ИИ в здравоохранении: проблемы внедрения и внедрения

Никого не удивляет, что отрасль здравоохранения сейчас испытывает трудности.

В условиях постоянно растущей нехватки работников , недоверия к системе и растущего спроса на качественные услуги отрасль отчаянно нуждается в решениях.

В течение многих лет люди говорили о революционных последствиях, которые искусственный интеллект (ИИ) может иметь для здравоохранения, но по мере того, как многие отрасли продвигаются вперед с внедрением ИИ, сектор здравоохранения действует медленно.

Значит, это все просто разговоры? Действительно ли искусственный интеллект решает проблемы здравоохранения?

Преимущества внедрения ИИ

От оптимизации утомительных процессов до их полного устранения — внедрение ИИ может принести поставщикам медицинских услуг многочисленные преимущества.

Наиболее очевидным преимуществом является повышение эффективности : рабочие процессы, управляемые ИИ, построены для скорости, точности и эффективности, что позволяет медицинским работникам сосредоточить свое время и энергию на основных аспектах ухода за пациентами, а не на бумажной работе. Автоматизируя определенные процессы, можно быстро и точно собирать больше данных, обеспечивая гораздо лучшее понимание того, что происходит со здоровьем пациента.

(Источник: ДНВ )

Это приводит нас ко второму преимуществу: идеям, основанным на искусственном интеллекте. Собирая данные из нескольких источников, ИИ может предоставить медицинским работникам более качественную информацию для принятия решений и помочь им выявить закономерности, которые могут быть полезны для прогнозирования развития заболеваний и эффективности лечения.

Наконец, автоматизируя рутинные задачи, ИИ может высвободить время медицинских работников, чтобы они могли сосредоточиться на более сложных и трудоемких проектах. Это имеет огромное значение, если учесть перегруженность и нехватку персонала во многих медицинских учреждениях.

Снижение риска выгорания является наименьшей из них. Без рутинных административных задач, мешающих их рабочему процессу, работники с гораздо большей вероятностью будут увлечены своими обязанностями, получат удовольствие отработыи смогут проявить большую степень творчества и сочувствия, что приведет к более высокому уровню качественного ухода за пациентами.

Так почему же ИИ так медленно внедряется в здравоохранении?

При внедрении новых технологий в таких областях, как здравоохранение, необходимо учитывать множество соображений.

Например…

Сложность интеграции в существующие рабочие процессы

Внедрение новой технологии в существующие системы требует тщательного планирования и тестирования. А с революционными технологиями, такими как ИИ, может быть сложно работать и интегрировать в существующие рабочие процессы, что может вызвать у инвесторов нежелание вносить изменения.

(Источник: ДНВ )

Индустрия здравоохранения также построена на сложной системе сетей, таких как страхование и государственные программы. Любое изменение выше по течению в процессе может нарушить рабочие процессы для других частей сети, и с таким количеством заинтересованных сторон, с которыми приходится консультироваться, разработка плана может быть проблемой.

Дополнительное программное обеспечение и инновации, которые работают с ИИ, играют важную роль в широком внедрении ИИ в отрасли здравоохранения, и, хотя интерес к технологии существует, разработка в основном сосредоточена вокруг больниц крупных городов и крупных медицинских фирм. И да, это учреждения, которые активно нанимают экспертов по ИИ.

Ограничения данных и проблемы

Доступ к данным является большим ограничивающим фактором, когда речь заходит о том, как далеко может зайти технология ИИ . Поскольку медицинские данные, как известно, трудно собирать и получать к ним доступ, данные, доступные для обучения ИИ, не могут быть репрезентативными для населения в целом. Эти ограниченные данные также должны быть обработаны, отфильтрованы и квалифицированы, что требует много времени.

(Источник: IDC )

Кроме того, есть опасения по поводу того, какие данные сохраняет ИИ. Конфиденциальность пациентов, безусловно, является приоритетом, когда речь идет о хранении данных. Однако это означает, что необходимо разрабатывать технологии безопасности, чтобы идти в ногу с быстро развивающимися решениями искусственного интеллекта и постоянно меняющимися потребностями поставщиков медицинских услуг.

В общем, в настоящее время не хватает…

Доверять

В основе нежелания внедрять ИИ лежит глубокое недоверие как к его полезности, его потенциалу, так и к мерам безопасности, которые могут обуздать его ловушки.

(Источник: Интернет бизнеса )

Этические и нормативные проблемы сильно влияют на процесс принятия решений, когда речь идет о внедрении ИИ в здравоохранение. Вопросы о том, сможет ли ИИ принимать решения так же точно, как человек, и опасения, что неверные данные могут привести к нежелательным результатам, заставили заинтересованные стороны задуматься, прежде чем инвестировать в решения ИИ.

Процесс получения разрешения регулирующих органов может занять много времени, а поскольку технология является такой новой, многие аспекты конфиденциальности и ответственности еще не полностью учтены в действующем законодательстве.

