Nilai pasaran kecerdasan buatan dalam penjagaan kesihatan mencapai tahap tinggi baru pada tahun 2020 pada $ 6.7bn. Pakar di bidang dan veteran teknologi juga mengungkapkan bahawa industri ini akan bernilai sekitar $ 8.6 miliar pada tahun 2025 dan pendapatan dalam penjagaan kesihatan akan datang dari sebanyak 22 solusi penjagaan kesihatan bertenaga AI.
Seperti yang anda baca, banyak inovasi di seluruh dunia berlaku untuk mempromosikan perkhidmatan kesihatan, meningkatkan penyampaian perkhidmatan, membuka jalan untuk diagnosis penyakit yang lebih baik, dan banyak lagi. Masanya sangat tepat untuk sektor kesihatan yang didorong oleh AI.
Mari kita meneroka faedah AI dalam penjagaan kesihatan dan secara bersamaan menganalisis cabaran yang dihadapi. Oleh kerana kita memahami kedua-duanya, kita juga akan menyentuh risiko-risiko penting bagi ekosistem.
Kelebihan AI dalam Penjagaan Kesihatan
Peningkatan Hasil Pesakit
- Pengesanan Penyakit Awal: AI meningkatkan ketepatan dan kelajuan mendiagnosis penyakit seperti kanser payudara melalui analisis imej lanjutan.
- Perubatan Peribadi: AI membantu menyesuaikan rawatan berdasarkan profil pesakit individu, yang membawa kepada penjagaan yang lebih berkesan.
Faedah Ekonomi
- Penjimatan kos: Diagnosis awal dan rawatan diperibadikan mengurangkan kos penjagaan kesihatan dengan meminimumkan komplikasi selepas rawatan dan meningkatkan kecekapan percubaan klinikal.
- Kecekapan dan Produktiviti: AI mengautomasikan tugas pentadbiran, membebaskan profesional penjagaan kesihatan untuk memberi tumpuan kepada penjagaan pesakit, yang meningkatkan kecekapan operasi dan mengurangkan keletihan.
Pengalaman Pesakit yang Dipertingkatkan
- Pemerkasaan Pesakit: Alat dipacu AI memperkasakan pesakit untuk mengurus kesihatan mereka dengan lebih baik melalui peranti boleh pakai dan cadangan kesihatan yang diperibadikan.
- Penyelarasan Penjagaan yang Lebih Baik: AI memudahkan komunikasi dan penyelarasan yang lebih baik di kalangan pasukan penjagaan, meningkatkan kepuasan dan hasil pesakit.
Penyelidikan dan Pembangunan
- Penemuan Dadah Dipercepatkan: AI mempercepatkan proses pembangunan ubat dengan mensimulasikan dan menilai rawatan yang berpotensi, mengurangkan masa dan kos dalam ujian klinikal.
- Pengurusan Kesihatan Penduduk: AI membantu dalam meramalkan trend kesihatan dan mengurus kesihatan penduduk dengan lebih berkesan.
Memperkemas Pentadbiran
- Automasi Tugas: AI mengautomasikan tugas seperti penjadualan janji temu, pemprosesan tuntutan dan kemasukan data, mengurangkan beban pentadbiran.
- Pengurangan Ralat: AI meminimumkan kesilapan manusia dalam analisis data dan tafsiran pengimejan perubatan, yang membawa kepada diagnosis yang lebih tepat.
Cabaran Data Unik AI yang Dipertingkatkan dalam Penjagaan Kesihatan
Walaupun kelebihan AI dalam penjagaan kesihatan, terdapat kekurangan tertentu dalam pelaksanaan AI juga. Ini adalah dari segi cabaran dan risiko yang terlibat dalam penggunaannya. Mari lihat kedua-duanya secara terperinci.
Mengekalkan Privasi
- Sektor penjagaan kesihatan menuntut privasi yang ketat kerana sifat sensitif data pesakit, termasuk rekod kesihatan elektronik (EHR), data percubaan klinikal dan maklumat daripada peranti boleh pakai. Aplikasi AI selalunya memerlukan set data yang besar untuk latihan, yang menimbulkan kebimbangan mengenai persetujuan pesakit dan ketelusan penggunaan data.
- Peraturan seperti HIPAA membenarkan penyedia penjagaan kesihatan menggunakan data pesakit untuk tujuan operasi, tetapi isu timbul apabila pesakit tidak menyedari data mereka digunakan untuk penyelidikan. Walaupun sesetengah organisasi, seperti Google dan Mayo Clinic, menamakan data, banyak syarikat pemula masih berahsia tentang sumber data mereka atas sebab kompetitif.
