Kecerdasan Buatan (AI) berpotensi meningkatkan penyampaian penjagaan kesihatan dengan ketara. Memandangkan AI dapat membuka kunci cerapan dan corak daripada set data yang sangat besar, ia meletakkan asas untuk keupayaan inovatif, bernilai tinggi, dipertingkatkan seperti ramalan kemerosotan pesakit, cadangan untuk campur tangan yang sesuai untuk keadaan tertentu dan pemantauan frekuensi tinggi ke atas banyak tanda-tanda vital secara selari. Pengasas dan Ketua Pegawai Eksekutif CalmWave Ophir Ronen membincangkan halangan kepada penggunaan AI dan cara industri penjagaan kesihatan boleh mengatasinya.
Walau bagaimanapun, menurut laporan Brookings Institution baru-baru ini membuka tetingkap baharu, industri penjagaan kesihatan amat berhati-hati dalam menggunakan kecerdasan buatan. Walaupun adalah wajar untuk merawat teknologi baharu dengan berhati-hati, ini adalah benar terutamanya dalam dunia penjagaan kesihatan, di mana menyediakan penjagaan terbaik untuk pesakit melibatkan tanggungjawab yang besar. Terdapat banyak faktor yang dibimbangkan oleh doktor apabila menggunakan kecerdasan buatan, termasuk ketakutan untuk dipinggirkan, bimbang kesilapan yang disebabkan oleh AI akan memberi kesan negatif kepada kesihatan pesakit (iaitu, kematian), dan takut bahawa kesimpulan berdasarkan AI kotak hitam adalah tidak difahami dengan baik.
Sebelum meneroka soalan ini, adalah penting untuk memahami perkara yang akan diperoleh oleh penyedia penjagaan kesihatan daripada kecerdasan buatan, terutamanya apabila ia berkaitan dengan keadaan kerja.
Kecerdasan buatan berpotensi untuk merevolusikan penjagaan kesihatan dengan meningkatkan keupayaan doktor untuk mengenal pasti dan merawat penyakit. Sistem AI boleh menganalisis sejumlah besar data daripada rekod kesihatan elektronik, kajian pengimejan dan sumber lain untuk mencari corak yang sukar dikesan oleh manusia. Analisis ini boleh membawa kepada diagnosis yang lebih awal, lebih tepat, hasil rawatan yang lebih baik dan penjagaan yang lebih diperibadikan.
Satu bidang yang AI boleh memberi impak yang ketara ialah dalam mengurangkan keletihan doktor. Jururawat, khususnya, berisiko mengalami keletihan kerana tuntutan pekerjaan mereka yang tinggi. Kecerdasan buatan boleh membantu mengurangkan masalah ini dengan menyediakan ukuran objektif beban kerja berdasarkan kekerapan amaran ICU, ketajaman pesakit, dan kekerapan dan kerumitan intervensi. Membolehkan pentadbir dan pengurus hospital memahami beban kerja doktor dan kemungkinan keletihan boleh menggalakkan peluang terdorong data untuk menjadikan tempat kerja lebih sihat, di mana doktor mahu kekal dan mengikuti minat mereka untuk rawatan.
Selain mengurangkan keletihan, AI boleh membantu doktor membuat keputusan yang lebih termaklum dengan menyepadukan data masa nyata untuk memberikan cerapan yang boleh diambil tindakan dan analitik ramalan. Sebagai contoh, algoritma AI boleh menganalisis data pesakit untuk mengenal pasti pesakit yang berisiko mendapat komplikasi dan memberi amaran kepada doktor untuk mengambil langkah pencegahan. Ini boleh meningkatkan hasil pesakit dan mengurangkan kos penjagaan kesihatan dengan mengelakkan komplikasi yang lebih serius.
Secara keseluruhan, kecerdasan buatan berpotensi untuk mengubah penjagaan kesihatan dengan meningkatkan keupayaan doktor untuk menganalisis sejumlah besar data dan mengenal pasti corak yang sukar untuk dikesan oleh manusia. Dengan mengurangkan keletihan, menyediakan data masa nyata dan analitik ramalan, AI boleh membantu doktor membuat keputusan yang lebih termaklum, meningkatkan hasil pesakit dan mengurangkan kos penjagaan kesihatan.
Kecerdasan Buatan nampaknya menjadi kunci untuk menjadikan kehidupan pekerja penjagaan kesihatan lebih mudah. Walau bagaimanapun, terdapat beberapa risiko dalam memperkenalkan teknologi yang kompleks dan tidak dikenali ke dalam industri yang begitu penting. Malah, ramai pekerja penjagaan kesihatan bimbang bahawa AI akan mendatangkan lebih banyak bahaya daripada kebaikan kepada pembekal dan pesakit.
