دنیایی را تصور کنید که در آن ساعت هوشمند شما نه تنها قدم های شما را ردیابی می کند، بلکه یک حمله قلبی را قبل از وقوع آن نیز پیش بینی می کند. به واقعیت نزدیکتر از آن چیزی است که فکر می کنید.
ادغام هوش مصنوعی (AI) در مراقبت های بهداشتی آغاز شده است و بسیاری از موارد استفاده را برای ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی و بیماران باز می کند. انتظار می رود که بازار نرم افزار و سخت افزار مراقبت های بهداشتی هوش مصنوعی پیشی بگیرد 34 میلیارد دلار تا سال 2025 در سطح جهان
از جمله فن آوری ها و فرآیندهای نشان دهنده این سرمایه گذاری ها در مراقبت های بهداشتی عبارتند از:
- پرستاران رباتیک برای کمک به جراحان
- پوشیدنی برای نظارت بر سلامت در زمان واقعی.
- چت ربات های هوش مصنوعی پزشکی برای افزایش مراقبت از خود.
- تشخیص پیش بینی بر اساس علائم سلامت موجود.
با این حال، این برنامه ها با چالش های پیچیده ای نیز همراه هستند. این وبلاگ به بررسی پنج چالش در پیاده سازی هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی، راه حل ها و مزایای آنها می پردازد.
چالش های استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی
پزشکان، پزشکان، پرستاران و سایر ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی با چالش های زیادی برای ادغام هوش مصنوعی در جریان کاری خود، از جابجایی نیروی انسانی گرفته تا مسائل مربوط به کیفیت داده ها، مواجه هستند.
1. جابجایی کارکنان انسانی
نگرانی فزاینده ای وجود دارد که هوش مصنوعی می تواند جایگزین متخصصان مراقبت های بهداشتی شود جابجایی شغلی، مجموعه مهارت های منسوخ شده و مشکلات روحی و مالی. این تغییر بالقوه ممکن است گروه های پزشکی را از پذیرش هوش مصنوعی منصرف کند و باعث شود آنها از مزایای بسیاری چشم پوشی کنند.
چالش در ایجاد تعادل بین ادغام هوش مصنوعی برای کارهای روزمره و حفظ تخصص انسانی برای مراقبت پیچیده از بیمار است، جایی که همدلی و تفکر انتقادی غیر قابل جایگزینی هستند.
2. مسائل اخلاقی و حریم خصوصی
کسب رضایت آگاهانه از بیماران در مورد نحوه استفاده سیستم های هوش مصنوعی از داده های آنها می تواند پیچیده باشدبه خصوص زمانی که عموم مردم منطق زیربنایی را به طور کامل درک نمی کنند. برخی از ارائه دهندگان نیز ممکن است اصول اخلاقی را نادیده بگیرند و از داده های بیمار بدون اجازه استفاده کنند.
علاوه بر این، سوگیری در داده های آموزشی می تواند منجر به پیشنهادات درمانی نابرابر یا تشخیص اشتباه شود. این اختلاف می تواند به طور نامتناسبی بر گروه های آسیب پذیر تأثیر بگذارد.
به عنوان مثال، الگوریتمی که پیش‌بینی می‌کند کدام بیماران به مراقبت‌های ویژه بیشتری بر اساس هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی به جای بیماری واقعی نیاز دارند. این به اشتباه بار بیماری کمتری نسبت داده شده است به سیاه پوستان
علاوه بر این، توانایی هوش مصنوعی برای شناسایی افراد از طریق مقادیر زیادی از داده های ژنومی، حتی زمانی که شناسه های شخصی حذف شوند، محرمانه بودن بیمار را به خطر می اندازد.
3. فقدان آموزش دیجیتال و موانع پذیرش
مشکل عمده این است که دانشجویان پزشکی دریافت می کنند آموزش ناکافی در مورد ابزارها و نظریه هوش مصنوعی این عدم آمادگی پذیرش هوش مصنوعی را در طول دوره کارآموزی و کار دشوار می کند.
مانع مهم دیگر عدم تمایل برخی افراد به پذیرش فناوری های دیجیتال است. بسیاری از مردم هنوز مشاوره سنتی و حضوری را ترجیح دهید به دلایل متعدد از جمله:
- ماهیت مرتبط تعاملات انسانی
- بی‌تفاوتی توسط هوش مصنوعی.
