Здравната индустрия претърпява значителни промени, предизвикани предимно от напредъка на технологиите. Изкуствената интелигентност (ИИ) се появява като „играч-променил“ с потенциала да революционизира здравеопазването. ИИ може да автоматизира мъчните задачи, да анализира големи обеми данни и да подобри вземането на медицински решения. Водещи фирми в индустрията, като Epic EHR и Microsoft, вече интегрират решения на ИИ във своите здравни системи, като поставят основите за нова епоха в здравеопазването.
ИИ оказва изключителен влияние в различни области на здравеопазването. В радиологията помага за триаж и интерпретация на традиционни радиографи, докато в дерматологията алгоритмите за дълбоко обучение показват обнадеждаващи резултати в откриването на рак на кожата. Технологията се оказва ценна и в инженерията на кардиоваскуларни тъкани, изследванията на органоиди и стратификацията на риска при пациенти със заплаха от коронарна артериална болест. Потенциалът на ИИ да промени грижите за пациентите и медицинските изследвания е огромен.
Въпреки това, приемането на ИИ в здравеопазването не е безпроблемно. Обучените предразсъдъци, защитата на информацията и точността на данните са основни притеснения. Липсата на управление и прозрачност в медицинските ИИ технологии е предмет на преглед, при което бяха подадени жалби срещу застрахователни компании, използващи ИИ алгоритми, за да откажат грижата. Освен това съществуват опасения от вградените предразсъдъци в системите на ИИ, дискриминиращи определени групи пациенти. Установяването на подходящо управление, стандарти и надзор е от съществено значение за справяне с тези въпроси.
Регулаторите в момента се борят с нежната задача да намерят баланс между иновации и защита на пациентите. CMS е издал насоки, които забраняват използването на ИИ или алгоритми за определяне на обхвата или отказ от грижа във здравните застрахователни компании. Конгресът разглежда собствената си роля в гарантирането на отговорното използване на ИИ във федералните програми като Medicare и Medicaid. Експерти по здравна политика и право препоръчват изграждането на правила и стандарти, които да управляват етичното приложение на ИИ във вземането на медицински решения.
Непрекъснатото наблюдение на прилагането на ИИ и укрепването на комуникацията между заинтересованите страни са от съществено значение, за да се разрешат проблемите, да се намали рисковете и да се максимизират ползите за пациентите и лекарите. Мненията на лекарите, пациентите и технологичните експерти трябва да бъдат взети предвид, за да се информират политиките и подобри приемането на ИИ в здравеопазването.
Машинното обучение, подвид на ИИ, има голям потенциал за развитие на грижите и оптимизиране на данните за пациентите. Чрез анализ на големи обеми данни от пациентите медицинските специалисти могат потенциално да идентифицират нови заболявания и да предскажат резултатите от лечението. Интернет на медицинските неща (IoMT) позволява дистанционно наблюдение на пациентите и безпроблемното проследяване на медицинската им история.
Въпреки несигурността относно влиянието на ИИ върху намаляването на здравните разходи, се очаква здравните системи да усъвършенстват политиките си относно ИИ, за да се справят със загриженостите и премахнат предразсъдъците. Пътешествието на ИИ в здравеопазването е на ранен етап, а успехът му ще зависи от внимателно разсъждение, усъвършенствано управление и непрекъсната комуникация между всички заинтересовани страни.
Често задавани въпроси:
1. Каква е ролята на ИИ в здравеопазването?
ИИ се появява като „играч-променил“ в здравеопазването, със способността си да автоматизира задачи, да анализира данни и да подобрява медицинското вземане на решения.
2. В кои области на здравеопазването ИИ оказва влияние?
ИИ оказва изключителен влияние в области като радиология, дерматология, инженерия на кардиоваскуларни тъкани, изследвания на органоиди и стратификация на риска при пациенти.
3. Какви са предизвикателствата при приемането на ИИ в здравеопазването?
Предизвикателства включват обучени предразсъдъци, защита на информацията, точност на данните, липса на управление и прозрачност и опасения от вградени предразсъдъци в ИИ системите, дискриминиращи определени групи пациенти.
4. Какво се прави, за да се справят с тези предизвикателства?
Регулаторите работят върху създаването на подходящо управление, стандарти и надзор, за да се справят със загриженостите и да се гарантира отговорното използване на ИИ във вземането на решения в здравеопазването.
5. Какво имат общо машинното обучение и Интернетът на медицинските неща (IoMT) с ИИ в здравеопазването?
Машинното обучение, подвид на ИИ, има потенциал да напредва грижите и оптимизира данните за пациентите, докато IoMT позволява дистанционно наблюдение на пациенти и безпроблемно проследяване на медицинската им история.
6. Ще намали ли ИИ разходите за здравеопазване?
Има несигурност относно влиянието на ИИ върху намаляването на здравните разходи, но се очаква здравните системи да усъвършенстват политиките си относно ИИ, за да справят се със загриженостите и проведат отстраняването на предразсъдъците.
Ключови дефиниции:
– Изкуствена интелигентност (ИИ): Симулация на човешка интелигентност в машините, които са програмирани да мислят и да учат като хората, позволявайки им да изпълняват задачи, които обикновено изискват човешка интелигентност.
– Дълбоко обучение: Подмножество на машинното обучение, което използва невронни мрежи, за да анализира и учи от сложни модели и данни.
– Радиографи: Медицински изображения, произведени от рентгенови лъчи, използвани за диагностични цели.
– Инженерия на кардиоваскуларни тъкани: Област на изследване, която комбинира принципи на инженерството и биологичните науки, за да създаде функционални кардиоваскуларни тъкани.
– Изследвания на органоиди: Изследване на 3D модели на тъкани или органи, произведени от стволови клетки, за да се имитира структурата и функцията на истинските органи.
– Медикер и Медикейд: Американски правителствени програми, които осигуряват здравноосигурително покритие на определени квалифицирани лица.
Предлагани свързани връзки:
–
The source of the article is from the blog girabetim.com.br