Вдобавок ко всему, многие обеспокоены алгоритмической предвзятостью и тем, как на модели ИИ могут повлиять ранее существовавшие предубеждения. В такой чувствительной области, как здравоохранение, социальные предубеждения, непреднамеренно отраженные ИИ, могут вызывать серьезную озабоченность.

Призывы к прозрачности процесса разработки и увеличению инвестиций в этические исследования ИИ растут. Но отрасль все еще далека от того, чтобы иметь какой-либо всеобъемлющий надзор.

Устойчивость к изменению

Нельзя упускать из виду естественное человеческое нежелание принимать изменения. Отрасль здравоохранения построена на традициях, и многие заинтересованные стороны не решаются инвестировать в новые технологии, которые могут нарушить устоявшиеся рабочие процессы и потребовать совершенно нового набора навыков.

И хотя передовые работники, которые отчаянно нуждаются в решении своих растущих рабочих нагрузок, часто стремятся опробовать новую технологию, это может быть трудно продать высшему руководству, которое меньше рискует, когда существует такой большой потенциал для сбоев.

Вам может быть интересна наша статья: ИИ в маркетинге: 5 вещей, которые должен делать каждый лидер

Примеры успешного внедрения ИИ в здравоохранение

Несмотря на множество проблем, некоторые приняли изменения как на национальном, так и на международном уровне, небольшими и радикальными способами.

Использование ИИ для автоматизации написания медицинских текстов

Так же, как инструменты для написания контента на основе ИИ, такие как Hubspot и ChatGPT , используются в различных отраслях, таких как маркетинг, они также используются в здравоохранении для создания контента, такого как отчеты о пациентах, описания продуктов, статьи и медицинские резюме.

Интересным примером этого является то, как Pharmeasy, индийский стартап, который предоставляет онлайн-лекарства, решения для телемедицины и диагностические услуги, увеличил органический трафик на 60% с помощью письма с использованием ИИ.

Использование ИИ для выявления раковой ткани

Исследователи из Хьюстонского методистского научно-исследовательского института использовали технологию искусственного интеллекта для интерпретации маммограмм. Они разработали программное обеспечение на основе технологии искусственного интеллекта, которое помогает обрабатывать карты пациентов с точностью 99% и в 30 раз быстрее, чем скорость человека .

Исследовательская группа стремится, чтобы их программное обеспечение могли использовать врачи, которые смогут более точно оценивать факторы риска пациентов и уменьшать количество ложноположительных результатов маммографии. Они надеются, что это, в свою очередь, уменьшит количество ненужных и неудобных биопсий.

Использование виртуальных медсестер для улучшения результатов лечения пациентов

И UCSF, и NHS Великобритании сотрудничают с Sensely , компанией по разработке технологий искусственного интеллекта, и их разговорным искусственным интеллектом «Molly».

(Источник: Sensely )

Доступное круглосуточно и без выходных, приложение может связываться с пациентами в удобное для них время и отвечать на любые вопросы, которые могут у них возникнуть по поводу их лечения. Приложение также может отслеживать настроение пациентов и любые побочные эффекты, которые они могут испытывать в результате лечения или приема лекарств. Эти данные вместе с данными от других интегрированных устройств пациента затем могут быть объединены в медицинскую карту, что дает врачам более точную историю для постановки диагноза.

Поддержка пациентов с деменцией с помощью ИИ для распознавания лиц

Пациенты, страдающие деменцией от умеренной до тяжелой, не могут сообщить о дискомфорте или боли своим опекунам. Но с помощью инструмента под названием PainChek опекуны Dementia Support Australia смогут определять, испытывают ли их пациенты боль, и оказывать им необходимую помощь.

(Источник: ПейнЧек )

Инструмент работает, выполняя 10-секундный анализ лица пациента и оценивая выражения, связанные с болью, такие как опущенные брови, сжатые веки или легкие морщины на носу. PainChek предоставляет консультантам Dementia Support Australia более надежный способ оценки боли у пациентов с деменцией, менее инвазивный, мучительный и более эффективный, чем предыдущие методы.

Запуган? Начните с малого.

Внедрение ИИ — это не процесс «все или ничего». Начало перехода включает в себя небольшие пошаговые шаги.

Одним из распространенных способов начать является перенос ваших систем в облачное хранилище, а не на старое программное обеспечение, обновление и обслуживание которого может быть дорогостоящим. План оптимизации, сбора и квалификации данных также необходим для того, чтобы заложить основу для последующего использования этих данных. Установление рамок этических стандартов и стандартов конфиденциальности также должно быть приоритетом.

Наконец, начните информировать как поставщиков медицинских услуг, так и пациентов о преимуществах технологии ИИ в здравоохранении, чтобы помочь укрепить доверие к этой технологии и привлечь людей к вашему видению более интеллектуальной системы здравоохранения. Убедите их, что технология используется для дополнения и улучшения ухода, который они получают, а не для их замены.

Медленно, но целенаправленно внедряя технологию ИИ в здравоохранение, поставщики услуг могут облегчить переход нервным инвесторам и работникам, увеличивая шансы на успешное внедрение. Так что сделайте глубокий вдох и достаньте ручку и бумагу. Пришло время заняться планированием.