- ارزش ادراک شده بالاتر پزشکان انسانی و غیره.
این مقاومت اغلب با عدم آگاهی عمومی در مورد هوش مصنوعی و مزایای بالقوه آن، به ویژه در کشورهای در حال توسعه، ترکیب می شود.
4. تعهدات حرفه ای
استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری جدید را معرفی می‌کند تعهدات حرفه ای برای ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی، در صورت بی اثر بودن ابتکارات هوش مصنوعی، سؤالاتی در مورد مالکیت ایجاد می کند. برای مثال، پزشکان می‌توانند برنامه‌های درمانی را به هوش مصنوعی موکول کنند، بدون اینکه مسئولیت معاینه‌های ناموفق بیمار را بر عهده بگیرند.
علاوه بر این، در حالی که الگوریتم‌های یادگیری ماشینی (ML) می‌توانند توصیه‌های درمانی شخصی‌سازی شده را ارائه دهند، عدم شفافیت در این الگوریتم ها مسئولیت پذیری فردی پیچیده می شود.
علاوه بر این، اتکا به هوش مصنوعی می‌تواند منجر به رضایت متخصصان مراقبت‌های بهداشتی شود، که ممکن است بدون اعمال قضاوت بالینی خود تصمیمات رایانه‌ای را اتخاذ کنند.
5. مشکلات قابلیت همکاری و مسائل کیفیت داده ها
داده های منابع مختلف اغلب ممکن است به طور یکپارچه نتوانند یکپارچه شوند. ناهماهنگی در قالب‌های داده در سیستم‌ها، دسترسی و پردازش کارآمد اطلاعات را دشوار می‌کند. ایجاد سیلوهای اطلاعاتی.
علاوه بر این، کیفیت پایین داده ها – مانند سوابق ناقص یا نادرست – می تواند منجر به تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی ناقص شود که در نهایت مراقبت از بیمار را به خطر می اندازد.
با توجه به این چالش ها، سازمان های مراقبت های بهداشتی چگونه می توانند از پتانسیل کامل هوش مصنوعی استفاده کنند؟
راه حل هایی برای مشکلات هوش مصنوعی مراقبت های بهداشتی
حل چالش های معرفی شده توسط هوش مصنوعی شامل رویکردی از بالا به پایین است. با اطمینان از اینکه تحلیلگران داده شروع می شود مجموعه داده ها را به طور کامل بررسی کنید برای آموزش الگوریتم های هوش مصنوعی برای حذف سوگیری ها و داده های با کیفیت پایین استفاده می شود. شفافیت با بیماران در مورد نقش هوش مصنوعی در درمان آنها نیز برای افزایش پذیرش بسیار مهم است.
یک مثال کلینیک مایو است که از الگوریتمی استفاده کرد که بیش از 60000 تصویر را برای تشخیص علائم پیش سرطانی تجزیه و تحلیل کرد. دقت الگوریتم بود 91% در مقایسه با یک متخصص انسانی
جدا از تعمیر مجموعه داده های قدیمی، نهادهای نظارتی بهداشت، مانند آژانس دارویی اروپا (EMA)، باید جمع آوری کنند. داده های جدید و بدون خطا نشان دادن جمعیت های متنوع برای افزایش دقت OpenAPS نمونه ای از یک ابتکار برای ایجاد مجموعه ای فراگیر از سیستم های منبع باز برای درمان دقیق دیابت نوع 1 است.
علاوه بر این، بیمارستان ها باید آموزش و پرورش را افزایش دهد برای متخصصان بهداشت و درمان مقامات آموزشی نیز می توانند این آموزش تخصصی را به دانشگاه ها تعمیم دهند تا شاغلین آینده را آماده کنند.
این ابتکار، آشنایی و تخصص در ابزارهای هوش مصنوعی را تضمین می کند و مقاومت در برابر پذیرش آنها را در یک محیط حرفه ای کاهش می دهد. به عنوان مثال، سرمایه گذاری Intuitive Surgical Ltd در سیستم داوینچی در بیش از 5 میلیون جراحی به پزشکان کمک کرده است.
