Ålder av artificiell intelligens inom hälsovården börjar
Essen University Hospital är välkänt som ett futuristiskt ”Smart Hospital”, där en fokuserad ansträngning på systematisk dataanalys har varit på plats i ungefär ett årtionde. Denna metod syftar till att avsevärt förbättra patientvården. Sjukhusets direktör, professor Jochen Werner, har rapporterat om en positiv inverkan av artificiell intelligens (AI) över hela linjen. Den accelererar avsevärt alla sjukhusprocesser, från diagnostik och behandling till förvaltning, vilket gör dem mer pålitliga, transparenta och förbättrade för patienternas välbefinnande.
Hur AI omformar medicinsk behandling och diagnos
Inom området medicinska interventioner har AI visat sig särskilt värdefullt. För att illustrera, berättar radiologen Beate Timmermann att där markering av specifika områden i hjärnan att undvika under strålbehandling för hjärntumörer tidigare kunde ta upp till tre timmar, kan AI nu åta sig uppgiften på endast 90 sekunder. Trots att det ibland krävs korrigeringar, resulterar användningen av AI i betydande tidsbesparingar för vårdpersonal.
AI som en pålitlig andra åsikt vid komplexa operationer
I Essen är AI inte bara användbart för förkirurgiska simuleringar; det fortsätter att ge viktig vägledning under operationen. Dessutom kan AI på intensivvårdsavdelningar analysera vitala data inom sekunder för att förebyggande signalera potentiella komplikationer.
Förberedande för framgång för AI inom hälso- och sjukvården
För att AI ska kunna ge exakta analyser och rekommendationer är grundlig träning med hjälp av globala patientdata avgörande. Etikern Bernt Heinrichs från Jülich Research Centre understryker vikten av att definiera standarder för en sådan träning. Målet är att säkerställa att implementeringen av AI inom medicin främjar området utan att förstärka befintliga samhällsfördomar eller diskriminering.
Att säkerställa en rättvis användning av AI inom medicin
Fall har uppstått där AI-rekommendationer oavsiktligt har förlängt väntetider för operationer eller infört partiskhet i behandlingsbeslut, som fallet med AI-system för njurtransplantationer som felaktigt vägde vissa rasliga egenskaper. Matthias Spielkamp från AlgorithmWatch framhäver brådskan med transparenta, universella kriterier för AI-träning för att förhindra att rasism eller exkludering förstärks.
Ytterligare fakta relaterade till den omvandlande påverkan av AI på modern medicin:
– AI har också varit extremt användbart för att förutspå patientresultat, återinskrivningsrisker och potentiella komplikationer, vilket leder till mer proaktiv och förebyggande vård.
– Utveckling och tillämpning av AI inom genomik och personlig medicin gör det möjligt att skräddarsy behandlingar efter individuella genetiska profiler.
– Maskininlärningsalgoritmer kan bearbeta stora mängder medicinsk litteratur för att bistå vid evidensbaserade beslutsfattanden och hålla sig aktuell med den senaste forskningen.
– Fjärrövervakning och distansmedicin använder allt mer AI för att tillhandahålla vård utanför traditionella kliniska inställningar, särskilt användbart för patienter på landsbygden eller i underbetjänade områden.
Viktigaste frågor och svar:
– F: Vilken potential har AI för att upptäcka sjukdomar i ett tidigt skede?
– S: AI kan avsevärt förbättra tidig upptäckt av sjukdomar genom att analysera komplexa mönster i data som kan vara indikativa för tidiga stadier av sjukdomar som cancer eller förutsäga smittoutbrott.
– F: Kan AI adressera problemet med vård ojämlikheter?
– S: AI har potential att minska vård ojämlikheter genom att förbättra tillgången till vård av hög kvalitet och personlig behandling, men träningsdatan måste vara representativ för att säkerställa rättvis vård.
Viktiga utmaningar eller kontroverser:
– Dataskydd: Användningen av patientdata för AI-träning väcker bekymmer om konfidentialitet och säkerheten för känslig hälsoinformation.
– Ansvar: Att fastställa ansvar om ett AI-system ger felaktiga diagnoser eller behandlingsrekommendationer kan vara etiskt och rättsligt komplicerat.
– Reglering och tillsyn: Att etablera lämpliga regelverk för att säkerställa säker och effektiv användning av AI inom medicin är en pågående utmaning.
Fördelar:
– Förbättrad noggrannhet vid diagnos och behandling, vilket leder till bättre patientresultat.
– Ökad effektivitet i hälsovårdsprocesser, vilket sparar tid och resurser.
– Förutsägande analys kan leda till förebyggande hälsostrategier och potentiellt minska den övergripande sjukdomsbördan.
Nackdelar:
– Potential för att AI ska bibehålla eller förvärra befintliga fördomar om det inte tränas med olika, inkluderande datamängder.
– Komplexiteten hos AI kan leda till brist på transparens och förståelse bland hälsovårdspersonal, patienter och tillsynsmyndigheter.
– Beroendet av teknologi kan resultera i förlust av färdigheter hos vårdpersonal eller brist på mänskliga vårdaspekter i patientupplevelsen.
För mer information om AI inom hälsovården och de främsta organisationerna som leder detta område, kan du besöka:
– World Health Organization (WHO)
– National Library of Medicine (NLM)
– National Institutes of Health (NIH)
– American Medical Informatics Association (AMIA)
Observera att även om webbadresser till pålitliga organisationer relaterade till hälsovård och AI tillhandahålls, leder webbadresserna till dessa webbplatser huvudsidor, och specifik information om AI bör sökas inom dessa domäner.