Pembangunan Kecerdasan Buatan dalam Penjagaan Kesihatan pada tahun 2022

Satu tinjauan yang dipanggil Tinjauan Kecerdasan Buatan Penjagaan Kesihatan 2022 meninjau lebih daripada 300 responden dari seluruh dunia untuk memahami dengan lebih baik perkara yang mentakrifkan Cabaran, pencapaian dan kes penggunaan penjagaan kesihatan. Hasilnya tidak berubah dengan ketara pada tahun kedua tinjauan, tetapi terdapat beberapa trend menarik yang meramalkan perkembangan pada tahun-tahun akan datang. Walaupun beberapa aspek evolusi ini adalah positif (pendemokrasian AI), aspek lain menimbulkan risiko (permukaan serangan yang lebih besar). Berikut adalah tiga trend yang perlu diketahui oleh perniagaan.

1. Kemudahan penggunaan dan pendemokrasian kecerdasan buatan menggunakan alat tanpa kod

Menurut firma penyelidikan Gartner, menjelang 2025, 70% aplikasi yang dibangunkan oleh perusahaan akan menggunakan No-code atau rendah -teknologi kod (kurang daripada 25% pada 2020). Walaupun kod rendah boleh memudahkan beban kerja pengaturcara, penyelesaian tanpa kod yang tidak memerlukan campur tangan sains data akan memberi kesan yang lebih besar kepada perusahaan dan seterusnya.

Bagi industri penjagaan kesihatan, ini bermakna lebih separuh (61%) responden kaji selidik AI penjagaan kesihatan mengenal pasti doktor sebagai pengguna sasaran mereka, diikuti oleh pembayar penjagaan kesihatan (45%) dan syarikat IT penjagaan kesihatan (38%). Ini, digabungkan dengan pembangunan dan pelaburan yang ketara dalam aplikasi AI khusus penjagaan kesihatan dan ketersediaan teknologi sumber terbuka, mencadangkan akan terdapat penggunaan industri yang lebih luas.

Ini penting, meletakkan kod ke tangan pekerja penjagaan kesihatan, sama seperti alatan pejabat biasa seperti Excel atau Photoshop akan meningkatkan kecerdasan buatan. Selain menjadikan teknologi lebih mudah digunakan, ia juga membolehkan hasil yang lebih tepat dan boleh dipercayai kerana profesional perubatan kini bertanggungjawab, bukannya profesional perisian. Perubahan ini tidak akan berlaku dalam sekelip mata, tetapi peningkatan dalam pakar domain sebagai pengguna utama AI adalah satu langkah besar ke hadapan.

2. Alatan semakin canggih dan teks semakin berguna

Antara penemuan menggalakkan lain melibatkan kemajuan dalam alatan AI dan keinginan pengguna untuk mendalami model tertentu. Apabila ditanya tentang teknologi yang mereka rancang untuk pakai menjelang akhir tahun 2022, peneraju teknologi dalam tinjauan itu menyebut penyepaduan data (46%), kecerdasan perniagaan (44%), pemprosesan bahasa semula jadi (43%) dan anotasi data (38%). Teks kini merupakan jenis data yang paling mungkin digunakan dalam aplikasi AI, dan penekanan pada pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan anotasi data menunjukkan bahawa teknik AI yang lebih canggih semakin meningkat.

Alat ini menyokong aktiviti penting seperti sokongan keputusan klinikal, penemuan ubat dan penilaian dasar penjagaan kesihatan. Selepas dua tahun wabak itu, kemajuan utama dalam bidang ini terbukti apabila institusi penyelidikan berusaha untuk membangunkan vaksin baharu dan mendedahkan keperluan bagaimana untuk menyokong sistem penjagaan kesihatan dengan lebih baik selepas peristiwa berskala besar. Melalui contoh ini, jelas bahawa penggunaan AI oleh penjagaan kesihatan adalah sangat berbeza daripada industri lain dan memerlukan pendekatan yang berbeza.

Oleh itu, tidak menghairankan bahawa kedua-dua pemimpin teknologi dan responden menyebut ketersediaan model dan algoritma khusus penjagaan kesihatan sebagai keperluan paling penting apabila menilai perpustakaan perisian yang dipasang di premis atau penyelesaian SaaS. Model khusus penjagaan kesihatan akan berkembang pada tahun-tahun akan datang, berdasarkan landskap modal teroka dan permintaan daripada pengguna AI.

3. Peningkatan kebimbangan keselamatan

Dengan semua kemajuan yang dicapai dalam kecerdasan buatan sepanjang tahun lalu, ia juga telah membuka rangkaian vektor serangan baharu. Apabila responden ditanya jenis perisian yang mereka gunakan untuk membina aplikasi AI mereka, pilihan yang paling popular ialah perisian komersial yang dipasang secara tempatan (37%) dan perisian sumber terbuka (35%). Paling ketara, penggunaan perkhidmatan pengkomputeran awan jatuh 12% (30%) berbanding tinjauan tahun lepas, kemungkinan besar disebabkan kebimbangan privasi terhadap perkongsian data.

Selain itu, majoriti responden (53%) memilih untuk bergantung pada data mereka sendiri untuk mengesahkan model, dan bukannya metrik vendor pihak ketiga atau perisian. 68% responden menyatakan keutamaan yang jelas untuk menggunakan penilaian dalaman dan model penalaan kendiri. Begitu juga, dengan kawalan dan prosedur yang ketat yang mengelilingi pemprosesan data penjagaan kesihatan, adalah jelas bahawa pengguna AI akan mahu mengekalkan operasi dalaman jika boleh.

Tetapi tanpa mengira pilihan perisian atau cara pengguna mengesahkan model, ancaman keselamatan penjagaan kesihatan yang semakin meningkat boleh memberi kesan yang ketara. Walaupun perkhidmatan infrastruktur kritikal lain turut menghadapi cabaran, akibat daripada pelanggaran data dalam penjagaan kesihatan melangkaui kerosakan reputasi dan kewangan. Kehilangan data atau gangguan pada peralatan hospital boleh menjadi perbezaan antara hidup dan mati.

Kecerdasan buatan bersedia untuk pertumbuhan yang lebih ketara kerana pembangun dan pelabur berusaha untuk mendapatkan teknologi ke tangan pengguna. Memandangkan AI semakin tersedia secara meluas, dan apabila model serta alatan bertambah baik, keselamatan dan etika akan menjadi bidang kebimbangan yang penting. Adalah penting untuk memahami bagaimana kecerdasan buatan dalam penjagaan kesihatan berkembang pada tahun ini dan maksudnya untuk masa depan industri.

Atas ialah kandungan terperinci Pembangunan Kecerdasan Buatan dalam Penjagaan Kesihatan pada tahun 2022. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!