Kunstig intelligens (AI) har blitt et kraftig verktøy for å forbedre helseutfall i helsesektoren. Ikke bare har det revolusjonert diagnoser og behandling av enkeltpasienter, men det har nå potensial til å adressere bredere folkehelseutfordringer.
Helseorganisasjoner utforsker i økende grad AI’s evne til å takle helseulikheter ved å fokusere på sosiale determinanter av helse (SDOH). Disse determinanter, som økonomisk stabilitet, tilgang til utdanning, nærmiljø og bygdemiljø, og sosial og samfunnsmessig kontekst, spiller en betydelig rolle i å forme enkeltpersoners helseutfall.
Ved å utnytte AI kan helseorganisasjoner analysere store mengder data, inkludert ustrukturert informasjon fra legens notater og helsejournaler, for å identifisere og adressere de ikke-medisinske faktorene som påvirker helseutfall. Prediksjonsmodeller som kombinerer kravdata med SDOH har vist seg å være lovende for å forbedre risikoklassifisering og informere målrettede tiltak for risikoutsatte grupper.
### Ofte stilte spørsmål
#### Hva er helseulikheter?
Helseforskjeller, som refererer til forskjeller i helseutfall blant ulike demografier, blir helseulikheter når de drives av systemiske sosiale forhold som fattigdom og rasisme. Disse ulikhetene kan knyttes til ulike SDOH som påvirker hvordan folk lever og eldes.
#### Hvorfor er det viktig å undersøke SDOH?
Undersøkelser av SDOH tillater helsepersonell og institusjoner å identifisere skjulte faktorer som bidrar til pasientenes helse. Ved å forstå disse sosiale determinanter kan helsepersonell skreddersy omsorg for å møte spesifikke behov, koble pasienter til passende sosiale tjenester og adressere uoppfylte sosiale behov. Eksempler på vellykkede initiativer inkluderer samkjøring for å transportere pasienter til avtaler og tilby gratis HEPA-filtre i sterkt forurensede områder.
#### Hvordan hjelper AI?
AI-modeller er matematiske rammeverk eller algoritmer som gjør at datamaskiner kan utføre komplekse oppgaver og ta beslutninger basert på kontinuerlig prosessert data. Studier har vist at AI-modeller effektivt kan lokalisere og organisere SDOH-data fra tekstbaserte legens notater, og overgå fangstkvalitetene til legers Internasjonale sykdomsklassifisering (ICD) koder.
AI-modeller har også blitt brukt til å utvikle risikoklassifiseringsmodeller som henter data fra ulike kilder, inkludert SDOH-faktorer, for å identifisere pasienter med høyest risiko for sykehusinnleggelser. Tidlig identifisering gir effektiv fordeling av omsorgsressurser.
#### Er det noen risikoer?
Selv om AI har stor potensial, er det risikoer og utfordringer som må adresseres. En av de primære bekymringene er tilstedeværelsen av menneskelige skjevheter i AI-algoritmer. Det må tas hensyn for å sikre at disse skjevhetene, som kan opprettholde rasisme og klassisme, ikke forsterkes i helsetjenester. Etiske prosedyrer og retningslinjer, inkludert å innhente eksplisitt samtykke fra pasienter angående bruk av dataene deres, kan bidra til å redusere disse skjevhetene.
Tilgang til AI-teknologi er også et kritisk problem. Lavinntektsbefolkninger, både i USA og globalt, har mest å hente fra AI-modeller, men har kanskje ikke tilgang til dem. Implementerings- og vedlikeholdskostnader, samt tekniske infrastrukturkrav, kan utgjøre barrierer for underfinansierte helseinstitusjoner. Innovasjoner som reduserer kostnader samtidig som de opprettholder effektiviteten, er nødvendig for å sikre rettferdig tilgang til AI-helsesystemer.
Videre må AI-modeller være tilpasningsdyktige og i stand til å ta hensyn til forskjeller i region, alder, kjønn og sykdomshistorikk. Å inkludere mangfoldige data under programmerings- og treningsfasene kan bidra til å adressere risikoen for dataskift og forbedre modellenes anvendelighet på tvers av befolkninger.
I konklusjonen har AI potensial til å transformere helsevesenet ved å adressere helseulikheter og forbedre folkehelseutfall. Det er imidlertid avgjørende å håndtere risikoene knyttet til skjevheter, tilgangsbarrierer og datarestriksjoner for å sikre at AI gavner alle individer, uavhengig av deres sosioøkonomiske status eller plassering.
The source of the article is from the blog kunsthuisoaleer.nl