Kunstmatige intelligentie (KI) is opgekomen als een krachtig instrument om de resultaten in de gezondheidszorg te verbeteren. Niet alleen heeft het de diagnose en behandeling van individuele patiënten gerevolutioneerd, maar het heeft nu ook het potentieel om bredere volksgezondheidszorgen aan te pakken.
Gezondheidsorganisaties verkennen steeds meer de mogelijkheden van KI om gezondheidsongelijkheden aan te pakken door zich te richten op sociale determinanten van gezondheid (SDOH). Deze determinanten, zoals economische stabiliteit, toegang tot onderwijs, buurt en gebouwde omgeving, en sociale en gemeenschapscontext, spelen een belangrijke rol bij het vormgeven van de gezondheidsresultaten van een individu.
Door gebruik te maken van KI kunnen gezondheidsorganisaties grote hoeveelheden gegevens analyseren, inclusief ongestructureerde informatie uit notities van artsen en medische dossiers, om de niet-medische factoren die van invloed zijn op gezondheidsresultaten te identificeren en aan te pakken. Voorspellingsmodellen die claimsdata combineren met SDOH hebben veelbelovend laten zien in het verbeteren van risicostratificatie en het informeren over gerichte interventies voor risicogroepen.
**Wat zijn gezondheidsongelijkheden?**
Gezondheidsverschillen, die verwijzen naar de verschillen in gezondheidsresultaten tussen verschillende demografische groepen, worden gezondheidsongelijkheden wanneer ze worden aangedreven door systemische sociale omstandigheden zoals armoede en racisme. Deze ongelijkheden kunnen worden gekoppeld aan verschillende SDOH die invloed hebben op hoe mensen leven en ouder worden.
**Waarom is het belangrijk om te screenen voor SDOH?**
Het screenen op SDOH stelt zorgverleners en instellingen in staat om de verborgen factoren te identificeren die bijdragen aan de gezondheid van hun patiënten. Door deze sociale determinanten te begrijpen, kunnen zorgverleners de zorg aanpassen om specifieke behoeften te vervullen, patiënten verbinden met de juiste sociale diensten en onvervulde sociale behoeften aanpakken. Voorbeelden van succesvolle initiatieven zijn ritdienstprogramma’s om patiënten naar afspraken te brengen en het verstrekken van gratis HEPA-filters in sterk vervuilde gebieden.
**Hoe helpt KI?**
KI-modellen zijn wiskundige kaders of algoritmen die computers in staat stellen complexe taken uit te voeren en beslissingen te nemen op basis van continu verwerkte gegevens. Studies hebben aangetoond dat KI-modellen effectief SDOH-gegevens uit tekstuele notities van artsen kunnen lokaliseren en organiseren, waarbij ze de registratiemogelijkheden van de International Classification of Diseases (ICD) codes van artsen overtreffen.
**Zijn er risico’s?**
Hoewel KI veel potentie heeft, zijn er risico’s en uitdagingen die moeten worden aangepakt. Een van de belangrijkste zorgen is de aanwezigheid van menselijke vooroordelen in KI-algoritmen. Er moet worden gezorgd dat deze vooroordelen, die racisme en klassisme kunnen versterken, niet worden versterkt in zorginstellingen. Ethische procedures en beleid, inclusief het verkrijgen van expliciete toestemming van patiënten met betrekking tot het gebruik van hun gegevens, kunnen helpen deze vooroordelen te beperken.
Toegang tot KI-technologie is ook een kritieke kwestie. Bevolkingsgroepen met lage inkomens, zowel in de Verenigde Staten als wereldwijd, zouden het meest kunnen profiteren van KI-modellen, maar hebben mogelijk geen toegang tot hen. De implementatie- en onderhoudskosten, evenals de technische infrastructuureisen, kunnen obstakels vormen voor ondergefinancierde gezondheidsinstellingen. Innovaties die de kosten verlagen en tegelijkertijd effectief blijven, zijn noodzakelijk om een eerlijke toegang tot AI-gezondheidstechnologieën te waarborgen.
Bovendien moeten KI-modellen aanpasbaar zijn en rekening kunnen houden met verschillen in regio, leeftijd, geslacht en medische geschiedenis. Het incorporeren van diverse gegevens tijdens de programmering en training fasen kan helpen om het risico van gegevensverschuiving aan te pakken en de toepasbaarheid van de modellen over diverse populaties te verbeteren.
_Resiatien:_
– Healthy People 2030, U.S. Department of Health and Human Services, Office of Disease Prevention and Health Promotion
In conclusie heeft KI het potentieel om de gezondheidszorg te transformeren door gezondheidsongelijkheden aan te pakken en de resultaten van de volksgezondheid te verbeteren. Het is echter cruciaal om de risico’s in verband met vooroordelen, toegangsbarrières en gegevensbeperkingen te overwinnen om ervoor te zorgen dat KI voordelen biedt aan alle individuen, ongeacht hun sociaaleconomische status of locatie.
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni