Tehisintellekt (AI) on muutunud võimsaks vahendiks, mis parandab tervise tulemusi. See on revolutsiooniliselt muutnud individuaalsete patsientide diagnoosi ja ravi ning nüüd on sellel potentsiaal lahendada laiemaid avaliku tervise probleeme.
Tervishoiuorganisatsioonid uurivad üha enam AI võimet võidelda tervise ebavõrdsuse vastu, keskendudes sotsiaalsetele tervise määravatele teguritele (SDOH). Need määravad, nagu majanduslik stabiilsus, hariduse kättesaadavus, naabruskond ja ehitatud keskkond ning sotsiaalne ja kogukondlik kontekst, mängivad olulist rolli üksikisiku tervisetulemuste kujundamisel.
AI kasutades suudavad tervishoiuorganisatsioonid analüüsida tohutuid andmekogumeid, sealhulgas arstide märkmetest ja terviserekorditest pärit struktureerimata teavet, et tuvastada ja lahendada mittemeditsiinilisi tegureid, mis mõjutavad tervisetulemusi. Ennustusmudelid, mis ühendavad nõudeandmed SDOH-iga, on näidanud lootust riskide stratifitseerimise parandamiseks ja sihitud sekkumiste teavitamiseks riskirühmadele.
### Sagedased küsimused:
#### Mis on tervise ebavõrdsused?
Tervise erinevused, mis viitavad tervisetulemuste erinevustele erinevate demograafiate vahel, muutuvad terviserikkumisteks, kui neid ajendavad süsteemsed sotsiaalsed tingimused nagu vaesus ja rassism. Need ebavõrdsused on seotud erinevate SDOH-idega, mis mõjutavad inimeste eluviisi ja vananemist.
#### Miks on SDOH-i sõeluuring oluline?
SDOH-ide sõeluuring võimaldab tervishoiutöötajatel ja -asutustel tuvastada varjatud tegureid, mis mõjutavad nende patsientide tervist. Mõistes neid sotsiaalseid määravaid tegureid, saavad tervishoiutöötajad kohandada ravi spetsiifiliste vajaduste rahuldamiseks, suunata patsiente sobivatele sotsiaalteenustele ning lahendada täitmata jäänud sotsiaalseid vajadusi. Edukad algatused hõlmavad sõite programmi, et transportida patsiente vastuvõttudele, ning tasuta HEPA filtreid tugevalt saastunud piirkondades.
#### Kuidas AI aitab?
AI mudelid on matemaatilised raamistikud või algoritmid, mis võimaldavad arvutitel teha keerulisi ülesandeid ja langetada otsuseid pidevalt töödeldava teabe põhjal. Uuringud on näidanud, et AI mudelid suudavad tõhusalt leida ja korraldada SDOH-andmeid tekstipõhistest arsti märkmetest, ületades arstide Rahvusvahelise Haiguste Klassifikatsiooni (ICD) koodide kogumise võimalusi.
AI mudeleid on kasutatud ka riskide stratifitseerimismudelite väljatöötamiseks, mis kasutavad andmeid erinevatest allikatest, sealhulgas SDOH-faktoritest, et tuvastada kõrgeima haiglariskiga patsiendid. Varajane tuvastamine võimaldab ressursside tõhusat jaotamist hooldejuhtimise jaoks.
#### Kas on ka riske?
Kuigi tehisintellektil on suur potentsiaal, on vajalik lahendada riske ja väljakutseid. Üks peamisi muresid on inimlike eelarvamuste esinemine AI algoritmides. Tuleb tagada, et neid eelarvamusi, mis võivad tugevdada rassismi ja klassismi, ei süvendataks tervishoiusüsteemides. Eetilised menetlused ja poliitikad, sealhulgas patsientide nõusoleku saamine nende andmete kasutamise osas, võivad aidata neid eelarvamusi leevendada.
AI tehnoloogiale juurdepääs on samuti oluline küsimus. Madala sissetulekuga elanikkond võib AI mudelitest kõige rohkem kasu saada, kuid neil võib olla nende juurdepääs takistatud. Rakendamine ja hoolduskulud, samuti tehnilised infrastruktuurinõuded, võivad olla takistuseks alarahastatud tervishoiuasutustele. Kulude vähendamise ja efektiivsuse säilitamiseks on vaja innovatsioone, et tagada võrdne juurdepääs AI tervishoiutehnoloogiatele.
Peale selle peavad AI mudelid olema kohandatavad ja arvestama erinevustega piirkonnas, vanuses, soos ja meditsiinilises ajaloos. Erinevate andmete kaasamine programmeerimis- ja koolitusfaasides võib aidata lahendada andmete nihke riski ning parandada mudelite rakendatavust erinevates rühmades.
Kokkuvõttes on AI-l potentsiaal muuta tervishoidu, käsitledes tervise ebavõrdsusi ning parandades avaliku tervise tulemusi. Siiski on oluline lahendada seotud riske, nagu eelarvamused, juurdepääsupiirangud ja andmete piirangud, tagamaks, et AI kasuks saavad kõik isikud, sõltumata nende sotsiaalsest staatusest või asukohast.
The source of the article is from the blog karacasanime.com.ve