Sağlık hizmetlerinde yapay zekanın piyasa değeri 2020'de yeni bir zirveye ulaştı. $ 6.7bn. Alandaki uzmanlar ve teknoloji gazileri ayrıca, endüstrinin 8.6 yılına kadar yaklaşık 2025 milyar dolar değerinde olacağını ve sağlık hizmetlerinden elde edilen gelirin 22 farklı AI destekli sağlık çözümünden geleceğini ortaya koyuyor.
Okuduğunuz gibi, dünya genelinde sağlık hizmetlerini geliştirmek, hizmet sunumunu yükseltmek, daha iyi hastalık teşhisinin yolunu açmak ve daha pek çok şey için tonlarca yenilik gerçekleşiyor. Yapay zekaya dayalı sağlık sektörü için zaman gerçekten olgunlaştı.
Yapay zekanın sağlık hizmetlerindeki faydalarını keşfedelim ve aynı anda ilgili zorlukları analiz edelim. Her ikisini de anladığımıza göre, ekosistemin ayrılmaz bir parçası olan risklere de değineceğiz.
Yapay Zekanın Sağlık Hizmetinde Faydaları
Önce iyi şeylerden başlayalım. Sağlık hizmetlerinde yapay zeka muazzam bir iş çıkarıyor. Aynı zamanda hiçbir insanın başaramadığı başarılara imza atıyor – böbrek sorunları ve birkaç genetik bozukluk gibi hastalıkların başlangıcını tahmin ediyor. Size daha iyi bir fikir vermek için kapsamlı bir liste:
- Google Health, böbrek yaralanmalarının başlangıcını, gerçekleşmeden günler önce tespit etmek için kullanılan kodu kırdı. Mevcut teşhis ve sağlık hizmetleri, yaralanmaları ancak gerçekleştikten sonra tespit edebilir, ancak Google Health ile sağlık hizmeti sağlayıcıları bir yaralanmanın başlangıcını doğru bir şekilde tahmin edebilir.
- Yapay zeka, eğitim veya destekli öğrenme şeklinde bilgi paylaşımında son derece yararlıdır. Radyoloji ve oftalmoloji gibi özel alanlar, yalnızca gaziler tarafından yeni başlayanlara veya yeni başlayanlara verilebilecek yoğun uzmanlık gerektirir. Bununla birlikte, AI'nın yardımıyla, yeni girenler teşhis ve tedavi prosedürleri hakkında bağımsız olarak bilgi edinebilirler. AI burada bilgiyi demokratikleştirmeye yardımcı oluyor.
- Sağlık kuruluşları, günlük olarak birçok gereksiz iş yapar. AI'nın girişi, bu tür görevleri otomatikleştirmelerine ve daha yüksek önceliğe sahip görevlere daha fazla zaman ayırmalarına olanak tanır. Bu, klinik veya hastane yönetimi, EHR bakımı, hasta izleme ve daha pek çok konuda son derece faydalıdır.
- AI algoritmaları ayrıca işletme giderlerini azaltmakta ve çıktı sürelerini önemli ölçüde maksimize etmektedir. Daha hızlı teşhisten kişiselleştirilmiş tedavi planlarına kadar, AI uygun maliyetli fiyatlarla verimlilik getiriyor.
- Yapay zeka algoritmaları tarafından desteklenen robotik uygulamalar, cerrahlara önemli operasyonları gerçekleştirmede yardımcı olmak için geliştirilmektedir. Özel yapay zeka sistemleri, hassasiyet sağlar ve ameliyatların sonuçlarını veya yan etkilerini en aza indirir.
Sağlık Hizmetinde Yapay Zekanın Riskleri ve Zorlukları
AI'nın sağlık hizmetlerinde avantajları olsa da, AI uygulamalarının da bazı eksiklikleri vardır. Bunlar, dağıtımlarının içerdiği zorluklar ve riskler açısındandır. Her ikisine de ayrıntılı olarak bakalım.
