AI kā augoša joma izmantošanai veselības aprūpes nozarē ir labvēlīgi un apšaubāmi uztvertas abas puses. Publiskās partnerības un iestāžu ievērojamie līdzekļi rada lielas cerības tehnoloģijā; Tomēr speciālisti un pacienti joprojām šaubās, vai tehnoloģija jau ir pietiekami nobriedusi, vai arī tā var apdraudēt pacienta veselību.
Problēmas saistībā ar AI sabiedrības atzinību veselības aprūpē
Tā kā daudzi IT giganti un uzņēmumi ir lieliski pārmaiņu radītāji, ar veselību saistītās lietojumprogrammās sāk iekļaut ģeneratīvo AI. Google un Highmark Health ir divas aģentūras, kas izstrādā unikālus pacientu uzņemšanas procesa rīkus personalizēšanai.
Amazon AWS ir paredzēts, lai attēlotu metodes, izmantojot ģeneratīvo AI, un analizētu medicīnas datu bāzi. Tāpat Microsoft Azure aktīvi piedalās tādu sistēmu izveidē, kas ir starpnieks saziņā starp pacientiem un veselības aprūpes produktu piegādātājiem. AI ir īstenojis tādus projektus kā Ambience Healthcare un Nabla, ievērojami paplašinot AI lomu, lai to iekļautu klīniskajos apstākļos.
Deloitte ziņojums ir tikai viena no aptaujām, kas liecina, ka tikai 53% amerikāņu apsvērs iespēju izmantot ģeneratīvu AI, lai uzlabotu veselības aprūpes pakalpojumus, neskatoties uz nesenajiem sasniegumiem un tehnoloģiju sasniegumiem.
Fakts, ka atlikušie 47% amerikāņu joprojām nejūtas pārliecināti par ģeneratīvo AI kā līdzekli izmaksu samazināšanai un pieejamības uzlabošanai, norāda uz dažām būtiskām nepilnībām tirgū.
Tehniskas grūtības un ētikas problēmas
Ģeneratīvā AI uzticamība veselības aprūpē ir aktuāla tēma, jo pētījumi liecina par tās neparedzamību un negatīvajām pusēm. JAMA Pediatrics pētījumā tika atklāts augsts kļūdu īpatsvars OpenAI ChatGPT sarkanās komandas ārstu pediatrisko slimību diagnozēs, un pētījumos Beth Israel Deaconess medicīnas centrā tika novēroti līdzīgi rezultāti ar GPT.
Medicīnas administratīvajā funkcijā MedAlign etalons atklāja modeļa nepilnības ikdienas darbībās. Tas nodrošināja modelim 35% atteices līmeni.
Šie jautājumi ir par mēnešiem, kad tiek uzskatīts, ka varētu rasties iespēja pārkāpt šīs tiesības. Pētījumi no Stenfordas medicīnas jomām, kas saistīti ar veselību, liecina, ka jaunā mākslīgā intelekta tehnoloģija varētu stiprināt sabiedrības stereotipus, kas var ievērojami pasliktināt nevienlīdzību veselības jomā.
Datu privātums, drošības riski un mainīgie likumi, kas saistīti ar AI izmantošanu veselības aprūpē, nozīmē, ka tā izmantošana sastāv no vairākiem sarežģītības līmeņiem.
Tādi eksperti kā Endrjū Borkovskis no VA Sunshine Healthcare Network un Jans Egers no Duisburgas-Esenes Universitātes atzīst, ka ir jāievieš spēcīgi validācijas un regulēšanas mehānismi topošajām ģeneratīvajām mākslīgā intelekta tehnoloģijām.
AI inovāciju un veselības aprūpes uzraudzības līdzsvarošana
Viņi atbalsta AI kā atbalsta pasākumu, nevis atsevišķu risinājumu, tādējādi viņi ievieš, ka katru lietojumprogrammu uzmanīgi vēro pieredzējuši medicīnas speciālisti.
Un pēc tam... Pasaules Veselības organizācijas cilvēku aģentūras cenšas uzlabot vadlīnijas, kurās AI lietojumprogrammu izpētei un apstiprināšanai veselības aprūpē jābūt stingrai un jāiesaista pietiekami daudz cilvēku, lai nodrošinātu zināmu uzraudzību.
Šī ieteikuma mērķis ir pārraudzīt AI tehnoloģiju ieviešanas procesu, lai tās būtu drošas un izdevīgas patērētājiem. Ieteicamie pasākumi ir pārredzamība, neatkarīga revīzija un iesaistīto ieinteresēto personu dažādība.
Veselības aprūpes nozare saskaras ar problēmu krustcelēs, kur AI spēlē lielāku lomu. Lai gan ir atzīts, ka mākslīgais intelekts var mainīt veidu, kā tiek sniegta veselības aprūpe, ir daži tehniski, ētiski un normatīvi jautājumi, ar kuriem joprojām saskaras AI izmantošana medicīnā tās ieviešanā.