Искусственный интеллект (ИИ) в сфере здравоохранения становится мощным инструментом, способствующим улучшению результатов в здравоохранении. Он не только революционизировал диагностику и лечение отдельных пациентов, но теперь имеет потенциал решать более широкие проблемы общественного здравоохранения.
Медицинские организации все больше исследуют возможности ИИ в борьбе с неравенствами в здоровье, фокусируясь на социальных детерминантах здоровья (СДЗ). Эти детерминанты, такие как экономическая стабильность, доступ к образованию, окружающая среда и социальный контекст, играют значительную роль в формировании здоровья человека.
Путем использования ИИ медицинские организации могут анализировать огромные объемы данных, включая неструктурированную информацию из заметок врачей и медицинских записей, с целью выявления и устранения немедицинских факторов, влияющих на результаты здоровья. Модели прогнозирования, сочетающие данные о претензиях с СДЗ, показали свою эффективность в улучшении стратификации риска и информировании о целевых вмешательствах для наиболее уязвимых групп населения.
Что такое неравенства в здоровье?
Здоровотные неравенства, которые отражают различия в результате здоровья среди различных демографических групп, становятся неравенствами в здоровье, когда их определяют системные социальные условия, такие как бедность и расизм. Эти неравенства могут быть отнесены к различным СДЗ, которые влияют на то, как люди живут и стареют.
Почему важно проводить скрининг на СДЗ?
Скрининг на СДЗ позволяет медицинским службам и учреждениям выявлять скрытые факторы, влияющие на здоровье их пациентов. Понимая эти социальные детерминанты, медицинские работники могут адаптировать заботу к конкретным потребностям, связывать пациентов с соответствующими социальными службами и удовлетворять непокрытые социальные потребности. Примеры успешных инициатив включают программы автомобильного попутного движения для транспортировки пациентов на приемы и предоставление бесплатных фильтров HEPA в сильно загрязненных районах.
Как помогает ИИ?
Модели ИИ — это математические структуры или алгоритмы, позволяющие компьютерам выполнять сложные задачи и принимать решения на основе постоянно обрабатываемых данных. Исследования показали, что модели ИИ могут эффективно находить и систематизировать данные по СДЗ из текстовых записей врачей, превосходя возможности захвата кодов Международной классификации болезней (МКБ) врачей.
Модели ИИ также использовались для разработки моделей стратификации риска, которые используют данные из различных источников, включая факторы СДЗ, для выявления пациентов с наибольшим риском госпитализации. Раннее выявление позволяет эффективно распределять ресурсы управления уходом.
Есть ли риски?
Не смотря на большой потенциал, в ИИ в здравоохранении есть риски и проблемы, которые необходимо решить. Одна из основных опасностей — присутствие человеческих предвзятостей в алгоритмах ИИ. Необходимо принимать меры для обеспечения того, чтобы эти предвзятости, которые могут поддерживать расизм и класизм, не нашли отражения в медицинских учреждениях. Этические процедуры и политики, включая получение явного согласия от пациентов на использование их данных, могут помочь снизить эти предвзятости.
Доступ к технологиям искусственного интеллекта также является критическим вопросом. Низкоимущие население, как в Соединенных Штатах, так и в мире, имеют наибольшую выгоду от моделей ИИ, но им может не хватать доступа к ним. Затраты на внедрение и поддержание, а также требования к технической инфраструктуре могут создавать преграды для финансово обеспеченных медицинских учреждений. Инновации, снижающие затраты, при сохранении эффективности, необходимы для обеспечения равного доступа к технологиям здравоохранения на основе ИИ.
Более того, модели ИИ должны быть адаптивными и способны учитывать различия в регионе, возрасте, поле и медицинской истории. Включение разнообразных данных в программирование и обучение позволяет устранить риск сдвига данных и улучшить применяемость моделей в различных группах населения.
В заключении, ИИ имеет потенциал изменить здравоохранение путем устранения неравенств в области здоровья и улучшения общественных результатов в здравоохранении. Однако крайне важно правильно управлять рисками, связанными с предвзятостями, препятствиями в доступе и ограничениями данных, чтобы гарантировать, что ИИ приносит пользу всем людям независимо от их социально-экономического статуса или местоположения.
The source of the article is from the blog klikeri.rs