Hata kapsamı
Yapay zeka hakkında ne zaman konuşsak, doğal olarak onların mükemmel olduklarına ve hata yapamayacaklarına inanıyoruz. Yapay zeka sistemleri, algoritmalar ve koşullar aracılığıyla tam olarak yapmaları gerekeni yapmak üzere eğitilmiş olsa da, hata farklı yönlerden ve nedenlerden kaynaklanabilir. Eğitim amacıyla kullanılan düşük kaliteli verilerden veya verimsiz algoritmalardan kaynaklanan hata, bir AI modülünün doğru sonuçlar verme yeteneğini sınırlayabilir.
Bu zaman içinde gerçekleştiğinde, bu AI modüllerine dayanan süreçler ve iş akışları sürekli olarak kötü sonuçlar verebilir. Örneğin, bir klinik veya hastane, otomasyona rağmen yatak yönetimi uygulamalarında yetersiz kalabilir, bir sohbet robotu, Covid-19 veya daha kötü bir endişeye sahip bir kişiye yanlış teşhis koyabilir, teşhisi kaçırabilir ve daha fazlasını yapabilir.
Tutarlı veri kullanılabilirliği
Kaliteli verilerin mevcudiyeti bir zorluksa, bunun tutarlı bir şekilde mevcudiyeti de öyle. Yapay zeka tabanlı sağlık hizmetleri modülleri, eğitim amacıyla çok büyük miktarda veri gerektirir ve sağlık hizmeti, verilerin bölümler ve kanatlar arasında parçalandığı bir sektördür. Eczane kayıtları şeklinde yapılandırılmış olanlardan daha fazla yapılandırılmamış veri bulacaksınız, EHR'ler, giyilebilir cihazlardan ve fitness takipçilerinden gelen veriler, sigorta kayıtları ve daha fazlası.
Bu nedenle, belirli kullanım durumları için mevcut olsalar bile, sağlık hizmetleri verilerini açıklama ve etiketleme açısından çok büyük bir çalışma var. Bu veri parçalanması, hatanın kapsamını da arttırır.
Veri Sapması
AI modülleri, öğrendiklerinin ve arkalarındaki algoritmaların bir yansımasıdır. Bu algoritmaların veya veri kümelerinin içlerinde bir önyargı varsa, sonuçların da belirli sonuçlara doğru meyilli olması zorunludur. Örneğin, m-sağlık uygulamaları, onlar için eğitilmedikleri için belirli aksanlara yanıt veremezse, erişilebilir sağlık hizmetinin amacı ortadan kalkar. Bu sadece bir örnek olsa da, yaşam ve ölüm arasındaki çizgi olabilecek çok önemli örnekler var.
Gizlilik ve siber güvenlik zorlukları
Sağlık hizmetleri, bireyler hakkında kişisel bilgileri, hastalıkları ve endişeleri, kan grupları, alerji durumları ve daha fazlası gibi en gizli bilgilerden bazılarını içerir. AI sistemleri kullanıldığında, verileri sağlık sektöründe kesin hizmet sunumu için genellikle birkaç kanat tarafından kullanılır ve paylaşılır. Bu, kullanıcıların verilerinin çeşitli amaçlarla kullanılması korkusuyla karşı karşıya kaldıkları gizlilik sorunlarına yol açar. Klinik araştırmalarla ilgili olarak, aşağıdaki gibi kavramlar veri kimliğini gizleme siz de resme girin.
Madalyonun diğer yüzü, bu veri kümelerinin güvenliğinin ve gizliliğinin optimum öneme sahip olduğu siber güvenliktir. İstismarcılar karmaşık saldırıları tetiklerken, sağlık verilerinin her türlü ihlal ve tavizden korunması gerekiyor.
Yukarı tamamlayan
Bunlar, AI modüllerinin mümkün olduğunca hava geçirmez olması için ele alınması ve düzeltilmesi gereken zorluklardır. AI uygulamasının tüm amacı, operasyonlardan korku ve şüphecilik örneklerini ortadan kaldırmaktır, ancak bu zorluklar şu anda başarıyı çekiyor. Bu zorlukların üstesinden gelmenin bir yolu, Shaip'ten yüksek kaliteli sağlık veri kümeleri önyargısız ve aynı zamanda katı düzenleyici yönergelere bağlı.
