Sveikatos priežiūros pramonė patiria svarbią transformaciją, kuriai daugiausiai įtakos daro technologijų pažangos. Dirbtinis intelektas (AI) pasirodė kaip priešprieša, su galimybe pakeisti sveikatos priežiūrą. AI gali automatizuoti nuobodžius darbus, analizuoti didžiulės apimties duomenis ir pagerinti medicininius sprendimus. Stiprūs pramonės veikėjai, tokiav EPIC EHR ir Microsoft, jau įtraukia AI sprendimus į savo sveikatos sistemą, atverdami kelią naujam sveikatos priežiūros amžiui.
AI daro pastebimą poveikį įvairiose sveikatos priežiūros srityse. Radiologijoje jis padeda triažuoti ir interpretuoti tradicinius radiografus, o dermatologijoje gilieji mokymosi algoritmai yra parodę žadančius rezultatus, nustatant odos vėžį. Technologija taip pat vertinga kardiovaskulinio audinio inžinerijos, organoidų tyrimų ir pacientų, sergančių susirūpinimą keliantimi širdies kraujagyslių ligomis, rizikos stratifikavime. AI potencialas transformuoti pacientų priežiūrą ir medicininei tyrimai yra didžiulis.
Tačiau AI naudojimas sveikatos priežiūroje nesikartoja be iššūkių. Mokymo pasinėrimas, informacijos saugumas ir duomenų tikslumas yra pagrindiniai rūpesčiai. AI medicininių technologijų stokos valdymas ir skaidrumas yra ištirtinomis sąvokomis, kai dėl naudodamasi AI algoritmais atsisako rūpintis Medicare Advantage draudikai. Be to, kyla abejonių dėl AI sistemose esančių įpročių, atskirų pacientų grupių diskriminacijos. Šioms problemoms spręsti būtina tinkamai įtvirtinti valdymą, standartus ir priežiūrą.
Reglamentuotojai šiuo metu išskiria subtilų tiekimo inovacijos ir paciento apsaugos balansavimo užduotį. CMS išleido gaires, kurios draudžia naudoti AI ar algoritmus, siekiant nustatyti tikrinimo ar apsigyvenimo paslaugas sveikatos draudimo bendrovėms. Kongresas nagrinėja savo vaidmenį užtikrinant atsakingą AI naudojimą federalinėse programose, tokiose kaip Medicare ir Medicaid. Sveikatos politikos ir teisės profesionalai siūlo gairių ir standartų, kad būtų galima nustatyti AI etišką taikymą sveikatos priežiūros sprendimuose.
Nuolatinis AI įgyvendinimo stebėjimas ir tvirtas komunikavimas tarp suinteresuotųjų šalių yra būtinas siekiant spręsti problemas, mažinti potencialius rizikos veiksnius ir maksimalią naudą pacientams ir klinikininkams. Sprendimų priėmimo politikos ir AI naudojimo sveikatos priežiūroje gerinimui reikėtų atsižvelgti į klinikininkų, pacientų ir technologijos ekspertų nuomones.
Mašininis mokymasis, AI poaibis, turi didelį pažadą pagerinti priežiūrą ir patobulinti duomenis pacientams. Analizuodamas didelės apimties pacientų duomenis, medicinos specialistai gali potencialiai nustatyti naujas ligas ir prognozuoti gydymo rezultatus. Internetas, skirtas medicinos reikalams (IoMT), leidžia stebėti tolimus pacientus ir tiksliai sekti medicinos istorijas.
Nors kyla neapibrėžtumas dėl AI poveikio sveikatos priežiūros išlaidoms sumažinti, tikimasi, kad sveikatos sistemos tobulinsis savo politiką, susijusią su AI, kad būtų galima spręsti problemas ir pašalinti įpročius. AI kelionė sveikatos priežiūroje dėl atidumo, tvirto valdymo ir nuolatinio dialogo tarp visų suinteresuotųjų šalių pasiseks.
DUK skyrius:
1. Kokia yra AI vaidmuo sveikatos priežiūros pramonėje?
AI pasirodė kaip priešprieša sveikatos priežiūroje, su galimybe automatizuoti procesus, analizuoti duomenis ir pagerinti medicininius sprendimus.
2. Kokios sritys sveikatos priežiūroje AI daro poveikį?
AI daro pastebimą poveikį tokiose srityse kaip radiologija, dermatologija, kardiovaskulinio audinio inžinerija, organoidų tyrimai ir pacientų rizikos stratifikacija.
3. Kokie yra iššūkiai, susiję su AI naudojimu sveikatos priežiūroje?
Iššūkiai apima treniruotus pasibaisėjimus, informacijos saugumą, duomenų tikslumą, valdymo ir skaidrumo stoką bei susirūpinimą dėl įpročių, esančių AI sistemose, kurie diskriminuoja tam tikras pacientų grupes.
4. Ką daroma, siekiant spręsti šiuos iššūkius?
Reglamentuotojai siekia įtvirtinti tinkamą valdymą, standartus ir priežiūrą, siekdami spręsti problemas ir užtikrinti atsakingą AI naudojimą sveikatos priežiūros sprendimuose.
5. Kaip susiję mašininis mokymasis ir medicininių dalykų internetas (IoMT) su AI sveikatos priežiūroje?
Mašininis mokymasis, kaip AI poaibis, turi didžiulį pažadą pagerinti priežiūrą ir patobulinti duomenis pacientams, o IoMT leidžia stebėti tolimus pacientus ir tiksliem sekti medicinines istorijas.
6. Ar AI sumažins sveikatos priežiūros išlaidas?
Dėl AI poveikio sveikatos priežiūros išlaidoms sumažinti kyla neapibrėžtumas, tačiau tikimasi, kad sveikatos sistemos tobulinsis savo politiką, siekdamos spręsti problemas ir pašalinti įpročius.
Pagrindiniai apibrėžimai:
– Dirbtinis intelektas (AI): žmogaus intelektas mašinose, kurios yra į programą simmergtos mąstyti ir mokytis kaip žmonės, leidžiantys atlikti užduotis, kurios paprastai būdingos žmogaus intelektui.
– Gilieji mokymosi: mašininio mokymosi poaibis, naudojantis neuroninius tinklus analizuoti ir mokytis sudėtingų modelių ir duomenų.
– Radiografai: X-šviesos poveikį sukeliančios medicinos nuotraukos, naudojamos diagnozei.
– Kardiovaskulinio audinio inžinerija: studijų sritis, kurioje derinami inžinerijos principai su biologijos mokslais, siekiant sukurti veikiančius kardiovaskulinius audinius.
– Organoidų tyrimas: tyrimai, kuriais siekiama suformuoti 3D audinių ar organų modelius, gautus iš kamieninių ląstelių, kad būtų galima imituoti tikros organų struktūros ir funkcijas.
– Medicare ir Medicaid: JAV vyriausybės programos, kurios suteikia sveikatos draudimo apsaugą atitinkamiems asmenims.
Rekomenduojami susiję nuorodų sąrašai:
– Centers for Medicare & Medicaid Services
– Epic EHR
– Microsoft Healthcare
– Nature: Artificial Intelligence in Healthcare
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni