Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, die Gesundheitsversorgung erheblich zu verbessern. Da KI in der Lage ist, Erkenntnisse und Muster aus sehr großen Datensätzen zu erschließen, legt sie den Grundstein für innovative, hochwertige und verbesserte Funktionen wie die Vorhersage der Verschlechterung des Zustands von Patienten, Empfehlungen für geeignete Interventionen bei bestimmten Erkrankungen und die Hochfrequenzüberwachung vieler Vitalfunktionen parallel analysieren und Erkenntnisse gewinnen. Ophir Ronen, Gründer und CEO von CalmWave, erörtert die Hindernisse für die Einführung von KI und wie die Gesundheitsbranche sie überwinden kann.
Laut einem aktuellen Bericht der Brookings Institution ist die Gesundheitsbranche jedoch besonders vorsichtig bei der Einführung künstlicher Intelligenz. Während es selbstverständlich ist, neue Technologien mit Vorsicht zu behandeln, gilt dies insbesondere im Gesundheitswesen, wo die bestmögliche Versorgung der Patienten mit enormer Verantwortung verbunden ist. Es gibt viele Faktoren, über die sich Kliniker bei der Einführung künstlicher Intelligenz Sorgen machen, darunter die Angst, an den Rand gedrängt zu werden, die Angst, dass durch KI verursachte Fehler negative Auswirkungen auf die Gesundheit des Patienten haben (z. B. den Tod), und die Angst, dass Schlussfolgerungen, die auf Black-Box-KI basieren, negative Auswirkungen haben nicht gut verstanden.
Bevor wir diesen Fragen nachgehen, ist es wichtig zu verstehen, welchen Nutzen Gesundheitsdienstleister von künstlicher Intelligenz haben, insbesondere wenn es um die Arbeitsbedingungen geht.
Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, das Gesundheitswesen zu revolutionieren, indem sie die Fähigkeit von Ärzten verbessert, Krankheiten zu erkennen und zu behandeln. KI-Systeme können große Datenmengen aus elektronischen Gesundheitsakten, Bildgebungsstudien und anderen Quellen analysieren, um Muster zu finden, die für Menschen schwer zu erkennen wären. Diese Analysen können zu früheren, genaueren Diagnosen, besseren Behandlungsergebnissen und einer individuelleren Betreuung führen.
Ein Bereich, in dem künstliche Intelligenz einen erheblichen Einfluss haben kann, ist die Verringerung des Burnouts bei Ärzten. Vor allem Pflegekräfte sind aufgrund der hohen Anforderungen an ihren Beruf einem Burnout-Risiko ausgesetzt. Künstliche Intelligenz kann zur Linderung dieses Problems beitragen, indem sie objektive Messungen der Arbeitsbelastung basierend auf der Häufigkeit von Intensivwarnungen, der Patientenschärfe sowie der Häufigkeit und Komplexität von Eingriffen liefert. Wenn Krankenhausverwalter und -manager in die Lage versetzt werden, die Arbeitsbelastung des Klinikpersonals und die Wahrscheinlichkeit eines Burnouts zu verstehen, können datengesteuerte Möglichkeiten gefördert werden, den Arbeitsplatz gesünder zu machen, wo Klinikärzte bleiben und ihrer Leidenschaft für die Behandlung nachgehen möchten.
Neben der Reduzierung von Burnout kann KI Ärzten dabei helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, indem sie Echtzeitdaten integriert, um umsetzbare Erkenntnisse und prädiktive Analysen bereitzustellen. Beispielsweise können KI-Algorithmen Patientendaten analysieren, um Patienten mit einem Risiko für Komplikationen zu identifizieren und Ärzte darauf aufmerksam zu machen, vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen. Dies kann die Patientenergebnisse verbessern und die Gesundheitskosten senken, indem schwerwiegendere Komplikationen vermieden werden.
Insgesamt hat künstliche Intelligenz das Potenzial, das Gesundheitswesen zu verändern, indem sie die Fähigkeit von Ärzten verbessert, große Datenmengen zu analysieren und Muster zu identifizieren, die für Menschen schwer zu erkennen sind. Durch die Reduzierung von Burnout, die Bereitstellung von Echtzeitdaten und vorausschauenden Analysen kann KI Ärzten helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, die Patientenergebnisse zu verbessern und Gesundheitskosten zu senken.
Künstliche Intelligenz scheint der Schlüssel zu sein, um das Leben von Gesundheitspersonal einfacher zu machen. Die Einführung komplexer und unbekannter Technologien in einer so wichtigen Branche birgt jedoch mehrere Risiken. Tatsächlich befürchten viele Mitarbeiter im Gesundheitswesen, dass KI den Anbietern und Patienten mehr schaden als nützen wird.
Hier sind einige Gründe, warum Gesundheitsdienstleister möglicherweise resistent gegen KI sind:
Das vielleicht größte Hindernis für die Einführung von KI im Gesundheitswesen ist das Rätsel um die Mechanismen der KI. Wie funktionieren diese Algorithmen? Wie werden die oben genannten Datenpunkte generiert? „Black-Box“-KI gehört der Vergangenheit an und Kliniker (und Aufsichtsbehörden) erwarten Erklärungen, wenn es um KI-basierte Lösungen geht.
