Dirbtinio intelekto naudojimas ir poveikis sveikatos priežiūrai

Dirbtinis intelektas (DI) daro perversmą keliose srityse, įskaitant sveikatos priežiūrą. Jis pakeitė diagnostikos, tyrimų ir gydymo metodus, padarydamas juos paprastesnius, greitesnius ir tikslesnius, o tai lemia geresnius pacientų gydymo rezultatus. Pristatysime dirbtinio intelekto poveikį sveikatos priežiūros sektoriui, įskaitant jo panaudojimą, privalumus ir iššūkius.

Teigiamas dirbtinio intelekto poveikis sveikatos priežiūrai

Diagnozės gerinimas

Nors tradicinės diagnostikos priemonės yra veiksmingos, dirbtinio intelekto algoritmai pagerino diagnostikos tikslumą, nes analizuoja didžiulius duomenų kiekius ir labai tiksliai prognozuoja rezultatus. Todėl dirbtinis intelektas gali užkirsti kelią medicininėms būklėms, kurių galima išvengti. Jis sumažina žmogiškųjų klaidų skaičių ir valdo didelį medicininių įrašų kiekį. Tai gali būti taikoma toliau nurodytose srityse:

• Dirbtinio intelekto valdomose vaizdavimo sistemose (pvz., rentgeno ir magnetinio rezonanso tomografuose).
• Ankstyvas ligų, pavyzdžiui, insulto ir vėžio, nustatymas.
• Perkėlimo į intensyviosios terapijos skyrių prognozavimas.
• Ligoninėje įgytų infekcijų prognozavimas.
• Medicininiai tyrimai.
  

Individualizuoti gydymo planai

Dirbtinis intelektas gali įvertinti ir įvertinti visą paciento medicininę informaciją, įskaitant ligos istoriją, šeimos istoriją, genetinius veiksnius, dabartinę sveikatą ir gyvenimo būdą. Remdamasis šia išsamia prieiga, dirbtinis intelektas gali proaktyviai rekomenduoti konkrečius gydymo planus ir nustatyti kiekvienam pacientui veiksmingiausius vaistus, kurie gali sukelti kuo mažiau nepageidaujamų reiškinių. Šis metodas optimizuoja gydymo režimus, gerina gyvenimo kokybę ir mažina sveikatos priežiūros išlaidas.

Administracinių užduočių supaprastinimas

Didelės sveikatos priežiūros įstaigos, pavyzdžiui, ligoninės, turi didžiulius, sudėtingus medicininius įrašus, planavimo ir sąskaitų išrašymo sistemas, kurios reikalauja daug laiko ir pastangų, be to, jose pasitaiko žmogiškųjų klaidų. Dirbtinio intelekto automatizuotos technologijos sumažino šią sveikatos priežiūros sektorių naštą:

• Automatizuoto susitikimų planavimo ir priminimų sistemos.
• Skaitmeninis bendravimas su pacientais.
• Automatizuotos sąskaitų išrašymo ir draudimo prašymų pateikimo sistemos.
• Sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai gali turėti daugiau laiko ir daugiau dėmesio skirti pacientų priežiūrai.
  

Vaistų atradimo pažanga

Tradicinis vaistų atradimo metodas reikalauja daug pastangų, laiko ir išlaidų. Tačiau naudojant dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi technologijas šį procesą galima paskatinti ir patobulinti. Dirbtinis intelektas gali kaupti klinikinių tyrimų duomenų bazes ir jas analizuoti. Taikant šį metodą galima sumažinti neveiksmingų vaistų skaičių prognozuojant vaistų sąveiką ir elgseną bei nustatant tinkamiausius kandidatus į vaistus, todėl jis gali skatinti naujų, veiksmingų ir saugių vaistų atradimą inovatyviu, greitu ir tiksliu būdu, daug mažesnėmis sąnaudomis.

Dirbtinio intelekto iššūkiai sveikatos priežiūrai

Nors dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis daro didelį teigiamą poveikį sveikatos priežiūrai, yra tam tikrų iššūkių ir problemų, pvz:

Duomenų privatumo ir saugumo rizika

Duomenų privatumas ir saugumas kelia didelį susirūpinimą, nes dirbtinio intelekto sistemos suteikia visišką prieigą prie jautrios ir privačios pacientų informacijos. Dėl to pacientų duomenys gali būti pažeidžiami ir prie jų gali būti suteikta neleistina prieiga.

Abejonės dėl šališkumo

Netyčinis šališkumas gali pasireikšti, jei dirbtinio intelekto sistemų mokymui naudojami įvesties duomenys nėra reprezentatyvūs. Tai gali lemti neteisingą diagnozę ir nevienodą skirtingų žmonių gydymą, o tai pablogina sveikatos priežiūros rezultatus.

Patikimumas ir atskaitomybė

Jei dirbtinio intelekto algoritmai padaro klaidų diagnozuojant, teikiant rekomendacijas ar gydant, sunku nustatyti atsakomybę už šias klaidas.

Pasipriešinimas priėmimui

Sveikatos priežiūros paslaugų teikėjams ir pacientams sudėtinga visiškai pasitikėti dirbtinio intelekto sukurtais sprendimais dėl sveikatos, todėl kyla pasipriešinimas šių modernių technologijų diegimui.

Galimas pernelyg didelis pasitikėjimas

Kita vertus, visiška priklausomybė nuo dirbtinio intelekto technologijų gali susilpninti kritinį mąstymą, vertinimą ir paciento bei gydytojo sąveiką. Be to, tai gali paveikti empatiją ir užuojautą, kurios yra labai svarbios pacientų priežiūrai.

Didelės išlaidos

Dirbtiniu intelektu pagrįstų technologijų taikymas yra brangus, todėl reikia įdiegti aparatinę ir programinę įrangą bei apmokyti darbuotojus.

Darbo vietų perkėlimas

Tam tikrų užduočių automatizavimas gali pakeisti žmogaus darbo poreikį, todėl sumažėja darbo vietų skaičius.