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
Mari mulakan dengan perkara baik terlebih dahulu. AI dalam penjagaan kesihatan melakukan pekerjaan yang luar biasa. Ia juga dapat mencapai prestasi yang tidak dapat dilakukan oleh manusia - meramalkan bermulanya penyakit seperti masalah buah pinggang dan beberapa lagi gangguan genetik. Untuk memberi anda idea yang lebih baik, berikut adalah senarai yang luas:
- Kesihatan Google telah memecahkan kod untuk mengesan permulaan kecederaan buah pinggang beberapa hari sebelum ia benar-benar berlaku. Perkhidmatan diagnosis dan penjagaan kesihatan semasa dapat mengesan kecederaan hanya setelah ia berlaku tetapi dengan Kesihatan Google, penyedia perkhidmatan kesihatan dapat meramalkan permulaan kecederaan dengan tepat.
- Kecerdasan buatan sangat membantu dalam perkongsian pengetahuan dalam bentuk latihan atau pembelajaran dibantu. Bidang khusus seperti radiologi dan oftalmologi memerlukan kepakaran yang tinggi, yang hanya dapat disampaikan oleh veteran kepada pemula atau pemula. Dengan bantuan AI, bagaimanapun, pendatang baru dapat belajar tentang prosedur diagnosis dan rawatan secara autonomi. AI membantu dalam mendemokrasikan pengetahuan di sini.
- Organisasi penjagaan kesihatan melakukan banyak tugas berlebihan setiap hari. Masuknya AI membolehkan mereka mengotomatisasi tugas tersebut dan menghabiskan lebih banyak masa untuk tugas yang mempunyai keutamaan yang lebih tinggi. Ini sangat bermanfaat dalam pengurusan klinik atau hospital, penyelenggaraan EHR, pemantauan pesakit, dan banyak lagi.
- Algoritma AI juga mengurangkan perbelanjaan operasi dan memaksimumkan masa output dengan ketara. Dari diagnosis yang lebih cepat hingga rancangan rawatan yang diperibadikan, AI membawa kecekapan pada harga yang menjimatkan.
- Aplikasi robot yang dikuasakan oleh algoritma AI sedang dikembangkan untuk membantu pakar bedah dalam melakukan operasi penting. Sistem AI khusus memastikan ketepatan dan meminimumkan akibat atau kesan sampingan dari pembedahan.
Risiko & Cabaran AI 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.
Skop kesalahan
Setiap kali kita bercakap tentang AI, kita sememangnya percaya bahawa mereka sempurna dan mereka tidak boleh membuat kesilapan. Walaupun sistem AI dilatih untuk melakukan dengan tepat apa yang mereka sepatutnya melalui algoritma dan keadaan, ralat itu boleh berpunca daripada pelbagai aspek dan sebab lain. Ralat disebabkan data berkualiti rendah yang digunakan untuk tujuan latihan atau algoritma yang tidak cekap boleh mengehadkan keupayaan modul AI untuk menyampaikan hasil yang tepat.
Apabila ini berlaku dari masa ke masa, proses dan aliran kerja yang bergantung pada modul AI ini secara konsisten dapat memberikan hasil yang buruk. Sebagai contoh, klinik atau hospital mungkin mempunyai kecekapan dalam amalan pengurusan katil walaupun secara automatik, chatbot secara palsu dapat mendiagnosis seseorang dengan kebimbangan seperti Covid-19 atau lebih teruk, ketinggalan diagnosis, dan banyak lagi.
Ketersediaan data yang konsisten
Jika ketersediaan data berkualiti adalah satu cabaran, begitu juga dengan ketersediaan data yang konsisten. Modul penjagaan kesihatan berasaskan AI memerlukan volum data yang besar untuk tujuan latihan dan penjagaan kesihatan ialah sektor, di mana data berpecah-belah merentas bahagian dan sayap. Anda akan menemui lebih banyak data tidak berstruktur daripada data berstruktur dalam bentuk rekod farmasi, EHR, data dari alat pemakai dan pelacak kecergasan, rekod insurans, dan banyak lagi.
Jadi, ada kerja besar dari segi penjelasan dan penandaan data penjagaan kesihatan walaupun tersedia untuk kes penggunaan tertentu. Fragmentasi data ini meningkatkan skop ralat juga.
Bias Data
Modul AI adalah refleksi dari apa yang mereka pelajari dan algoritma di belakangnya. Sekiranya algoritma atau set data ini mempunyai bias di dalamnya, hasilnya pasti cenderung ke arah hasil tertentu juga. Sebagai contoh, jika aplikasi m-kesihatan gagal merespon aksen tertentu kerana tidak dilatih untuknya, tujuan perawatan kesihatan yang dapat diakses akan hilang. Walaupun ini hanya satu contoh, ada contoh penting yang dapat menjadi garis antara hidup dan mati.
Cabaran privasi & keselamatan siber
Penjagaan kesihatan melibatkan beberapa maklumat yang paling sulit mengenai individu seperti perincian peribadi mereka, penyakit dan kebimbangan, kumpulan darah, keadaan alergi, dan banyak lagi. Apabila sistem AI digunakan, data mereka sering digunakan dan dikongsi oleh beberapa sayap di sektor penjagaan kesihatan untuk penyampaian perkhidmatan yang tepat. Ini menimbulkan masalah privasi, di mana pengguna terdedah kepada ketakutan data mereka digunakan untuk pelbagai tujuan. Berkenaan dengan ujian klinikal, konsep seperti penghapusan data masuk ke dalam gambar juga.
Bahagian lain dari duit syiling adalah keselamatan siber, di mana keselamatan dan kerahsiaan kumpulan data ini sangat penting. Dengan eksploitasi mencetuskan serangan yang canggih, data penjagaan kesihatan harus dilindungi dari segala bentuk pelanggaran dan kompromi.
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.
