המערכת הבריאותית עתידה לחוות את ההשפעה הכי משמעותית מהמוביל בבינה מלאכותית (AI) בעשור הבא, לפי ניתוח מקיף שביצעה שוויצרית. חברת הניתוח הגלובלית המתמחה בניתוב סיכונים זיהתה כי בין ענפים שונים, התחום הרפואי הוא הכי פקוד מן הסיכונים הקשורים בAI, כולל רשלנות נתונים, כשלים באלגוריתם, הטיות קוגניטיבית, ואיומים סייבריים.
בניתוח שלהם, שוויצרית עשתה שימוש בשילוב של נתונים היסטוריים וטרנדים קיימים להערכת הסיכונים שמחמירים עם ההפצה של AI בעשר תחומי תעשיה שונים.
התקדמות מהירה של טכנולוגיה דורשת העברות רבות בתחומים שונים, בעיקר בתחום הבריאות והפרמצבטיקה, מציין כריסטוף נאבהולץ, ראש מחקר וקיימות בחברה. נצפה שבתעשיות אלה יעשו שימוש נרחב בAI לצורך העלאת התהליכים כגון ניהול, ניטור חולים, דיאגנוזה ופיתוח תרופות. עם זאת, ההקפאה בשימוש בAI עלולה לשאת סיכונים מחוד כגון אבחנות שגויות שעשויות לגרום לטיפול במחלות קשות בדרך כלל או אף למוות.
לאחר הבריאות, התחום של "ניידות ותחבורה" דוחף למקום השני ברשימת תחומי הסיכון הנוגעים לAI בעתיד, בעיקר בשל נהיגה מחוברת ואוטומטית. סביבות עירוניות עם צפיפות גבוהה מעמדות אתגרים מורכבים לתחבורת המופעלת על ידי AI.
לבסוף, תחום "אנרגיה ורשותות", שחיוני לדחיפת העולמית למעבר לפליטות אפס, מוצא עצמו במקום השלישי. דרישת האלקטרוניקה ופיתוח הרשתות החכמות מצפים להניע את התלות של התחום בAI, מסיימת קצה נוספת של סיכון בעולם המתעניין כל כך בAI.
כאשר נשקלת השליחה של הובלת בינה מלאכותית (AI) בתחום הבריאות – נושא המודגש על ידי הלמידה שוויצרית – חשוב לגייס את המאפיינים המתאימים השונים הקשורים שעשויים לתרום להבנה הוליסטית של הנושא. הנהפנה אליו, אעמד על שאלות חשובות, סוגי האתגרים, היתרונות העיקריים, והחסרונות הקשורים ליישום של AI בתחום הבריאות.
שאלות מהותיות בעיקרו אל ה-AI בתחום הבריאות:
1. איך AI עשויה להשפיע על פרטיות החולים ואבטחת הנתונים?
2. אילו שיקולים אתיים לעל תקשורת בנוהל הכלוא
3. כיצד אפשר לבעות רגולציה לשעורה עם קידומי טכנולוגיים מהירים בAI?
4. באילו דרכים AI עשויה לחרץ או להקל את התקשרויות בכניסה ואיכות הבריאות?
אתגרים מרכזיים או סכסוכים:
– בטיחות נתונים ופרטיות: כשמערכות בריאות יושבות AI, יש סיכון משופר לתקיפות סייבר וחדירות נתונים, שמפוגעות בסודיות החולים.
– סובייקטיביות אלגוריתם: מערכות AI יכולות לשמר או אף לחזק את סובייקטיביות קיימת אם נאמנ הלמידה על בסיס קוביות שאינן מייצגות, מובילות לטיפול בלתי שווה ותוצאות לא שוות.
– אחריות: קיים כינוי רציני לגבי מי האשם כאשר מערכות AI עושות שגיאות – שהיו זה אבחנה לקיצור טיפול – אשר עשויות להוביל לתוצאות קשות אצל החולים.
– קושי ברגולציה: תיאום סטנדרטים רגולטיביים באופן גלובלי להבטיח יישום בטוח ויעיל של AI יכול להיות מאתגר, כי הטכנולוגיה לעתים קרובות מאיחה ידי פוליטיקה.
יתרונות של AI בתחום הבריאות:
– חישוב יעיל: AI יכול לעבד כמויות עצומות של נתונים במהירות, מוביל לאבחנות ותוכניות טיפול מהירות יותר.
– רמת דיוק משופרת: מלמידה ממגוון גדול של מקרים, AI יכולה לעזור בהפחתת שגיאות אנושיות ובשיפור דיוק האבחנה.
– רפואה אישית: AI מאפשרת אישור של בריאות לכל אדם לפי הפרופיל האישי שלו, עם סיכוי גובר לשיפור היעילות של הטיפולים.
חסרונות של AI במערכת הבריאות:
– עלות היישום: הקמת מערכות AI בסביבות בריאות עשויה להיות יקרה ומאתגרת מבחינה טכנולוגית.
– הסתמכות מוגברת על טכנולוגיה: יש סיכון כי מקצוענים בריאות יכולים להפוך להיכריח על AI ביותר, פוטנציאלית להתעלם מאינסטינקטיהם הקליניים או לפסות בזה האמפתי.
– חוסר מגע בהירוגין האנושי: AI לא יכול לשקע באופן יחסי את ההיבטים האמפתיים של כימות, הבועה הקריטית לטיפוח החולם והשביעות שלו.
לאנשים המחיפים לחקר את הנושא, מקורות מוערכים של מידע הם יקרים. למטה קישור לדומיין העיקרי של שוויצרית, שם ניתן למצוא הקשר רחב וראיות אל ניתוחי סיכון ועתיד הביטוח:
– שוויצ רה
בעוד AI מציעה פוטנציאל מהפכני לתחום הבריאות, הניווט הזהיר בסיכונים, השיקולים האתיים והאתגרים הטכנולוגיים חייבים להישאר פוקדים למעמדם של תעוזות עם מניעה מתמידת עמידתם של כל הטובות תוך שהגבת הזמנת התרגשות.