Dirbtinis intelektas (AI) gali revoliuciniu būdu pakeisti sveikatos priežiūros pramonę, siekiant pašalinti sveikatos nelygybę ir pagerinti viešosios sveikatos rezultatus. Sveikatos priežiūros organizacijos vis labiau tyrinėja AI galimybes spręsti sveikatos priežiūros socialinius sveikatos veiksnius (SDOH), kurie yra ne medicininiai veiksniai, turintys didelį poveikį sveikatos rezultatams. Šie veiksniai apima ekonominį stabilumą, švietimo prieinamumą, kaimo ir miesto aplinką, socialinę ir bendruomeninę aplinką.
Pasinaudodamos AI, sveikatos priežiūros organizacijos gali analizuoti milžiniškus duomenų kiekius, įskaitant ne struktūrizuotą informaciją iš gydytojų pastabų ir sveikatos įrašų. Ši analizė leidžia nustatyti ir spręsti paslėptus veiksnius, kurie prisideda prie pacientų sveikatos būklės. Prognozavimo modeliai, kurie derina apmokėjimo duomenis su SDOH, parodė perspektyvas gerinant rizikos stratifikaciją ir informuojant apie tikslines intervencijas rizikos grupių pacientams.
## Dažniausiai užduodami klausimai
### Ką reiškia sveikatos nelygybė?
Sveikatos nelygybės tai yra skirtumai sveikatos rezultatuose tarp skirtingų demografinių grupių, kurie tampa sveikatos nelygybėmis, kai jas skatina sisteminės socialinės sąlygos, tokios kaip skurdas ir rasizmas. Šias nelygybes galima atkartoti įvairiais SDOH rodikliais, kurie paveikia tai, kaip žmonės gyvena ir sensta.
### Kodėl svarbu išnagrinėti SDOH?
SDOH išnagrinėjimas leidžia sveikatos priežiūros teikėjams ir įstaigoms nustatyti paslėptus veiksnius, kurie prisideda prie jų pacientų sveikatos. Suprasdami šiuos socialinius veiksnius, sveikatos priežiūros teikėjai gali pritaikyti priežiūrą, siekdami atitikti konkrečius poreikius, teikti pacientams atitinkamas socialines paslaugas ir spręsti neverčiamus socialinius poreikius. Sėkmingų iniciatyvų pavyzdžiai apima skrydžių paslaugų programas, skirtas transportuoti pacientus į vizitus, ir nemokamų HEPA filtrų teikimą smarkiai užterštose vietovėse.
### Kaip AI padeda?
AI modeliai yra matematiniai struktūros ar algoritmai, leidžiantys kompiuteriams atlikti sudėtingus uždavinius ir priimti sprendimus pagal nuolat apdorojamus duomenis. Tyrimai rodo, kad AI modeliai veiksmingai gali surasti ir tvarkyti SDOH duomenis iš tekstinių gydytojų pastabų, pralenkdami gydytojų tarptautinių ligų klasifikacijos (ICD) kodų suvokimo galimybes.
AI modeliai taip pat buvo naudojami kurti rizikos stratifikacijos modelius, kurie ištraukia duomenis iš įvairių šaltinių, įskaitant SDOH veiksnius, siekiant nustatyti pacientus, kurie yra didžiausio rizikos būsenoje hospitalizavimui. Ankstyvas identifikavimas leidžia efektyviai paskirstyti priežiūros valdymo išteklius.
Ar yra kažkokių pavojų?
Nors AI turi didelį potencialą, yra rizikų ir iššūkių, kuriuos būtina spręsti. Viena pagrindinių nuogąstavimų yra žmogiški sesėjimai AI algoritmų. Būtina atidžiai pasirūpinti, kad šie sesėjimai, kurie gali skatinti rasizmą ir klasizmą, nebūtų sustiprinami sveikatos priežiūros srityse. Etiniai procedūros ir politikos, įskaitant aiškų sutikimą iš pacientų dėl jų duomenų naudojimo, gali prisidėti mažinti šiuos ses ėjimus.
Prieiga prie AI technologijos taip pat yra svarbus klausimas. Mažai išprusčios gyventojų grupės gali labiausiai pasinaudoti AI modeliais, bet gali jų neturėti. Įgyvendinimo ir techninės infrastruktūros reikalavimai gali kelti kliūtis ne tokią finansavoje sveikatos institucijoms. Inovacijos, kurios mažina išlaidas, išlaikant veiksmingumą, yra būtinos, norint užtikrinti lygiavertę prieigą prie AI sveikatos technologijų.
Dar daugiau, AI modeliai turi būti lankstūs ir mokėti atsižvelgti į skirtumus regione, amžiuje, lytyme ir medicinoje. Įtraukus įvairius duomenis programavimo ir mokymosi etapams galima padėti spręsti duomenų poslinkio riziką ir pagerinti modelių pritaikomumą įvairioms populacijoms.
Remiantis tuo, AI turi potencialą transformuoti sveikatos priežiūrą, spręsdama sveikatos nelygybę ir gerindama viešųjų sveikatos rezultatus. Tačiau labai svarbu kovoti su ses ėjimais, prieigos kliūtimis bei duomenų ribotumais, siekiant užtikrinti, kad AI nauda visiems asmenims, nepaisant jų socialinės padėties ar buvimo vietos.
The source of the article is from the blog toumai.es