سرمایه گذاری در ابزارهای مدرن یکپارچه سازی داده ها، مانند آسترا و Fivetran، با ویژگی های کیفیت داده داخلی نیز کمک خواهد کرد. این ابزارها داده‌های سیلو شده را حذف می‌کنند و قابلیت همکاری را بهبود می‌بخشند. آنها همچنین اعتبار سنجی داده ها را فعال می کنند تا مطمئن شوند الگوریتم های هوش مصنوعی داده های تمیزی برای تجزیه و تحلیل دارند.
برای ادغام موثر سیستم‌های هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی، موسسات پزشکی باید بین استفاده از هوش مصنوعی و حفظ تخصص انسانی تعادل برقرار کنند. اتخاذ رویکردهای ترکیبی مانند مدل های انسان در حلقه (HITL). می تواند به کاهش ترس از جابجایی شغلی کمک کند. این رویکرد همچنین نگرانی های بیماران در مورد مشارکت هوش مصنوعی را کاهش می دهد و در عین حال به کارگران اجازه می دهد بهره وری را بهبود بخشند.
و، مزایای یکپارچه سازی موفق هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی چیست؟
مزایای هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی
هوش مصنوعی مزایای بسیاری را در صنعت مراقبت های بهداشتی فراهم می کند، از جمله تشخیص بهبود یافته و راندمان کاری بالاتر:
1. افزایش دقت تشخیصی
هوش مصنوعی فرآیندهای تشخیصی را تغییر می دهد تجزیه و تحلیل سریع تصاویر پزشکی، نتایج آزمایشگاهی و داده های بیمار با دقت قابل توجهی. این توانایی برای پردازش مقادیر زیادی از اطلاعات به سرعت منجر به تشخیص زودهنگام و بالقوه دقیق تر و بهبود مدیریت بیماری می شود.
2. برنامه های درمانی شخصی
الگوریتم های یادگیری عمیق مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند مجموعه داده های گسترده ای را برای ایجاد پردازش کنند برنامه های درمانی شخصی متناسب با بیماران فردی این سفارشی‌سازی، اثربخشی درمان‌ها را بهبود می‌بخشد و با پرداختن به نیازهای خاص هر بیمار بر اساس داده‌های نمونه گسترده، عوارض جانبی را به حداقل می‌رساند.
3. بهره وری عملیاتی
با خودکار کردن وظایف اداری مانند برنامه ریزی قرار ملاقات و صورتحساب، هوش مصنوعی به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی اجازه می دهد تا زمان و تلاش بیشتری را برای مراقبت مستقیم از بیمار صرف کنند. این تغییر بار وظایف معمول را کاهش می دهد، هزینه ها را کاهش می دهد، عملیات را ساده می کند، و کارایی کلی را بهبود می بخشد.
4. بهبود نظارت بر بیمار
ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی، از جمله دستگاه های پوشیدنی، ارائه می شود نظارت مستمر بیمار، ارائه هشدارها و بینش در زمان واقعی. به عنوان مثال، این دستگاه‌ها می‌توانند خدمات پزشکی را در صورت ضربان قلب غیرعادی بالا که می‌تواند نشان‌دهنده آسیب فیزیکی یا بیماری قلبی باشد، هشدار دهند.
این رویکرد پیشگیرانه به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی این امکان را می دهد که به سرعت به تغییرات در وضعیت بیمار واکنش نشان دهند و مدیریت بیماری و مراقبت کلی از بیمار را بهبود بخشند.
نگاه کردن به جلو
فناوری های نوظهور، مانند واقعیت مجازی (VR) در پزشکی، این کار را انجام خواهند داد نقش مهمی ایفا کند. بسیاری از وظایف مراقبت های بهداشتی، از تشخیص تا درمان، مبتنی بر هوش مصنوعی خواهند بود و دسترسی به نتایج مراقبت از بیمار را افزایش می دهند.
با این حال، مقامات مراقبت های بهداشتی باید بین مزایا و چالش های هوش مصنوعی تعادل ایجاد کنند تا از ادغام اخلاقی و موثر در مراقبت از بیمار اطمینان حاصل کنند. این سیستم های ارائه مراقبت های بهداشتی را در دراز مدت متحول می کند.
کاوش کنید Unite.ai برای منابع بیشتر در مورد هوش مصنوعی و مراقبت های بهداشتی.