- Mencapai keseimbangan antara privasi dan inovasi AI adalah penting. Protokol untuk nyahpengenalpastian dan pengecaman semula wujud tetapi memerlukan penghalusan untuk memastikan privasi yang lancar semasa memajukan aplikasi AI.
Menghapuskan Bias dan Ralat
- Ralat sistem AI boleh berpunca daripada kesilapan manusia (cth, kemasukan data yang salah) dan ketidaktepatan mesin (cth, kelemahan algoritma). Contohnya, berat sebelah dalam set data latihan boleh membawa kepada diagnosis yang cacat, seperti algoritma pengesanan kanser kulit yang kurang berkesan pada ton kulit yang lebih gelap disebabkan oleh data latihan yang condong.
- Bias adalah lebih sukar untuk dikesan daripada kesilapan kerana ia sering mencerminkan prasangka masyarakat atau sistemik yang tertanam. Menangani berat sebelah ini memerlukan set data yang pelbagai dan mewakili, ujian yang ketat, dan pemantauan berterusan untuk memastikan hasil penjagaan kesihatan yang saksama.
Menetapkan Piawaian Operasi
- Saling kendali data adalah penting dalam penjagaan kesihatan kerana penglibatan pelbagai entiti seperti klinik, farmasi dan pusat penyelidikan. Tanpa format piawai, set data menjadi berpecah-belah, membawa kepada ketidakcekapan dan salah komunikasi dalam kalangan pihak berkepentingan.
- Penyeragaman yang berkesan melibatkan penciptaan protokol yang diterima secara universal untuk pengumpulan, penyimpanan dan perkongsian data. Ini memastikan penyedia penjagaan kesihatan boleh mengakses dan mentafsir data dengan lancar merentas platform.
Menjaga Keselamatan
- Data penjagaan kesihatan adalah sasaran yang lumayan untuk penjenayah siber kerana nilainya di pasaran gelap. Pelanggaran keselamatan siber, seperti serangan perisian tebusan, telah menjadi semakin biasa, dengan 37% organisasi melaporkan insiden semasa wabak COVID-19.
- Memastikan langkah keselamatan yang teguh adalah penting untuk menghalang akses tanpa kebenaran dan melindungi maklumat pesakit yang sensitif. Pematuhan terhadap peraturan seperti GDPR dan HIPAA adalah penting untuk melindungi maklumat kesihatan peribadi (PHI) sambil mendayakan kemajuan dipacu AI.
Pertimbangan etika
- Di luar privasi dan berat sebelah, kebimbangan etika termasuk memastikan sistem AI telus, boleh dijelaskan dan adil. Ini melibatkan menjawab soalan tentang akauntabiliti dan proses membuat keputusan.
- Rangka kerja etika harus membimbing pembangunan dan penggunaan AI untuk memastikan sistem ini sejajar dengan nilai masyarakat dan menggalakkan hasil penjagaan kesihatan yang saksama.
Infrastruktur dan Had Sumber
- Melaksanakan penyelesaian AI selalunya memerlukan pelaburan yang besar dalam infrastruktur teknologi, termasuk perkakasan, perisian dan kakitangan mahir. Organisasi penjagaan kesihatan yang lebih kecil mungkin menghadapi halangan kerana sumber yang terhad.
- Menangani batasan ini melibatkan perancangan strategik, perkongsian dan peruntukan sumber untuk memastikan manfaat AI boleh diakses merentas tetapan penjagaan kesihatan yang berbeza.
Kualiti dan Ketersediaan Data
- Data berkualiti tinggi, pelbagai dan representatif adalah penting untuk melatih model AI yang berkesan. Walau bagaimanapun, isu kualiti data, seperti kehilangan nilai atau pemformatan yang tidak konsisten, boleh menghalang prestasi AI.
- Memastikan kualiti data melibatkan amalan pengurusan data yang mantap, termasuk pembersihan data, pengesahan dan penyeragaman untuk menyokong cerapan dipacu AI yang boleh dipercayai.
Membungkus Up
Ini adalah cabaran yang perlu ditangani dan diperbaiki agar modul AI menjadi kedap udara yang mungkin. Inti pelaksanaan AI adalah untuk menghapuskan ketakutan dan keraguan daripada operasi tetapi cabaran ini sedang menarik pencapaian. Satu cara anda boleh mengatasi cabaran ini ialah, dengan set data penjagaan kesihatan berkualiti tinggi daripada Shaip yang bebas daripada berat sebelah dan juga mematuhi garis panduan kawal selia yang ketat.