„Erklärbarkeit“ bezieht sich auf das Konzept, dass ein maschinelles Lernmodell und seine Ergebnisse auf einer für den Menschen akzeptablen Ebene „sinnvoll“ erklärt werden können. Um künstliche Intelligenz sicher in ihre Abläufe zu integrieren, müssen medizinische Fachkräfte nachweisen, dass sie den hippokratischen Eid einhalten, der darin besteht, „keinen Schaden anzurichten“. Ohne ein umfassendes Verständnis darüber, wie KI Entscheidungen trifft, wird es für Praktiker schwierig sein, wichtige Verantwortlichkeiten an Maschinen zu übergeben.
Viele Gesundheitssysteme verstärken ständig ihre Bemühungen, Rassenunterschiede zu beseitigen und den Zugang zu Dienstleistungen für Minderheiten und unterversorgte Gemeinschaften zu erweitern. Leider gibt es in der Medizin eine lange Geschichte der Voreingenommenheit. In einigen Fällen wird künstliche Intelligenz eingesetzt, um das Problem zu verschärfen.
Praktizierende befürchten möglicherweise, dass KI-Algorithmen, die auf bestimmten Datensätzen trainiert werden, unternehmensweite Initiativen zur Verbesserung der gesundheitlichen Chancengleichheit systematisch ignorieren und dadurch diskriminierende Praktiken aufrechterhalten. Jede KI-basierte Technologie im Gesundheitswesen muss heute diese Dynamik berücksichtigen, wenn sie umfassendere und leistungsfähigere Lösungen entwickelt, um die Versorgung aller zu verbessern.
Technologie wird niemals perfekt sein. Gesundheitsdienstleister streben nach Perfektion, denn alles, was nicht perfekt ist, kann Leben gefährden. Im Gesundheitswesen steht viel auf dem Spiel, ebenso wie die Erwartungen an jede neue medizinische Technologie. KI-basierte Produkte sind sehr genau, aber nicht perfekt. Daher können neue, auf künstlicher Intelligenz basierende Technologien immer noch zu Fehlern oder Ausfällen führen, die zu Fehldiagnosen oder Fehlbehandlungen kritisch erkrankter Patienten führen können. Diese Erwartung gilt nicht nur für KI, aber sie stellt eine hohe und manchmal unrealistische Hürde dar, die die Einführung verlangsamt. Darüber hinaus stehen Altsysteme vor ständigen Herausforderungen.
Verschiedene Organisationen haben ihre eigenen Systeme und Methoden der Patientenversorgung. Lieferanten halten Vertrautheit und Konsistenz oft für wichtiger als Raffinesse und Genauigkeit. Eine Technologie ist nicht unbedingt gut oder genau genug, aber es ist ebenso wichtig zu berücksichtigen, wie komfortabel der Arzt die Technologie nutzen und verstehen kann.
Obwohl die FDA Hunderte von medizinischen Geräten mit künstlicher Intelligenz zugelassen hat, gibt es keine relevanten Vorschriften für nichtkommerzielle Algorithmen für künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen. Die Herausforderung bei der Ausarbeitung dieser Vorschriften ergibt sich größtenteils aus der Geschwindigkeit, mit der sich künstliche Intelligenz entwickelt. Dieser offensichtliche Mangel an Kontrolle und Rechenschaftspflicht ist für Mitarbeiter im Gesundheitswesen verständlich, die lieber wissen würden, dass die neue Technologie von den Aufsichtsbehörden genehmigt wurde und bestimmte Standards einhält, insbesondere in Bezug auf Datenschutz und Anonymität.
Trotz der Vorbehalte von Klinikern kann und wird künstliche Intelligenz das Erscheinungsbild des Gesundheitswesens verändern. Um jedoch KI-basierte Tools erfolgreich implementieren zu können, müssen Kliniker bei der Entwicklung, Erprobung und Schulung neuer medizinischer Technologien an vorderster Front stehen.
Um einem KI-System Vertrauen zu verleihen, müssen medizinische Fachkräfte direkt in dessen Design und Implementierung einbezogen werden. Man kann es den Klinikern nicht verübeln, die von KI-Entwicklern erwarten, dass sie ihre Ziele teilen und sich ihrer Bedenken voll bewusst sind.
Krankenhäuser sind komplexe Ökosysteme mit kritischen Arbeitsabläufen. Die erfolgreiche Integration von KI in Gesundheitssysteme erfordert einen umfassenden Blick auf bestehende Arbeitsabläufe, um diese zu verbessern, anstatt mehr Arbeit hinzuzufügen. Die Einbeziehung von Gesundheitspersonal in die Entwurfsphase ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die KI der Benutzerfreundlichkeit Priorität einräumt und sich nahtlos in die täglichen Arbeitsabläufe integriert.
