Artificiell intelligens (AI) har potentialen att ha en betydande inverkan på hälso- och sjukvårdsbranschen och revolutionera sättet som medicin bedrivs på. En av de huvudsakliga områden där AI gör sin påverkan är genom avancerade teknologier och tillämpningar. Prasandhya Astagiri Yusuf, chef för Medicinsk Teknologi Klastret vid Universitetet i Indonesien, framhävde några av dessa teknologier i en nylig diskussion.
Automatiserad Maskininlärning
En betydande utveckling inom området är automatiserad maskininlärning. Det möjliggör skapandet av prediktionsmodeller eller kategorisering automatiskt utifrån stora hälso-data, utan behovet av att skriva kod. Denna teknologi gör det möjligt för hälso- och sjukvårdspersonal att analysera och tolka stora datamängder mycket effektivare och mer exakt. Med hjälp av automatiserad maskininlärning kan medicinska yrkesutövare fatta datadrivna beslut, vilket leder till bättre utfall för patienterna.
Förbundsstyrda Lärande
Förbundsstyrda lärande är en annan framträdande AI-utveckling inom medicinbranschen. Det tillåter samarbete kring prediktionsmodellering mellan flera centra utan att dela känslig medicinsk data. Detta adresserar integritetsbekymmer och säkerställer konfidentialiteten och säkerheten av patientinformation. Genom att samla kunskap och expertis från flera vårdinrättningar erbjuder förbundsstyrda lärande potential för ökad noggrannhet och pålitlighet i medicinska prediktionsmodeller.
Generativ AI
Generativ AI är ännu en fascinerande teknologi inom medicinsektorn. Denna teknologi kan generera syntetiska data från befintliga träningsdata. Till exempel kan den skapa realistisk text-, bild- eller videobaserande data som kan vara användbar i olika medicinska tillämpningar. Generativ AI kan till exempel användas för att träna AI-algoritmer eller simulera sällsynta medicinska tillstånd och därigenom ge läkare värdefulla resurser och insikter i deras kliniska praxis.
Trots den omfattande potentialen av AI inom hälso- och sjukvården måste etiska överväganden alltid vara en prioritet. Prasandhya betonade vikten av transparens, ansvar och rättvisa vid användningen av AI inom medicinen. Dessa principer säkerställer att implementeringen av AI är fördelaktig och undviker eventuella negativa konsekvenser för patienter eller samhället i stort.
Prasandhya underströk också behovet av moraliskt ansvar och att undvika partiskhet vid användning av AI. Det är avgörande att komma ihåg att AI ska fungera som ett kompletterande verktyg som hjälper hälso- och sjukvårdspersonal i deras kliniska beslut, snarare än att ersätta dem. Människors expertis och bedömning är oumbärliga för att leverera optimal vård till patienterna.
Hanteringen av stora hälso-data och upprätthållandet av utvecklingen av AI-modeller följs med sina egna utmaningar. För att övervinna dessa utmaningar betonade Prasandhya vikten av tvärvetenskapligt samarbete. Kliniker, datavetare, datavetare och biostatistiker bör samarbeta för att säkerställa en effektiv implementering av AI-teknologier inom hälso- och sjukvårdssystemet. Genom att kombinera sin expertis kan dessa yrkespersoner hantera de komplexiteter som AI medför inom hälso- och sjukvården och maximera dess potential för positiv påverkan.
Klara föreskrifter från regeringen är också nödvändiga för att hantera etiska ochlagliga frågor relaterade till användningen av AI inom hälsosektorn. Riktlinjer, såsom Rundskriv Nummer 9 av 2023 om Etiken för Artificiell Intelligens utfärdat av Kommunikations- och informationsministeriet, ger en ram för ansvarsfulla AI-praxis. Dessa regler syftar till att främja innovation samtidigt som de skyddar mot potentiella negativa konsekvenser.
I slutändan har framstegen inom AI-teknologi potentialen att revolutionera medicinbranschen. Automatiserad maskininlärning, förbundsstyrda lärande och Generativ AI erbjuder nya möjligheter inom diagnos, behandling och vårdhantering. Det är dock avgörande att upprätthålla etiska principer och säkerställa samarbete mellan olika discipliner för att utnyttja AI:s fulla potential inom medicinen.
FAQ
The source of the article is from the blog scimag.news