שווי השוק של הבינה המלאכותית בבריאות הגיע לשיא חדש בשנת 2020 בשעה $ 6.7bn. מומחים בתחום ותיקי טכנולוגיה חושפים גם כי התעשייה תהיה מוערכת בסביבות 8.6 מיליארד דולר עד שנת 2025 וכי ההכנסות בתחום הבריאות יגיעו מ -22 פתרונות בריאות מגוונים המונעים על ידי AI.
כפי שאתה קורא, טונות של חידושים ברחבי העולם קורים לקידום שירותי בריאות, הרמת מתן שירות, סלילת הדרך לאבחון מחלות טוב יותר, ועוד. הזמן באמת בשל לתחום הבריאות המונע על ידי AI.
בואו לחקור את היתרונות של AI בתחום הבריאות ולנתח במקביל את האתגרים הכרוכים בכך. כפי שאנו מבינים את שניהם, נגע גם בסיכונים הטמונים במערכת האקולוגית.
היתרונות של AI בבריאות
נתחיל בדברים הטובים תחילה. AI בתחום הבריאות עושה עבודה אדירה. זה גם משיג הישגים שאף אדם מעולם לא הצליח - לחזות את הופעתן של מחלות כמו בעיות בכליות ועוד כמה הפרעות גנטיות. כדי לתת לך מושג טוב יותר, הנה רשימה נרחבת:
- Google Health פיצח את הקוד לאיתור הופעת פגיעות כליות ימים לפני שזה קורה בפועל. שירותי האבחון ושירותי הבריאות הנוכחיים יכולים לזהות פציעות רק לאחר שהתרחשו, אך בעזרת Google Health, ספקי שירותי הבריאות יכולים לחזות במדויק את הופעת הפציעה.
- בינה מלאכותית עוזרת מאוד בשיתוף ידע בצורה של הכשרה או למידה בסיוע. תחומים מיוחדים כמו רדיולוגיה ו רפואת עיניים דורשים מומחיות אינטנסיבית, אותה יכולים להקנות ותיקים רק למתחילים או למתחילים. עם זאת, בעזרת AI, מצטרפים חדשים יכולים ללמוד על אבחון ונהלי טיפול באופן אוטונומי. AI עוזר כאן לדמוקרטיזציה של ידע.
- ארגוני בריאות מבצעים הרבה משימות מיותרות על בסיס יומי. הכניסה של AI מאפשרת להם להפוך משימות כאלה לאוטומטיות ולהשקיע יותר זמן במשימות בעלות עדיפות גבוהה יותר. זה מועיל מאוד בניהול מרפאות או בתי חולים, תחזוקת EHR, ניטור מטופלים ועוד.
- אלגוריתמים של AI גם מקטינים את הוצאות התפעול וממקסמים את זמני התפוקה באופן משמעותי. מאבחון מהיר יותר ועד תוכניות טיפול מותאמות אישית, AI מביאה יעילות במחירים חסכוניים.
- אפליקציות רובוטיות המופעלות על ידי אלגוריתמים AI מפותחות כדי לסייע למנתחים בביצוע פעולות חיוניות. מערכות AI ייעודיות מבטיחות דיוק וממזערות את ההשלכות או תופעות הלוואי של ניתוחים.
הסיכונים והאתגרים של AI בתחום הבריאות
למרות היתרונות של AI בבריאות, ישנם גם חסרונות מסוימים של יישומי AI. אלה הן מבחינת האתגרים והסיכונים הכרוכים בפריסתם. הבה נבחן את שניהם בפירוט.
היקף הטעות
בכל פעם שאנחנו מדברים על AI, אנחנו מטבענו מאמינים שהם מושלמים ושהם לא יכולים לעשות טעויות. בעוד שמערכות AI מאומנות לעשות במדויק את מה שהן אמורות לעשות באמצעות אלגוריתמים ותנאים, השגיאה יכולה לנבוע מהיבטים וסיבות אחרות. שגיאה עקב שימוש בנתונים באיכות ירודה למטרות הדרכה או אלגוריתמים לא יעילים עלולה להגביל את היכולת של מודול AI לספק תוצאות מדויקות.
כאשר זה קורה לאורך זמן, תהליכים וזרימות עבודה המסתמכים על מודולי AI אלה יכולים לספק תוצאות גרועות בעקביות. לדוגמה, למרפאה או לבית חולים יכולה להיות חוסר יעילות בשיטות ניהול המיטות למרות האוטומציה, צ'אט בוט יכול לאבחן באופן שקר אדם עם חשש כמו Covid-19 או גרוע מכך, להחמיץ אבחון ועוד.
זמינות עקבית של נתונים
אם הזמינות של נתונים איכותיים היא אתגר, כך גם הזמינות העקבית שלהם. מודולי בריאות מבוססי בינה מלאכותית דורשים כמויות אדירות של נתונים למטרות הדרכה ושירותי בריאות הם מגזר שבו הנתונים מפוצלים על פני חטיבות ואגפים. תמצא יותר נתונים לא מובנים מאלה מובנים בצורה של רישומי בית מרקחת, EHR, נתונים ממכשירי לבישה ומעקבי כושר, רשומות ביטוח ועוד.
לכן, יש עבודה מאסיבית מבחינת הערות ותיוג נתוני בריאות גם אם הם זמינים למקרים שימוש ספציפיים. פיצול הנתונים הזה מגדיל גם את היקף הטעות.
הטיית נתונים
מודולי AI הם השתקפות של מה שהם לומדים ושל האלגוריתמים שמאחוריהם. אם לאלגוריתמים או למערכי נתונים אלה יש הטייה, התוצאות יהיו נוטות גם לתוצאות ספציפיות. לדוגמה, אם יישומי m-health אינם מגיבים למבטאים מסוימים מכיוון שהם לא הוכשרו עבורם, מטרתם של שירותי בריאות נגישים הולכת לאיבוד. למרות שזו רק דוגמה אחת, ישנם מקרים מכריעים שיכולים להיות הגבול בין חיים ומוות.
אתגרי פרטיות ואבטחת סייבר
שירותי הבריאות כוללים חלק ממידע המידע הסודי ביותר על אנשים כגון פרטים אישיים, מחלות וחששות, קבוצת דם, מצבי אלרגיה ועוד. כאשר משתמשים במערכות AI, הנתונים שלהם משמשים לעתים קרובות ומשותפים בכמה אגפים בתחום הבריאות לצורך מתן שירות מדויק. זה מעורר בעיות פרטיות, שבהן משתמשים נחשפים לחשש שהנתונים שלהם ישמשו למטרות מגוונות. ביחס לניסויים קליניים, מושגים כמו ביטול זיהוי נתונים להיכנס גם לתמונה.
הצד השני של המטבע הוא אבטחת סייבר, שם יש חשיבות אופטימלית לביטחון ולסודיות של מערכי נתונים אלה. כאשר מנצלים מפעילים מתקפות מתוחכמות, יש להגן על נתוני הבריאות מכל סוג של הפרות ופשרות.
עטיפת Up
אלו האתגרים שיש לטפל בהם ולתקן כדי שמודולי AI יהיו אטומים ככל האפשר. כל הפואנטה של יישום בינה מלאכותית היא להעלים מקרים של פחד וספקנות מפעולות, אבל האתגרים האלה מושכים את ההישג כרגע. אחת הדרכים שבהן תוכל להתגבר על האתגרים הללו היא, עם מערכי נתונים איכותיים של שירותי בריאות מבית Shaip ללא הטיה וגם מצייתים להנחיות רגולטוריות מחמירות.
