S-a spus de destule ori, dar AI se dovedește a fi un schimbător de joc în industria sănătății. De la a fi doar participanți pasivi în lanțul de asistență medicală, pacienții își asumă acum controlul asupra sănătății lor prin sisteme de monitorizare a pacienților alimentate cu inteligență artificială, dispozitive purtabile, informații vizualizate ale stării lor și multe altele. Din perspectiva medicilor și a furnizorilor de asistență medicală, AI deschide calea pentru brațe robotizate, module sofisticate de analiză și diagnosticare, roboti chirurgicali de asistență, aripi predictive pentru a detecta tulburările genetice și preocupările și multe altele.
Cu toate acestea, pe măsură ce AI continuă să influențeze aspectele legate de îngrijirea sănătății, ceea ce crește în egală măsură sunt provocările asociate cu generarea și menținerea datelor. După cum știți, un modul sau un sistem AI poate funcționa bine doar dacă a fost instruit precis cu seturi de date relevante și contextuale pentru o perioadă prelungită de timp.
În blog, vom explora provocările unice cu care se confruntă experții și specialiștii în domeniul sănătății atunci când cazurile de utilizare a inteligenței artificiale în asistența medicală continuă să crească în ceea ce privește complexitatea lor.
1. Provocări în menținerea confidențialității
Asistența medicală este un sector în care confidențialitatea este crucială. Din detaliile care intră în fișe electronice de sănătate dintre pacienți și datele colectate în timpul studiilor clinice către datele transmise de dispozitivele portabile pentru monitorizarea la distanță a pacienților, fiecare centimetru din spațiul de asistență medicală necesită cea mai mare confidențialitate.
Dacă există atât de multă confidențialitate implicată, cum se formează noile aplicații AI care sunt implementate în asistența medicală? Ei bine, în mai multe cazuri, pacienții nu sunt în general conștienți că datele lor sunt folosite în scopuri de studiu și cercetare. Reglementările menționate de HIPAA implică, de asemenea, că organizațiile și furnizorii de asistență medicală pot utiliza datele pacienților pentru funcțiile de asistență medicală și pot împărtăși date și informații cu companiile relevante.
Există o mulțime de exemple din lumea reală pentru asta. Pentru o înțelegere de bază, înțelegeți că Google menține cu fermitate o înțelegere de cercetare de 10 ani cu Clinica Mayo și partajează acces limitat la datele care sunt anonimizate sau de-identificate.
Deși acest lucru este destul de flagrant, mai multe startup-uri bazate pe inteligență artificială care lucrează la lansarea de soluții de analiză predictivă pe piață sunt, în general, destul de mute în privința surselor lor de date de formare AI de calitate. Acest lucru se datorează, evident, unor motive competitive.
Fiind un subiect atât de sensibil, confidențialitatea este ceva pe care veteranii, experții și cercetătorii sunt din ce în ce mai pasionați de o pălărie albă în curs de desfășurare. Există protocoale HIPAA pentru deidentificarea datelor și clauze pentru reidentificare. În continuare, va trebui să lucrăm la modul în care confidențialitatea poate fi stabilită fără probleme, în timp ce dezvoltăm simultan soluții avansate de inteligență artificială.
2. Provocări în eliminarea părtinirilor și erorilor
Erorile și părtinirile din segmentul de asistență medicală s-ar putea dovedi letale pentru pacienți și pentru organizațiile din domeniul sănătății. Erorile care decurg din celulele deplasate sau nealiniate, letargie sau chiar neglijență ar putea modifica cursul medicației sau diagnosticul pentru pacienți. Un raport publicat de Autoritatea pentru Siguranța Pacienților din Pennsylvania a arătat că au fost identificate aproximativ 775 de probleme în modulele EHR. Dintre acestea, erorile legate de om au fost în jur de 54.7%, iar erorile legate de mașină au fost aproape de 45.3%.
În afară de erori, părtinirile sunt o altă cauză serioasă care ar putea aduce consecințe nedorite în companiile de asistență medicală. Spre deosebire de erori, părtinirile sunt mai dificil de identificat sau de identificat din cauza înclinației inerente către anumite credințe și practici.
Un exemplu clasic al modului în care părtinirea ar putea fi dăunătoare provine dintr-un raport, care împărtășește că algoritmii utilizați pentru a detecta cancerul de piele la oameni tind să fie mai puțin precisi pe tonurile mai închise ale pielii, deoarece au fost în mare parte antrenați să detecteze simptome pe tonurile deschise ale pielii. Detectarea și eliminarea prejudecăților este crucială și singura cale de urmat pentru utilizarea fiabilă a inteligenței artificiale în domeniul sănătății.
3. Provocări în stabilirea standardelor de operare
Interoperabilitatea datelor este un cuvânt important de reținut în domeniul sănătății. După cum știți, asistența medicală este un ecosistem de elemente diverse. Aveți clinici, centre de diagnostic, centre de dezintoxicare, farmacii, aripi de cercetare și dezvoltare și multe altele. Adesea, mai mult de unul dintre aceste elemente necesită date pentru a funcționa în scopurile propuse. În astfel de cazuri, datele care sunt colectate trebuie să fie uniforme și standardizate, astfel încât să arate și să citească la fel, indiferent cine le privește.
În absența standardizării, va exista haos, fiecare element menținând propria sa versiune a aceluiași record. Deci, oricine privește un set de date dintr-o perspectivă nouă se pierde automat și are nevoie de asistența autorității în cauză pentru a înțelege conținutul setului de date.
Pentru a evita acest lucru, standardizarea trebuie să fie mai eficientă între entități. Semnificația, formatele, condițiile și protocoalele specifice trebuie să fie stabilite clar pentru aderarea obligatorie. Numai atunci acele date ar putea fi perfect interoperabile.
4. Provocări în menținerea securității
Securitatea este o altă preocupare crucială în domeniul sănătății. Acesta este ceea ce se va dovedi cel mai scump atunci când aspectele legate de confidențialitatea datelor sunt luate mai puțin în serios. Datele de asistență medicală sunt un cufăr de comori de informații pentru hackeri și exploatatori și, în ultimul timp, au existat o mulțime de cazuri de încălcări ale securității cibernetice. Ransomware și alte atacuri rău intenționate au fost efectuate în întreaga lume.
Chiar și în mijlocul pandemiei de Covid-19, aproape de 37% dintre respondenții unui sondaj au spus că au suferit un atac ransomware. Securitatea cibernetică este esențială în orice moment dat.
Încheierea
Provocările legate de date în domeniul sănătății nu se limitează doar la acestea. Pe măsură ce înțelegem integrarea avansată și funcționarea AI în asistența medicală, provocările devin mai complicate, suprapuse și împletite.
Ca întotdeauna, am găsi o modalitate de a face față provocărilor și de a lăsa loc sistemelor AI sofisticate care promit să facă de asistență medicală AI mai precise și mai accesibile.
