AI in de gezondheidszorg

De rol van AI in de gezondheidszorg: voordelen, uitdagingen en alles daartussenin

De marktwaarde van kunstmatige intelligentie in de gezondheidszorg bereikte in 2020 een nieuw hoogtepunt op $ 6.7bn. Experts in het veld en tech-veteranen onthullen ook dat de industrie tegen het jaar 8.6 gewaardeerd zou worden op ongeveer $ 2025 miljard en dat de inkomsten in de gezondheidszorg zouden komen van maar liefst 22 verschillende AI-aangedreven zorgoplossingen.

Zoals u leest, vinden er over de hele wereld talloze innovaties plaats om de gezondheidszorg te promoten, de dienstverlening te verbeteren, de weg vrij te maken voor een betere diagnose van ziekten en meer. De tijd is echt rijp voor de AI-gedreven zorgsector.

Laten we de voordelen van AI in de gezondheidszorg onderzoeken en tegelijkertijd de uitdagingen analyseren. Omdat we beide begrijpen, zullen we ook ingaan op de risico's die inherent zijn aan het ecosysteem.

De voordelen van AI in de gezondheidszorg

De voordelen van Ai in de gezondheidszorg

Laten we eerst beginnen met de goede dingen. AI in de zorg doet geweldig werk. Het levert ook prestaties die geen mens ooit heeft kunnen voorspellen: het begin van ziekten zoals nierproblemen en nog een paar genetische aandoeningen voorspellen. Om je een beter idee te geven, hier een uitgebreide lijst:

  • Google Health heeft de code gekraakt voor het detecteren van het ontstaan ​​van nierletsel, dagen voordat het daadwerkelijk gebeurt. De huidige diagnose- en gezondheidszorgservices kunnen verwondingen pas detecteren nadat ze zich hebben voorgedaan, maar met Google Health kunnen zorgverleners het begin van een verwonding nauwkeurig voorspellen.
  • Kunstmatige intelligentie is enorm nuttig bij het delen van kennis in de vorm van training of begeleid leren. Gespecialiseerde vakgebieden zoals radiologie en oogheelkunde vereisen een intense expertise, die alleen door veteranen kan worden overgedragen aan beginners of starters. Met behulp van AI kunnen nieuwkomers echter autonoom leren over diagnose- en behandelprocedures. AI helpt hier bij het democratiseren van kennis.
  • Zorgorganisaties doen dagelijks veel overbodige taken. De komst van AI stelt hen in staat om dergelijke taken te automatiseren en meer tijd te besteden aan taken met een hogere prioriteit. Dit is enorm voordelig bij kliniek- of ziekenhuisbeheer, EPD-onderhoud, patiëntbewaking en meer.
  • AI-algoritmen verlagen ook de bedrijfskosten en maximaliseren de uitvoertijden aanzienlijk. Van snellere diagnose tot gepersonaliseerde behandelplannen, AI zorgt voor efficiëntie tegen voordelige prijzen.
  • Er worden robottoepassingen ontwikkeld die worden aangedreven door AI-algoritmen om chirurgen te helpen bij het uitvoeren van cruciale operaties. Toegewijde AI-systemen zorgen voor precisie en minimaliseren de gevolgen of bijwerkingen van operaties.

Hoogwaardige gezondheidszorg/medische gegevens voor AI- en ML-modellen

De risico's en uitdagingen van AI in de gezondheidszorg

Naast de voordelen van AI in de gezondheidszorg, zijn er ook bepaalde tekortkomingen van AI-implementaties. Dit betreft zowel de uitdagingen als de risico's van hun inzet. Laten we beide in detail bekijken.

Omvang van de fout

Wanneer we het over AI hebben, geloven we inherent dat ze perfect zijn en dat ze geen fouten kunnen maken. Hoewel AI-systemen zijn getraind om precies te doen wat ze moeten doen door middel van algoritmen en voorwaarden, kan de fout het gevolg zijn van verschillende andere aspecten en redenen. Fouten als gevolg van gegevens van slechte kwaliteit die worden gebruikt voor trainingsdoeleinden of inefficiënte algoritmen kunnen het vermogen van een AI-module om nauwkeurige resultaten te leveren, beperken.

Wanneer dit in de loop van de tijd gebeurt, kunnen processen en workflows die afhankelijk zijn van deze AI-modules consequent slechte resultaten opleveren. Een kliniek of ziekenhuis kan bijvoorbeeld inefficiëntie hebben in bedbeheer ondanks automatisering, een chatbot kan een persoon ten onrechte diagnosticeren met een zorg als Covid-19 of erger, een diagnose mislopen en meer.

Consistente beschikbaarheid van gegevens

Als de beschikbaarheid van kwaliteitsgegevens een uitdaging is, dan is de consistente beschikbaarheid ervan dat ook. Op AI gebaseerde zorgmodules vereisen enorme hoeveelheden gegevens voor trainingsdoeleinden en de gezondheidszorg is een sector waar gegevens gefragmenteerd zijn over divisies en vleugels. U vindt meer ongestructureerde gegevens dan gestructureerde gegevens in de vorm van apotheekrecords, EPD's, gegevens van wearables en fitnesstrackers, verzekeringsgegevens en meer.

Er is dus enorm veel werk aan het annoteren en taggen van zorggegevens, zelfs als ze beschikbaar zijn voor specifieke gebruikssituaties. Deze fragmentatie van gegevens vergroot ook de omvang van de fouten.

Gegevensbias

AI-modules zijn een weerspiegeling van wat ze leren en de algoritmen erachter. Als deze algoritmen of datasets een vooroordeel bevatten, zullen de resultaten ook neigen naar specifieke uitkomsten. Als m-health-toepassingen bijvoorbeeld niet reageren op bepaalde accenten omdat ze er niet voor zijn opgeleid, gaat het doel van toegankelijke zorg verloren. Hoewel dit slechts één voorbeeld is, zijn er cruciale gevallen die de grens tussen leven en dood kunnen vormen.

Uitdagingen op het gebied van privacy en cyberbeveiliging

Privacy &Amp; Cyberbeveiligingsuitdagingen Gezondheidszorg omvat enkele van de meest vertrouwelijke stukjes informatie over individuen, zoals hun persoonlijke gegevens, ziekten en zorgen, bloedgroep, allergieaandoeningen en meer. Wanneer AI-systemen worden gebruikt, worden hun gegevens vaak gebruikt en gedeeld door verschillende vleugels in de zorgsector voor nauwkeurige dienstverlening. Dit leidt tot privacyproblemen, waarbij gebruikers worden blootgesteld aan de angst dat hun gegevens voor verschillende doeleinden worden gebruikt. Met betrekking tot klinische proeven, concepten als: de-identificatie van gegevens kom ook in beeld.

De keerzijde van de medaille is cybersecurity, waarbij de veiligheid en vertrouwelijkheid van deze datasets van optimaal belang zijn. Met uitbuiters die geavanceerde aanvallen uitvoeren, moeten gezondheidsgegevens worden beschermd tegen alle vormen van inbreuken en compromissen.

Afsluiten

Dit zijn de uitdagingen die moeten worden aangepakt en opgelost om AI-modules zo luchtdicht mogelijk te maken. Het hele punt van AI-implementatie is om gevallen van angst en scepsis uit operaties te elimineren, maar deze uitdagingen trekken momenteel de prestatie. Een manier om deze uitdagingen te overwinnen is, met: hoogwaardige zorgdatasets van Shaip die vrij zijn van vooringenomenheid en zich ook houden aan strikte regelgevende richtlijnen.

Sociale Share