Cabaran untuk kejayaan pelaksanaan kecerdasan buatan dalam penjagaan kesihatan

Kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) telah mendapat perhatian meluas sejak beberapa tahun kebelakangan ini kerana potensi mereka untuk menetapkan paradigma baharu dalam penyampaian penjagaan kesihatan. Pembelajaran mesin dikatakan akan ditetapkan untuk mengubah banyak aspek penyampaian penjagaan kesihatan, dengan radiologi dan patologi antara kepakaran pertama yang memanfaatkan teknologi tersebut.

Pada tahun-tahun akan datang, profesional pengimejan perubatan akan mempunyai akses kepada kit alat diagnostik AI yang berkembang pesat untuk mengesan, mengelaskan, membahagikan dan mengekstrak ciri pengimejan kuantitatif. Ia akhirnya akan membawa kepada tafsiran data perubatan yang tepat, proses diagnostik yang dipertingkatkan dan hasil klinikal yang lebih baik. Kemajuan dalam pembelajaran mendalam (DL) dan kaedah kecerdasan buatan lain telah menunjukkan keberkesanan dalam menyokong amalan klinikal dengan peningkatan ketepatan dan produktiviti.

Halangan kepada penerapan AI dalam penjagaan kesihatan

Walaupun AI boleh meningkatkan keupayaan proses penjagaan kesihatan dan diagnostik melalui penyepaduan automatik, masih terdapat beberapa cabaran. Kekurangan data beranotasi menjadikan latihan algoritma pembelajaran mendalam sangat sukar. Di samping itu, sifat kotak hitam membawa kepada kelegapan keputusan algoritma pembelajaran mendalam. Amalan klinikal menghadapi cabaran yang ketara apabila menggabungkan kecerdasan buatan ke dalam aliran kerja penjagaan kesihatan.

Cabaran utama dalam berjaya melaksanakan kecerdasan buatan dalam amalan perubatan adalah seperti berikut:

• Isu etika dan undang-undang perkongsian data
• Melatih pengamal penjagaan kesihatan dan pesakit untuk beroperasi prosedur kompleks model AI
• Uruskan perubahan strategik untuk mempraktikkan inovasi AI

1 Isu etika dan undang-undang yang menghalang pembangun AI daripada mengakses set data berkualiti tinggi

Sama ada menyepadukan kecerdasan buatan dalam pengimejan perubatan atau menggunakan teknik pembelajaran mendalam untuk memanipulasi prosedur diagnostik klinikal, set data penjagaan kesihatan berkualiti tinggi adalah kunci kejayaan. Apabila kami cuba mengenal pasti halangan utama untuk membangunkan model AI untuk penjagaan kesihatan, kami mendapati bahawa isu etika dan undang-undang setakat ini merupakan halangan terbesar untuk membangunkan model pembelajaran mesin dipacu AI.

Oleh kerana maklumat kesihatan pesakit adalah peribadi dan sulit serta dilindungi oleh undang-undang, penyedia penjagaan kesihatan mesti mematuhi dasar privasi dan keselamatan data yang ketat. Walau bagaimanapun, ini meletakkan kewajipan etika dan undang-undang kepada pengamal penjagaan kesihatan untuk tidak memberikan data kepada mana-mana pihak ketiga. Ini menghalang pembangun AI daripada mengakses set data berkualiti tinggi untuk membangunkan data latihan AI untuk model pembelajaran mesin penjagaan kesihatan.

Selain kekaburan undang-undang sedia ada dan cabaran yang berkaitan dengan perkongsian data antara organisasi, ketidakpastian timbul tentang tanggungjawab dan skop reka bentuk dan pelaksanaan sistem kecerdasan buatan yang dibenarkan, yang menimbulkan persoalan undang-undang dan etika.

2. Latih pengamal penjagaan kesihatan dan pesakit untuk menggunakan model AI yang kompleks

Mengintegrasikan sistem kecerdasan buatan boleh meningkatkan kecekapan perubatan tanpa menjejaskan kualiti, membolehkan pesakit menerima penjagaan yang lebih baik dan diperibadikan. Penyiasatan, penilaian dan rawatan boleh dipermudahkan dan dipertingkatkan melalui penggunaan sistem kecerdasan buatan yang pintar dan cekap. Walau bagaimanapun, melaksanakan AI dalam penjagaan kesihatan adalah mencabar kerana ia perlu mesra pengguna dan memberikan nilai kepada pesakit dan profesional penjagaan kesihatan.