Entwickler von KI-Systemen müssen den Praktikern vollständige Sichtbarkeit und Transparenz in den KI-Entscheidungsprozess bieten. Stellen Sie Benutzern nicht nur das Endergebnis des Prozesses, sondern auch Daten zur Unterstützung der Entscheidungsfindung zur Verfügung. Ohne diese Grundvoraussetzung scheint die Zukunft der KI in der Intensivpflege in weiter Ferne. Ärzte müssen das Gefühl haben, dass sie mit dem Design des Algorithmus und den von der KI verarbeiteten Daten einverstanden sind, um die gewünschten Ergebnisse zu liefern.
Zu diesem Zweck sollten Mitarbeiter im Gesundheitswesen angemessene Möglichkeiten haben, KI in klinischen Umgebungen zu testen. Diese realen Interaktionen werden letztendlich zeigen, welche Anwendungsfälle die Versorgung von Ärzten und Patienten unterstützen und welche Anwendungsfälle unnötige Komplikationen verursachen.
Die bloße Einführung der KI-Technologie auf Krankenstationen, ohne den Klinikern Benutzertests anzubieten, wird die Bedenken der Kliniker hinsichtlich Unbekanntheit, Voreingenommenheit und Versagensrisiko verstärken. Wenn Ärzte von Anfang an an die Verwendung der Technologie gewöhnt werden, werden ihre Bedenken gelindert und die Integration verbessert. Darüber hinaus wird das Feedback von Fachleuten im Gesundheitswesen letztendlich dazu beitragen, dass KI-Unternehmen ihre technologischen Fähigkeiten kontinuierlich verbessern, um tägliche Aufgaben zu rationalisieren und den dringendsten Bedürfnissen der Ärzte gerecht zu werden.
Eines garantiert die Zulassung durch einen Gesundheitsdienstleister: ein Nachweis. Ein Großteil der Gesundheitsversorgung folgt einem klinisch evidenzbasierten Ansatz. Klinisch-evidenzbasierte Medizin (EBM) ist ein medizinischer Praxisansatz, der die Nutzung der besten verfügbaren Forschungsergebnisse als Leitfaden für klinische Entscheidungen in den Vordergrund stellt. Ziel von EBM ist es, die Qualität der Patientenversorgung zu verbessern, indem sichergestellt wird, dass Behandlungen und Interventionen auf den neuesten und zuverlässigsten wissenschaftlichen Erkenntnissen basieren. Das Schlüsselwort hier ist Beweis.
Obwohl dies mehr Zeit in Anspruch nimmt und wie eine große Unannehmlichkeit und Akzeptanzbarriere erscheinen mag, ist es oft ein notwendiger Schritt, um eine sichere und nachhaltige Lösung zu gewährleisten. Um es klarzustellen: Es gibt unterschiedliche Beweise und die Gesundheitsbranche (einschließlich der Regulierungsbehörden) muss sich an Bedingungen, Szenarien und Ausnahmen anpassen, um angemessene Flexibilität zu bieten und den Einsatz der Technologie zu beschleunigen. Die Bereitstellung von Beweisen hinter der Technologie verbessert nicht nur die Patientenversorgung, sondern schafft auch das Vertrauen, das Ärzte benötigen, um die Einführung voranzutreiben.
Die Vorbehalte der Gesundheitsbranche gegenüber KI sind zweifellos berechtigt und verdienen es, ernst genommen zu werden. Es beginnt damit, die Veränderungen anzuerkennen, die KI mit sich bringen wird, und mit der Vorstellung aufzuräumen, dass die Einführung von KI die Branche sofort modernisieren wird.
Für Mitarbeiter im Gesundheitswesen ist es wichtig zu wissen, dass KI ohne ihren Beitrag nicht eingeführt wird und jede KI-Initiative klar definierte Ziele, Werte und Beweise haben wird. Kliniker können, sollten und müssen ein Mitspracherecht bei der Gestaltung, Prüfung und Implementierung von KI-Technologien haben. Ohne Ärzte gibt es keine Gesundheitsversorgung. Da immer mehr Beschäftigte im Gesundheitswesen die Möglichkeit haben, ein integraler Bestandteil KI-gestützter Technologien im Gesundheitswesen zu werden und sich ihrer neuen Fähigkeiten bewusster zu werden: Stress reduzieren, Arbeitsbedingungen verbessern und Patientenergebnisse verbessern, werden die Hindernisse für eine weit verbreitete KI-Einführung nach und nach verschwinden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHindernisse für die weit verbreitete Einführung künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
Anwendung künstlicher Intelligenz im Leben
Was ist das Grundkonzept der künstlichen Intelligenz?
Verwendung der ppf-Funktion in Python
So kaufen Sie echte Ripple-Münzen
myfreemp3
Lösung dafür, dass Google Chrome nicht funktioniert
Was sind die Unterschiede zwischen den Eclipse-Versionsnummern?
So ändern Sie den Text auf dem Bild
![[Web-Frontend] Node.js-Schnellstart](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
