Yeterince kez söylendi, ancak AI sağlık sektöründe bir oyun değiştirici olduğunu kanıtlıyor. Sağlık hizmeti zincirinde yalnızca pasif katılımcılar olmaktan, hastalar artık hava geçirmez yapay zeka destekli hasta izleme sistemleri, giyilebilir cihazlar, durumlarının görselleştirilmiş içgörüleri ve daha fazlasıyla sağlıklarının sorumluluğunu üstleniyorlar. Doktorların ve sağlık hizmeti sağlayıcılarının bakış açısından yapay zeka, robotik kollar, gelişmiş analiz ve teşhis modülleri, yardımcı cerrahi botlar, genetik bozuklukları ve endişeleri tespit etmek için öngörücü kanatlar ve daha fazlasının yolunu açıyor.
Bununla birlikte, yapay zeka sağlık bakım konularını etkilemeye devam ettikçe, eşit derecede artan şey, veri üretme ve sürdürme ile ilgili zorluklardır. Bildiğiniz gibi, bir yapay zeka modülü veya sistemi ancak uzun bir süre boyunca ilgili ve bağlamsal veri kümeleriyle tam olarak eğitilmişse iyi performans gösterebilir.
Blogda, sağlık hizmetlerinde yapay zeka kullanım vakaları karmaşıklıkları açısından artmaya devam ederken uzmanların ve sağlık uzmanlarının karşılaştığı benzersiz zorlukları keşfedeceğiz.
1. Gizliliği korumanın zorlukları
Sağlık, mahremiyetin çok önemli olduğu bir sektördür. İçeri giren ayrıntılardan elektronik sağlık kayıtları Hastaların ve klinik deneyler sırasında toplanan verilerin, uzaktan hasta izleme için giyilebilir cihazların ilettiği verilere kadar, sağlık alanındaki her bir inç, en üst düzeyde mahremiyet gerektirir.
Çok fazla gizlilik söz konusuysa, sağlık hizmetlerinde kullanılan yeni yapay zeka uygulamaları nasıl eğitiliyor? Pek çok durumda, hastalar genellikle verilerinin çalışma ve araştırma amacıyla kullanıldığının farkında değildir. HIPAA tarafından belirtilen düzenlemeler ayrıca kuruluşların ve sağlık hizmeti sağlayıcılarının hasta verilerini sağlık hizmetleri işlevleri için kullanabileceğini ve ilgili işletmelerle veri ve öngörüleri paylaşabileceğini ima eder.
Bunun için gerçek dünyadan tonlarca örnek var. Temel bir kavrayış için, Google'ın Mayo Clinic ile 10 yıllık bir araştırma anlayışını sağlam bir şekilde sürdürdüğünü ve verilere sınırlı erişimi paylaştığını anlayın. anonimleştirilmiş veya kimliksizleştirilmiş.
Bu oldukça bariz olsa da, piyasada tahmine dayalı analitik çözümlerini yaymak için çalışan birkaç AI tabanlı girişim, genellikle kaliteli AI eğitim verileri için kaynakları konusunda oldukça kararsız. Bu açıkça rekabet nedenlerinden kaynaklanmaktadır.
Bu kadar hassas bir konu olan mahremiyet, gazilerin, uzmanların ve araştırmacıların devam eden beyaz şapkaya giderek daha fazla ilgi duyduğu bir şeydir. Veri kimliğini gizleme için HIPAA protokolleri ve yerinde yeniden tanımlama için hükümler vardır.. İleride, aynı anda gelişmiş AI çözümleri geliştirirken gizliliğin nasıl sorunsuz bir şekilde oluşturulabileceği üzerinde çalışmamız gerekecek.
2. Önyargıları ve hataları ortadan kaldırmanın zorlukları
Sağlık sektöründeki hatalar ve önyargılar, hastalar ve sağlık kuruluşları için ölümcül olabilir. Yanlış yerleştirilmiş veya yanlış hizalanmış hücreler, uyuşukluk ve hatta dikkatsizlikten kaynaklanan hatalar, hastalar için ilaç tedavisi veya tanı sürecini değiştirebilir. Pennsylvania Hasta Güvenliği Kurumu tarafından yayınlanan bir rapor, EHR modüllerinde yaklaşık 775 sorunun tespit edildiğini ortaya koydu. Bunun dışında insan kaynaklı hatalar %54.7 ve makine kaynaklı hatalar %45.3 civarındaydı.
