nghiêng về các kết quả cụ thể. Ví dụ: nếu các ứng dụng m-health không đáp ứng với các dấu cụ thể vì chúng không được đào tạo cho chúng, mục đích của việc chăm sóc sức khỏe có thể tiếp cận sẽ bị mất. Trong khi đây chỉ là một ví dụ, có những trường hợp quan trọng có thể là ranh giới giữa sự sống và cái chết.

Những thách thức về quyền riêng tư và an ninh mạng

Quyền riêng tư & Amp; Những thách thức về an ninh mạng Chăm sóc sức khỏe liên quan đến một số phần thông tin bí mật nhất về cá nhân như chi tiết cá nhân, bệnh tật và mối quan tâm của họ, nhóm máu, tình trạng dị ứng, v.v. Khi các hệ thống AI được sử dụng, dữ liệu của chúng thường được một số cánh trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe sử dụng và chia sẻ để cung cấp dịch vụ chính xác. Điều này làm phát sinh các vấn đề về quyền riêng tư, nơi người dùng lo sợ dữ liệu của họ bị sử dụng cho các mục đích khác nhau. Đối với các thử nghiệm lâm sàng, các khái niệm như dữ liệu khử nhận dạng đi vào hình ảnh là tốt.

Mặt khác của đồng xu là an ninh mạng, nơi mà sự an toàn và tính bảo mật của các bộ dữ liệu này có tầm quan trọng tối ưu. Với những kẻ khai thác kích hoạt các cuộc tấn công tinh vi, dữ liệu chăm sóc sức khỏe phải được bảo vệ khỏi bất kỳ và tất cả các hình thức vi phạm và thỏa hiệp.

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 có thành kiến ​​và cũng tuân thủ nghiêm ngặt hướng dẫn quy định.

Xã hội Chia sẻ

Chia sẻ trên facebook
Chia sẻ trên twitter
Chia sẻ trên linkin
Chia sẻ trên email
Chia sẻ trên whatsapp