Umjetna inteligencija (AI) je postala moćno sredstvo za poboljšanje rezultata u zdravstvu. Ne samo da je revolucionirala dijagnozu i liječenje pojedinih pacijenata, već sada ima potencijal za rješavanje širih javnozdravstvenih problema.
Zdravstvene organizacije sve više istražuju sposobnost AI-a da se uhvati u koštac s nejednakošću u zdravstvu fokusirajući se na socijalne determinante zdravlja (SDOH). Ove odrednice, poput ekonomske stabilnosti, pristupa obrazovanju, susjedstva i izgrađene okoline te društvenog konteksta, imaju značajnu ulogu u oblikovanju zdravstvenih ishoda pojedinca.
Korištenjem AI-a, zdravstvene organizacije mogu analizirati ogromne količine podataka, uključujući neuravnotežene informacije iz bilješki liječnika i zdravstvenih kartona, kako bi identificirali i rješavali nefarmaceutske čimbenike koji utječu na zdravstvene ishode. Modeli predviđanja koji kombiniraju podatke o potraživanjima s SDOH-om pokazali su obećanja u poboljšanju stratifikacije rizika i informiranju usmjerenih intervencija za populacije u riziku.
Što su zdravstvene nejednakosti?
Zdravstvene nejednakosti, koje se odnose na razlike u zdravstvenim ishodima među različitim demografijama, postaju zdravstvene nejednakosti kada ih pokreću sistemski društveni uvjeti poput siromaštva i rasizma. Ove nejednakosti mogu se mapirati na različite SDOH-e koji utječu na to kako ljudi žive i stare.
Zašto je važno provjeriti SDOH?
Provjera SDOH omogućuje zdravstvenim djelatnicima i ustanovama da identificiraju skrivene čimbenike koji doprinose zdravlju njihovih pacijenata. Razumijevanjem ovih socijalnih odrednica, zdravstveni djelatnici mogu prilagoditi njegu kako bi udovoljili specifičnim potrebama, povezati pacijente s odgovarajućim socijalnim uslugama i riješiti neispunjene socijalne potrebe. Primjeri uspješnih inicijativa uključuju programe udruženih vožnji kako bi se pacijenti prevezli na preglede te pružanje besplatnih HEPA filtera u snažno zagađenim područjima.
Kako pomaže AI?
AI modeli su matematički okviri ili algoritmi koji omogućuju računalima obavljanje složenih zadataka i donošenje odluka na temelju kontinuirano obrađenih podataka. Studije su pokazale da AI modeli učinkovito mogu locirati i organizirati podatke o SDOH-u iz tekstualnih bilješki liječnika, nadmašujući mogućnosti obuhvaćanja koje pružaju kodovi Međunarodne klasifikacije bolesti (ICD) liječnika.
AI modeli također su korišteni za razvoj modela stratifikacije rizika koji prikupljaju podatke iz različitih izvora, uključujući SDOH faktore, radi identifikacije pacijenata s najvećim rizikom od hospitalizacija. Rani identifikacija omogućava učinkovitu raspodjelu resursa za upravljanje njegom.
Postoje li rizici?
Iako AI ima veliki potencijal, postoje rizici i izazovi koji trebaju biti riješeni. Jedna od glavnih zabrinutosti je prisutnost ljudskih predrasuda u AI algoritmima. Potrebno je paziti da se ove predrasude, koje mogu poticati rasizam i klasizam, ne ojačaju u zdravstvenim okruženjima. Eticki postupci i politike, uključujući dobivanje eksplicitne suglasnosti pacijenata o korištenju njihovih podataka, mogu pomoći u ublažavanju ovih predrasuda.
Pristup tehnologiji AI također je kritično pitanje. Niske populacije, kako u Sjedinjenim Američkim Državama tako i globalno, najviše bi mogli imati koristi od AI modela, ali možda nemaju pristup njima. Troškovi implementacije i održavanja, kao i zahtjevi za tehničku infrastrukturu, mogu predstavljati prepreke za nedovoljno financirane zdravstvene ustanove. Inovacije koje smanjuju troškove, čuvajući pritom učinkovitost, nužne su kako bi se osigurala pravedna dostupnost tehnologijama AI u zdravstvu.
Osim toga, AI modeli moraju biti prilagodljivi i sposobni uzeti u obzir razlike u regiji, dobi, spolu i medicinskoj povijesti. Uključivanje raznolikih podataka tijekom programiranja i treniranja faza može pomoći u rješavanju rizika pomaka podataka i poboljšati primjenjivost modela na različite populacije.
Zaključno, AI ima potencijal transformirati zdravstvo rješavanjem zdravstvenih nejednakosti i poboljšati javnozdravstvene ishode. Međutim, ključno je upravljati rizicima povezanim s predrasudama, pristupnim preprekama i ograničenjima podataka kako bi se osiguralo da AI koristi svim pojedincima, bez obzira na njihov socioekonomski status ili lokaciju.
The source of the article is from the blog karacasanime.com.ve