Umělá inteligencia (AI) se stala mocným nástrojem ve zlepšování výsledků ve zdravotnictví. Nejenže zásadně změnila diagnózu a léčbu jednotlivých pacientů, ale nyní má potenciál řešit širší veřejnozdravotní problémy.
Zdravotnické organizace stále častěji zkoumají schopnost AI zvládat zdravotní nerovnosti tím, že se zaměřují na sociální determinanty zdraví (SDOH). Tyto determinanty, jako je ekonomická stabilita, přístup k vzdělání, okolí a stavební prostředí ve čtvrti a sociální a komunitní kontext, hrají důležitou roli při formování zdravotních výsledků jednotlivce.
Využitím AI mohou zdravotnické organizace analyzovat obrovské množství dat, včetně nestrukturovaných informací z poznámek lékařů a zdravotnických záznamů, aby identifikovaly a řešily nefarmakologické faktory ovlivňující zdravotní výsledky. Predikční modely, které kombinují údaje o nárocích s SDOH, prokázaly slib vylepšení stratifikace rizik a informování cílených intervencí pro ohrožené populace.
### Časté dotazy:
#### Co jsou zdravotní nerovnosti?
Zdravotní disparita, které odkazují na rozdíly ve zdravotních výsledcích mezi různými demografickými skupinami, se stávají zdravotními nerovnostmi, když jsou determinovány systémovými sociálními podmínkami jako je chudoba a rasismus. Tyto nerovnosti lze mapovat do různých SDOH, které ovlivňují, jak lidé žijí a stárnou.
#### Proč je důležité provádět screening pro SDOH?
Screening SDOH umožňuje poskytovatelům zdravotní péče a institucím identifikovat skryté faktory přispívající k zdraví jejich pacientů. Porozumění těmto sociálním determinantům umožňuje poskytovatelům péče přizpůsobit péči specifickým potřebám, spojit pacienty s odpovídajícími sociálními službami a řešit nevyřešené sociální potřeby. Příklady úspěšných iniciativ zahrnují programy sdílení jízd, které přepravují pacienty na schůzky, a poskytování zdarma filtračních přístrojů HEPA v silně znečištěných oblastech.
#### Jak pomáhá AI?
AI modely jsou matematické rámce nebo algoritmy, které umožňují počítačům provádět složité úkoly a rozhodovat na základě neustále zpracovávaných dat. Studie ukázaly, že AI modely dokáží efektivně lokalizovat a organizovat SDOH data z textových zdravotnických záznamů, překonávající schopnosti zachycení kódů léčitelem podle mezinárodní klasifikace nemocí (ICD).
AI modely byly také použity k vytvoření modelů stratifikace rizika, které získávají údaje z různých zdrojů, včetně SDOH faktorů, pro identifikaci pacientů s nejvyšším rizikem hospitalizace. Toto časné identifikovaní umožňuje efektivní alokaci zdrojů na správu péče.
#### Existují nějaká rizika?
I přesto, že AI má velký potenciál, je třeba řešit rizika a výzvy. Jedním z hlavních obav je přítomnost lidských zkreslení v algoritmech AI. Je důležité zajistit, aby tato zkreslení, která mohou udržovat rasismus a třídní příslušnost, nebyla posílena v zdravotnických zařízeních. Etická opatření a politiky, včetně získání explicitního souhlasu od pacientů ohledně použití jejich dat, mohou pomoci zmírnit tato zkreslení.
Přístup k technologii AI je také kritickým problémem. Nízkopříjmové populace, jak v USA, tak globálně, mají největší prospěch z modelů AI, ale nemusí mít k nim přístup. Náklady na implementaci a údržbu, stejně jako požadavky na technickou infrastrukturu, mohou představovat bariéry pro nedostatečně financovaná zdravotnická zařízení. Inovace, které snižují náklady a zachovávají efektivitu, jsou nezbytné pro zajištění spravedlivého přístupu k technologiím zdravotnictví AI.
Kromě toho musí být AI modely přizpůsobivé a schopné brát v úvahu rozdíly v regionu, věku, pohlaví a anamnéze pacienta. Začlenění různorodých dat během programovacích a školicích fází může pomoci řešit riziko posunu dat a zlepšit použitelnost modelů napříč populacemi.
Závěrem může AI změnit zdravotnictví tím, že řeší zdravotní nerovnosti a zlepšuje veřejné zdravotní výsledky. Je však důležité navigovat rizika spojená s zkresleními, přístupovými bariéry a omezeními dat, aby se zajistilo, že AI přinese prospěch všem jednotlivcům, bez ohledu na jejich společenský status nebo místo bydliště.
Zdroje:
– Healthy People 2030, Ministerstvo zdravotnictví a sociálních služeb Spojených států amerických, Úřad pro prevenci nemocí a podporu zdraví
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar