Artificiell intelligens (AI) har framträtt som ett kraftfullt verktyg för att förbättra hälsoresultat. Inte bara har det revolutionerat diagnos och behandling av individuella patienter, men det har nu även potential att ta itu med bredare folkhälsofrågor.
Hälsoorganisationer utforskar alltmer AI:s förmåga att tackla hälsoskillnader, genom att fokusera på sociala bestämningsfaktorer för hälsa (SDOH). Dessa faktorer, såsom ekonomisk stabilitet, tillgång till utbildning, närmiljö och bebyggelse, samt social och samhällelig kontext, spelar en betydande roll för att forma individuella hälsoutfall.
Genom att använda AI kan hälsoorganisationer analysera stora mängder data, inklusive ostrukturerad information från läkares anteckningar och hälsorecords, för att identifiera och åtgärda de icke-medicinska faktorer som påverkar hälsoutfall. Förutsägningsmodeller som kombinerar data från anspråk med SDOH har visat lovande resultat för att förbättra riskstratifiering och informera målinriktade insatser för riskpopulationer.
Vanliga frågor
Vad är hälsoskillnader?
Hälsoskillnader, som syftar till skillnaderna i hälsoutfall mellan olika demografier, blir hälsoskillnader när de drivs av systemiska sociala förhållanden som fattigdom och rasism. Dessa skillnader kan kartläggas på olika SDOH som påverkar hur människor lever och åldras.
Varför är det viktigt att screena för SDOH?
Att screena för SDOH låter hälsovårdspersonal och institutioner identifiera de dolda faktorer som bidrar till deras patienters hälsa. Genom att förstå dessa sociala bestämningsfaktorer kan vården anpassas för att möta specifika behov, koppla patienter till lämpliga sociala tjänster och adressera obefintliga sociala behov. Exempel på framgångsrika initiativ inkluderar skjutsprogram för att transportera patienter till besök och att tillhandahålla gratis HEPA-filter i starkt förorenade områden.
Hur hjälper AI till?
AI-modeller är matematiska ramverk eller algoritmer som möjliggör att datorer utför komplexa uppgifter och fattar beslut baserade på kontinuerligt bearbetade data. Studier har visat att AI-modeller effektivt kan lokalisera och organisera SDOH-data från textbaserade läkares anteckningar och överträffa läkares International Classification of Diseases (ICD) -kodernas förmåga.
AI-modeller har även använts för att utveckla riskstratifieringsmodeller som hämtar data från olika källor, inklusive SDOH-faktorer, för att identifiera patienter med högst risk för sjukhusinläggning. Denna tidiga identifiering möjliggör effektiv tilldelning av vårdresurser.
Finns det några risker?
Medan AI har stor potential finns det risker och utmaningar som behöver hanteras. En av de primära farorna är närvaron av mänskliga biaser i AI-algoritmer. Det är viktigt att säkerställa att dessa biaser, som kan upprätthålla rasism och klassism, inte förstärks inom vården. Etiska förfaranden och policys, inklusive att inhämta uttryckligt samtycke från patienter gällande deras dataanvändning, kan bidra till att mildra dessa biaser.
Tillgång till AI-teknik är också en viktig fråga. Låginkomstbefolkningar kan dra stor nytta av AI-modeller men kan sakna tillgång till dem på grund av implementerings- och underhållskostnader, samt tekniska infrastrukturkrav. Innovationer som sänker kostnaderna samtidigt som de bibehåller effektiviteten är nödvändiga för att säkerställa likvärdig tillgång till AI-hälsovårdsteknik.
Dessutom måste AI-modeller vara anpassningsbara och kunna ta hänsyn till skillnader i region, ålder, kön och medicinsk historik. Att inkludera diversifierade data under programmerings- och träningsfaserna kan bidra till att hantera risken för dataskift och förbättra modellernas tillämplighet över olika populationer.
Sammanfattningsvis har AI potentialen att omvandla hälso- och sjukvården genom att ta itu med hälsoskillnader och förbättra folkhälsoresultat. Det är emellertid avgörande att navigera riskerna med biaser, tillgänglighetshinder och datagränser för att säkerställa att AI gynnar alla individer, oavsett deras socioekonomiska status eller plats.
Källa:
– Hälsosamma Människor 2030, USA:s Hälso- och Människotjänst, Kontoret för Förebyggande av Sjukdomar och Hälsofrämjande.
The source of the article is from the blog be3.sk