Sistem AI hendaklah mudah digunakan, mesra pengguna, pembelajaran kendiri dan tidak memerlukan pengetahuan atau latihan terdahulu yang luas. Selain mudah digunakan, sistem AI harus menjimatkan masa dan tidak memerlukan sistem pengendalian digital yang berbeza untuk dijalankan. Untuk membolehkan pengamal penjagaan kesihatan mengendalikan mesin dan aplikasi berkuasa AI dengan berkesan, ciri dan fungsi model AI mestilah mudah.

3. Uruskan perubahan strategik untuk mempraktikkan inovasi AI

Pakar penjagaan kesihatan menegaskan bahawa disebabkan keupayaan pengurusan perubahan strategik dalaman sistem penjagaan kesihatan, melaksanakan sistem AI di majlis daerah akan menjadi Sukar. Untuk meningkatkan keupayaan untuk melaksanakan kerjasama strategik dengan sistem kecerdasan buatan di peringkat serantau, pakar menekankan keperluan untuk mewujudkan infrastruktur dan usaha sama dengan struktur dan proses yang biasa. Matlamat, objektif dan misi organisasi perlu dicapai melalui tindakan ini untuk mencapai penambahbaikan yang berkekalan di seluruh organisasi.

Profesional penjagaan kesihatan hanya boleh menentukan sebahagian cara organisasi melaksanakan perubahan kerana perubahan ialah proses yang kompleks. Dalam Rangka Kerja Komprehensif untuk Penyelidikan Pelaksanaan (CFIR), kita perlu menumpukan pada keupayaan organisasi, persekitaran, budaya dan kepimpinan, yang semuanya memainkan peranan dalam "persekitaran dalaman." Mengekalkan organisasi dan sistem penyampaian yang berfungsi dengan baik adalah sebahagian daripada keupayaan untuk menerapkan inovasi dalam amalan penjagaan kesihatan.

Mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam pengimejan perubatan melalui anotasi data untuk meningkatkan penjagaan kesihatan

Teknologi pengimejan yang boleh melihat dalam badan tanpa membukanya melalui pembedahan dipanggil teknologi pengimejan perubatan (MIT). Penggunaan kecerdasan buatan dalam diagnosis klinikal telah menunjukkan beberapa aplikasi yang paling menjanjikan, termasuk fotografi x-ray, tomografi berkomputer, pengimejan resonans magnetik dan pengimejan ultrasound.

Pembelajaran mesin akan meningkatkan pengalaman pesakit radiologi setiap langkah. Aplikasi pembelajaran mesin dalam pengimejan perubatan pada mulanya tertumpu pada analisis imej dan membangunkan alat untuk meningkatkan kecekapan dan produktiviti ahli radiologi. Alat yang sama selalunya membolehkan diagnosis dan perancangan rawatan yang lebih tepat, atau membantu mengurangkan diagnosis yang terlepas, dengan itu meningkatkan hasil pesakit.

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin mempunyai peranan yang lebih luas dalam radiologi melangkaui pembuatan keputusan klinikal dan boleh membantu meningkatkan pengalaman pesakit sepanjang proses pengimejan—daripada perancangan peperiksaan pengimejan awal hingga akhir diagnosis dan tindakan susulan.

Melihat arah aliran dalam sistem penjagaan kesihatan, kita dapat melihat bahawa aplikasi pembelajaran mesin telah berkembang melangkaui diagnostik dan pengimejan perubatan. Ia meningkatkan proses pemerolehan data, memastikan kualiti imej tertinggi untuk setiap peperiksaan, dan membantu jabatan pengimejan untuk memaksimumkan prestasi operasi dengan cekap.

Ringkasan

Memandangkan industri penjagaan kesihatan berada di awal gelombang inovasi teknologi baharu yang dipacu oleh kecerdasan buatan, sudah tiba masanya untuk penyedia penjagaan kesihatan membangunkan peta jalan untuk menyepadukan kecerdasan buatan ke dalam amalan klinikal . Apabila populasi global terus berkembang, pengamal penjagaan kesihatan mesti melabur dalam teknologi yang boleh meningkatkan penjagaan pesakit dan mengubah aliran kerja klinikal. Antara teknologi yang mampu merevolusikan proses klinikal, aplikasi kecerdasan buatan dalam penyampaian penjagaan kesihatan sudah pasti berada di barisan hadapan.

Atas ialah kandungan terperinci Cabaran untuk kejayaan pelaksanaan kecerdasan buatan dalam penjagaan kesihatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!