Hataların yanı sıra önyargılar da sağlık şirketlerinde istenmeyen sonuçlara yol açabilecek bir diğer ciddi nedendir. Hatalardan farklı olarak, belirli inançlara ve uygulamalara doğuştan gelen eğilim nedeniyle önyargıları tespit etmek veya tespit etmek daha zordur.
Önyargıların ne kadar kötü olabileceğine dair klasik bir örnek, insanlarda cilt kanserini tespit etmek için kullanılan algoritmaların daha koyu ten tonlarında daha az doğru olma eğiliminde olduğunu paylaşan bir rapordan gelir, çünkü çoğunlukla açık ten tonlarında semptomları tespit etmek için eğitilmişlerdir. Önyargıları tespit etmek ve ortadan kaldırmak çok önemlidir ve sağlık hizmetlerinde yapay zekanın güvenilir kullanımı için ileriye dönük tek yoldur.
3. İşletme standartlarının oluşturulmasındaki zorluklar
Verilerin birlikte çalışabilirliği, sağlık hizmetlerinde hatırlanması gereken önemli bir kelimedir. Bildiğiniz gibi sağlık, çeşitli unsurlardan oluşan bir ekosistemdir. Klinikleriniz, teşhis merkezleriniz, rehabilitasyon merkezleriniz, eczaneleriniz, Ar-Ge kanatlarınız ve daha fazlası var. Çoğu zaman, bu öğelerin birden fazlası, amaçlanan amaçları doğrultusunda çalışmak için verilere ihtiyaç duyar. Bu gibi durumlarda, toplanan veriler, kim bakarsa baksın aynı görünecek ve okunacak şekilde tek tip ve standart hale getirilmelidir.
Standardizasyonun yokluğunda, her öğenin aynı kaydın kendi versiyonunu koruduğu kaos olacaktır. Bu nedenle, bir veri kümesine yeni bir perspektiften bakan kişi otomatik olarak kaybolur ve veri kümesinin içeriğini anlamak için ilgili makamın yardımına ihtiyaç duyar.
Bundan kaçınmak için, standardizasyon kuruluşlar arasında daha etkili hale getirilmelidir. Anlamı, belirli formatlar, koşullar ve protokoller, zorunlu bağlılık için açıkça ortaya konmalıdır. Ancak o zaman bu veriler sorunsuz bir şekilde birlikte çalışabilir olabilir.
4. Güvenliğin sağlanmasındaki zorluklar
Güvenlik, sağlık hizmetlerinde bir diğer önemli husustur. Veri gizliliğiyle ilgili hususlar daha az ciddiye alındığında en pahalı olanı bu olacaktır. Sağlık hizmetleri verileri, bilgisayar korsanları ve istismarcılar için bir içgörü hazinesidir ve son zamanlarda tonlarca siber güvenlik ihlali vakası olmuştur. Fidye yazılımı ve diğer kötü niyetli saldırılar dünya çapında gerçekleştirildi.
Covid-19 pandemisinin ortasında bile, yakın Ankete katılanların %37'si fidye yazılımı saldırısı yaşadıklarını paylaştı. Siber güvenlik, herhangi bir zamanda anahtardır.
Yukarı tamamlayan
Sağlık alanındaki veri zorlukları sadece bunlarla sınırlı değildir. Yapay zekanın sağlık hizmetlerinde gelişmiş entegrasyonunu ve çalışmasını kavradıkça, zorluklar yalnızca daha karmaşık, örtüşen ve iç içe geçiyor.
Her zaman olduğu gibi, zorlukların üstesinden gelmenin bir yolunu bulacağız ve başarmayı vaat eden karmaşık AI sistemlerine yol açacağız. sağlık AI daha doğru ve erişilebilir.
