Brugen og indvirkningen af kunstig intelligens på sundhedsvæsenet

Kunstig intelligens (AI) er ved at revolutionere flere områder, herunder sundhedsvæsenet. Det har ændret diagnoser, test og behandlingsmetoder og gjort dem nemmere, hurtigere og mere præcise, hvilket har ført til bedre resultater for patienterne. Vi vil præsentere den kunstige intelligens’ indvirkning på sundhedssektoren, herunder dens anvendelse, fordele og udfordringer.

Den kunstige intelligens’ positive indvirkning på sundhedsvæsenet

Forbedring af diagnosticering

Mens traditionelle diagnostiske værktøjer er effektive, har algoritmer med kunstig intelligens forbedret den diagnostiske nøjagtighed ved at analysere enorme mængder data og forudsige resultater med stor præcision. Derfor kan kunstig intelligens forhindre medicinske tilstande, der kan forebygges. Det reducerer menneskelige fejl og håndterer en stor mængde medicinske journaler. Dette kan anvendes i det følgende:

• Billeddannelsessystemer drevet af kunstig intelligens (f.eks. røntgen og MR).
• Tidlig opdagelse af sygdomme som f.eks. slagtilfælde og kræft.
• Forudsigelse af overførsler til intensivafdelinger.
• Forudsigelse af hospitalserhvervede infektioner.
• Medicinsk testning.
  

Personlige behandlingsplaner

Kunstig intelligens kan vurdere og evaluere patientens fulde medicinske oplysninger, herunder sygehistorie, familiehistorie, genetiske faktorer, nuværende helbred og livsstil. Baseret på denne omfattende adgang kan kunstig intelligens proaktivt anbefale specifikke behandlingsplaner og identificere den mest effektive medicin til hver patient med minimale potentielle bivirkninger. Denne tilgang optimerer behandlingsregimer, forbedrer livskvaliteten og reducerer sundhedsomkostningerne.

Forenkling af administrative opgaver

Store sundhedsfaciliteter som hospitaler har enorme, komplicerede journaler og planlægnings- og faktureringssystemer, som er tids- og arbejdskrævende, og som er tilbøjelige til menneskelige fejl. Automatiserede teknologier med kunstig intelligens har reduceret disse byrder for sundhedssektoren på følgende måde:

• Automatiserede planlægningssystemer til aftaler og påmindelser.
• Digital kommunikation med patienter.
• Automatiserede faktureringssystemer og forsikringskrav.
• Sundhedsudbydere kan få mere tid og fokusere på patientpleje.
  

Fremskridt inden for lægemiddelopdagelse

Den traditionelle metode til opdagelse af lægemidler kræver en betydelig indsats, tid og omkostninger. Men med kunstig intelligens og maskinlæringsteknologier kan denne proces stimuleres og forbedres. Kunstig intelligens kan samle databaser med kliniske forsøg og analysere dem. Denne tilgang kan reducere antallet af ineffektive lægemidler ved at forudsige lægemiddelinteraktioner og -adfærd og identificere de bedst egnede lægemiddelkandidater, og derfor kan den fremme opdagelsen af nye, effektive og sikre lægemidler på en innovativ, hurtig og præcis måde med meget lavere omkostninger.

Udfordringer ved kunstig intelligens i sundhedsvæsenet

Selv om kunstig intelligens og maskinlæring har en betydelig positiv indvirkning på sundhedsvæsenet, er der nogle udfordringer og bekymringer, som f.eks. følgende:

Risici for databeskyttelse og sikkerhed

Databeskyttelse og -sikkerhed er et stort problem, da systemer med kunstig intelligens giver fuld adgang til følsomme og private patientoplysninger. Det kan gøre patientdata udsatte for brud og ikke-godkendt adgang.

Bekymring for bias

Utilsigtet bias kan opstå, hvis de inputdata, der bruges til at træne systemer med kunstig intelligens, ikke er repræsentative. Det kan resultere i fejldiagnoser og ulige behandling mellem forskellige mennesker, hvilket forværrer sundhedsvæsenets resultater.

Pålidelighed og ansvarlighed

Hvis algoritmer med kunstig intelligens laver fejl i diagnoser, anbefalinger eller behandling, er det svært at afgøre, hvem der er ansvarlig for disse fejl.

Modstand mod indførelse

Det er en udfordring for sundhedsudbydere og patienter at have fuld tillid til sundhedsbeslutninger, der er genereret af kunstig intelligens, hvilket fører til modstand mod at indføre disse moderne teknologier.

Mulig overdreven afhængighed

Fuld afhængighed af kunstig intelligens-teknologi kan på den anden side mindske kritisk tænkning, dømmekraft og interaktion mellem patient og læge. Derudover kan det påvirke den empati og medfølelse, der er afgørende i patientplejen.

Høje omkostninger

Det er dyrt at anvende kunstig intelligens-drevne teknologier, og det kræver implementering af hardware, software og uddannelse af personalet.

Fortrængning af job

Automatisering af visse opgaver kan erstatte behovet for menneskeligt arbejde, hvilket resulterer i reducerede jobmuligheder.