Berikut ialah beberapa sebab penyedia penjagaan kesihatan mungkin tahan terhadap AI:
Mungkin halangan terbesar untuk menerima pakai AI dalam penjagaan kesihatan ialah Misteri yang mengelilingi mekanik. daripada kecerdasan buatan. Bagaimanakah algoritma ini berfungsi? Bagaimanakah titik data di atas dihasilkan?
"Kebolehjelasan" ialah konsep bahawa model pembelajaran mesin dan outputnya boleh dijelaskan dengan cara yang "bermakna" pada tahap yang boleh diterima oleh manusia. Untuk melaksanakan dengan yakin kecerdasan buatan ke dalam operasi mereka, pengamal penjagaan kesihatan mesti menunjukkan bahawa ia akan mematuhi Sumpah Hippocratic, iaitu "tidak membahayakan." Tanpa pemahaman yang menyeluruh tentang cara AI membuat keputusan, sukar bagi pengamal untuk menyerahkan tanggungjawab penting kepada mesin.
Banyak sistem penjagaan kesihatan terus meningkatkan usaha mereka untuk menangani jurang perkauman dan meluaskan akses kepada perkhidmatan untuk komuniti minoriti dan kurang mendapat perkhidmatan. Malangnya, perubatan mempunyai sejarah berat sebelah yang panjang. Dalam sesetengah kes, kecerdasan buatan digunakan untuk memburukkan lagi masalah.
Pengamal mungkin bimbang bahawa algoritma AI yang dilatih pada set data tertentu akan secara sistematik mengabaikan inisiatif seluruh syarikat untuk meningkatkan ekuiti kesihatan, sekali gus mengekalkan amalan diskriminasi. Mana-mana teknologi berasaskan AI dalam penjagaan kesihatan hari ini mesti mempertimbangkan dinamik ini apabila membangunkan penyelesaian yang lebih komprehensif dan berkuasa untuk meningkatkan penjagaan untuk semua orang.
Teknologi tidak akan pernah sempurna. Penyedia penjagaan kesihatan berusaha untuk mencapai kesempurnaan kerana apa-apa yang kurang daripada sempurna boleh menyebabkan nyawa terjejas. Kepentingan dalam penjagaan kesihatan adalah tinggi, dan begitu juga jangkaan untuk mana-mana teknologi perubatan baharu. Produk berasaskan AI adalah sangat tepat, tetapi tidak sempurna. Oleh itu, teknologi baharu berdasarkan kecerdasan buatan masih boleh membawa kepada beberapa ralat atau kegagalan yang boleh membawa kepada salah diagnosis atau penganiayaan pesakit kritikal. Jangkaan ini bukan unik untuk AI, tetapi ia mewujudkan bar yang tinggi dan kadangkala tidak realistik yang memperlahankan penggunaan. Selain itu, sistem warisan menghadapi cabaran yang berterusan.
Organisasi yang berbeza mempunyai sistem dan kaedah penjagaan pesakit mereka sendiri. Pembekal sering melihat kebiasaan dan konsistensi sebagai lebih penting daripada kecanggihan dan ketepatan. Sesuatu teknologi tidak semestinya baik atau cukup tepat, tetapi sama pentingnya untuk mempertimbangkan tahap keselesaan doktor menggunakan dan memahami teknologi tersebut.
Walaupun FDA telah meluluskan ratusan peranti perubatan kecerdasan buatan, tiada peraturan yang berkaitan untuk algoritma kecerdasan buatan bukan komersial dalam bidang penjagaan kesihatan. Cabaran dalam merangka peraturan ini sebahagian besarnya berpunca daripada kelajuan kecerdasan buatan berkembang. Kekurangan pengawasan dan akauntabiliti yang jelas ini boleh difahami oleh pekerja penjagaan kesihatan, yang lebih suka mengetahui bahawa teknologi baharu itu telah diluluskan oleh pengawal selia dan mematuhi piawaian tertentu, terutamanya dalam aspek privasi dan tidak dikenali.
Walaupun terdapat tempahan doktor, kecerdasan buatan boleh dan akan mengubah wajah penjagaan kesihatan. Walau bagaimanapun, untuk berjaya melaksanakan alatan berasaskan AI, doktor mesti berada di barisan hadapan dalam mereka bentuk, menguji dan melatih teknologi perubatan baharu.
Untuk memberi kepercayaan kepada sistem AI, pengamal penjagaan kesihatan mesti terlibat secara langsung dalam reka bentuk dan pelaksanaannya. Anda tidak boleh menyalahkan doktor, yang mengharapkan pembangun AI berkongsi matlamat mereka dan menyedari kebimbangan mereka sepenuhnya.
Hospital ialah ekosistem yang kompleks dengan aliran kerja kritikal. Berjaya menyepadukan AI ke dalam sistem penjagaan kesihatan memerlukan pandangan menyeluruh pada aliran kerja sedia ada untuk memperbaikinya daripada menambah lebih banyak kerja. Memasukkan pekerja kesihatan dalam fasa reka bentuk adalah penting untuk memastikan AI mengutamakan kebolehgunaan dan menyepadukan dengan lancar ke dalam aliran kerja harian.
