המודלים השיניים המבוססים על המודעות האמנה בתחום הבריאות יכולים לעשות מהפכה בתעשיית הבריאות על ידי טיפול באי-שוויון בריאות ושיפור תוצאות בריאות ציבורית. הם מיועדים להפגיע בפקטורים שאינם רפואיים ושמשפיעים באופן משמעותי על תוצאות בריאות. מאפיינים אלו כוללים יציבות כלכלית, גישה לחינוך, תושב וסביבתו המבני, קהילתי וחברתי.
https://www.example.com
על ידי השקת AI, ארגוני בריאות יכולים לנתח כמויות עצומות של נתונים, כולל מידע לא מוקפץ מההוראות של רופאים ותיקי בריאות, לזהות ולהתמודד עם הפקטורים שאינם רפואיים המשפיעים על תוצאות בריאות. מודלים חיזוי המשלבים נתוני דרישות עם פקטורי SDOH הראו פוטנציאל בשיפור דיסקרימינציה בסיכון ובסיכונריים ממוקדים לאוכלוסיות בסיכון.
**שאלות נפוצות:**
**מהו אי-שוויון בריאות?**
הוויות בריאות, המתייחסות להבדלים בתוצאות בריאות בין קבוצות דמוגרפיות שונות, מתהפכות לאי-שוויון בריאות כאשר הן מובילות על ידי תנאים חברתיים מערכתיים כמו רעיונות ואוכלוסית. ניתן למפות את האי-שוויות הללו על SDOH שונים שמשפיעים על אופן החיים והגיל של האנשים.
**למה חשוב לסנן את SDOH?**
הסנייה של SDOH מאפשרת לספקי רפואה ומוסדות לזהות את הפקטורים הנסתרים שמביאים לבריאות של מטופליהם. בהבנת פערי הבירור החברתיים הללו, ספקי רפואה יכולים להתאים את הטיפול כדי לענות על צרכים מסוימים, לחבר את המטופלים עם שירותים חברתיים מתאימים, ולטפל בצרכים חברתיים שאינם מוגבלים. דוגמאות ליישומים מוצלחים כוללות תוכניות שינוע להעברת מטופלים לפגישות וספק שסתים HEPA באזורים מושך בזיהום.
**כיצד AI יכול לעזור?**
מודלי AI הם מתאמות מתמתמטיות או אלגוריתמים שמאפשרים למחשבים לבצע משימות מורכבות ולקבל החלטות על סמך נתונים מעובדים באופן רציף. סטודים הראו כי מודלי AI יכולים לאתר ולארגן נתוני SDOH מההוראות של רופאים מבוססי טקסט, עולים על יכולות הלכידה של קודי המחלות הבינלאומיים (ICD) של רופאים.
המודלים הבינלאומיים משמשים גם לפיתוח מודלים לקיבוע סיכונים שמעבירים נתונים ממקורות שונים, כולל סיכוני SDOH, לזיהוי מטופלים בסיכון הכי גבוה לאשפוזים בבי"ח. הזיהוי המוקדם הזה מאפשר הפקת משאבי ניהול טיפולים בצורה אפקטיבית.
**האם קיימים סיכונים?**
על אף ש- AI מחזיק פוטנציאל רב, ישנם סיכנים ואתגרים שיש להתמודד איתם. אחד הדאגות העיקריים היא נוכחות הכיווני אדם בצעדי ה- AI ואלגוריתמים שלה. יש להיות זהות כדי לוודא שבלבם הם מתקיימים לא לא נחרצים בהגדרות הבריאות. תהליכי אתיקה ומדיניות, כולל קבלת רשות פשטה מהמטופלים לגבי שימושם בהם, יכולים לעזור על מנת להודות על הכיווני אלה.
אכיפה של טכנולוגיית AI הייתה נחוצה. אוכלוסיות במעמד נמוך, הן בארה"ב ובכל העולם, יכולות להרוויח ביותר ממודעות AI, אך כנראה יהיו לא יהיו יכולות אליהן. עלויות היישום והתחזקות, כמו גם דרישות לתשתית טכנית, יכולות להיות מונעות בינויים היחידים מתוך הכללים הרפויים של הארגוני בריאות. חדשנות שתורד את העלויות תוך שמירה על היעילות היא נחוצה כדי לוודא גישה שוויונית לטכנולוגיות AI בתחום הבריאות.
בנוסף, מודלי AI חייבים להיות ניתנים לשינוי ומסוגלים לחשב את הפערים בכל אזור, גיל, מגדר והיסטוריה רפואית. שילוב נתונים שונים במהלך תכנות וגידול יכול לעזור להתמודד עם הסיכון של המידע ולשפר את יישומי המודלים על באזורי האוכלוסייה.
סיכום: ה- AI יכולה להמיר מהפכה בתחום הבריאות דרך התמודדות עם אי-שוויונות בריאות ושיפור תוצאות בריאות ציבורית. אך, חשוב לנווט בסיכנים הנלווים לתחום הביור, לגבר את היגיונות הכיווני, סכנות ומגבלות שיש לכתוב אותן כדי לוודא שה- AI תועיל לכל המנים, ללא קשר למעמד הכלכלי או המיקום שלהם.
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it