Pembangun sistem AI mesti memberikan pengamal keterlihatan dan ketelusan penuh ke dalam proses membuat keputusan AI. Berikan pengguna bukan sahaja hasil akhir proses, tetapi juga data untuk menyokong pembuatan keputusan. Tanpa keperluan asas ini, masa depan AI dalam fungsi penjagaan kritikal kelihatan jauh. Pakar klinik mesti merasakan mereka bersetuju dengan reka bentuk algoritma dan data yang diproses oleh AI untuk memberikan hasil yang diinginkan.
Untuk tujuan ini, pekerja penjagaan kesihatan harus mempunyai peluang yang mencukupi untuk menguji AI dalam tetapan klinikal. Interaksi dunia sebenar ini akhirnya akan mendedahkan kes penggunaan mana yang menyokong penyampaian penjagaan untuk pengamal dan pesakit, dan kes penggunaan mana yang mewujudkan komplikasi yang tidak perlu.
Hanya melancarkan teknologi AI ke wad hospital tanpa menyediakan ujian pengguna kepada doktor akan memburukkan lagi kebimbangan doktor tentang ketidakbiasaan, berat sebelah dan risiko kegagalan. Membiasakan doktor menggunakan teknologi dari awal lagi akan mengurangkan kebimbangan mereka dan meningkatkan integrasi. Selain itu, maklum balas daripada profesional penjagaan kesihatan akhirnya akan membantu syarikat AI terus meningkatkan keupayaan teknologi mereka untuk menyelaraskan tugas harian dan memenuhi keperluan paling mendesak pengamal.
Satu perkara menjamin kelulusan daripada penyedia penjagaan kesihatan: pensijilan. Banyak penjagaan kesihatan mengikut pendekatan berasaskan bukti klinikal. Perubatan berasaskan bukti klinikal (EBM) ialah pendekatan amalan perubatan yang menekankan penggunaan bukti penyelidikan terbaik yang tersedia untuk membimbing keputusan klinikal. Matlamat EBM adalah untuk meningkatkan kualiti penjagaan pesakit dengan memastikan bahawa rawatan dan intervensi adalah berdasarkan bukti saintifik terkini dan paling boleh dipercayai. Kata kunci di sini adalah bukti.
Walaupun ini mengambil lebih banyak masa dan mungkin kelihatan seperti kesulitan yang besar dan halangan penerimaan, ia selalunya merupakan langkah yang perlu untuk memastikan penyelesaian yang selamat dan mampan. Untuk menjadi jelas, terdapat pelbagai peringkat bukti dan industri penjagaan kesihatan (termasuk pengawal selia) mesti menyesuaikan diri dengan keadaan, senario dan pengecualian untuk memberikan fleksibiliti yang sesuai untuk mempercepatkan penggunaan teknologi. Meletakkan bukti di sebalik teknologi bukan sahaja meningkatkan penjagaan pesakit tetapi juga menanam keyakinan yang diperlukan oleh doktor untuk memacu penggunaan.
Tempahan industri penjagaan kesihatan tentang AI sudah pasti wajar dan patut diambil perhatian serius. Ia bermula dengan mengiktiraf perubahan yang akan dibawa oleh AI dan menghilangkan tanggapan bahawa pengenalan AI akan segera memodenkan industri.
Adalah penting untuk profesional penjagaan kesihatan mengetahui bahawa tanpa input mereka, AI tidak akan diterima pakai dan sebarang inisiatif AI akan mempunyai matlamat, nilai dan bukti yang jelas. Pakar klinik boleh, harus, dan mesti mempunyai suara dalam reka bentuk, ujian, dan pelaksanaan teknologi AI. Tiada penjagaan kesihatan tanpa doktor. Memandangkan lebih ramai pekerja penjagaan kesihatan berpeluang untuk menjadi sebahagian daripada teknologi perubatan yang dipertingkatkan AI, menjadikan mereka lebih sedar tentang keupayaan baharu mereka: mengurangkan tekanan, memperbaiki keadaan kerja dan meningkatkan hasil pesakit, halangan kepada penggunaan AI yang meluas akan beransur-ansur hilang.
Atas ialah kandungan terperinci Halangan kepada penggunaan meluas kecerdasan buatan dalam penjagaan kesihatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Aplikasi kecerdasan buatan dalam kehidupan
Apakah konsep asas kecerdasan buatan
Apakah sebenarnya syiling fil?
iPhone 4 jailbreak
konfigurasi pembolehubah persekitaran java
html editor dalam talian
Penjelasan terperinci tentang arahan imp dalam oracle
Bagaimana untuk menyelesaikan iis tidak boleh bermula
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
