Cyrhaeddodd gwerth marchnad deallusrwydd artiffisial mewn gofal iechyd uchafbwynt newydd yn 2020 yn $ 6.7bn. Mae arbenigwyr yn y maes a chyn-filwyr technoleg hefyd yn datgelu y byddai'r diwydiant yn cael ei brisio oddeutu $ 8.6bn erbyn y flwyddyn 2025 ac y byddai'r refeniw mewn gofal iechyd yn dod o gynifer â 22 o atebion gofal iechyd amrywiol wedi'u pweru gan AI.
Wrth ichi ddarllen, mae tunnell o ddatblygiadau arloesol ledled y byd yn digwydd i hyrwyddo gwasanaethau gofal iechyd, dyrchafu darpariaeth gwasanaethau, paratoi'r ffordd ar gyfer gwell diagnosis o glefydau, a mwy. Mae'r amser yn aeddfed iawn i'r sector gofal iechyd sy'n cael ei yrru gan AI.
Gadewch i ni archwilio buddion AI mewn gofal iechyd a dadansoddi'r heriau dan sylw ar yr un pryd. Wrth i ni ddeall y ddau, byddwn hefyd yn cyffwrdd â'r risgiau sy'n rhan annatod o'r ecosystem.
Buddion AI mewn Gofal Iechyd
Dechreuwn gyda'r pethau da yn gyntaf. Mae AI mewn gofal iechyd yn gwneud gwaith aruthrol. Mae hefyd yn cyflawni campau nad yw unrhyw ddyn erioed wedi gallu eu gwneud - rhagweld dechrau afiechydon fel pryderon yr arennau ac ychydig mwy o anhwylderau genetig. I roi gwell syniad i chi, dyma restr helaeth:
- Mae Google Health wedi cracio'r cod ar gyfer canfod dyfodiad anafiadau i'r arennau ddyddiau cyn iddo ddigwydd mewn gwirionedd. Dim ond ar ôl iddynt ddigwydd y gall y gwasanaethau diagnosis a gofal iechyd cyfredol ganfod anafiadau ond gyda Google Health, gall darparwyr gofal iechyd ragfynegi'n gywir ddechrau anaf.
- Mae deallusrwydd artiffisial yn ddefnyddiol iawn wrth rannu gwybodaeth ar ffurf hyfforddiant neu ddysgu â chymorth. Mae angen arbenigedd dwys ar feysydd arbenigol fel radioleg ac offthalmoleg, na all cyn-filwyr eu rhoi ond i ddechreuwyr neu ddechreuwyr. Gyda chymorth AI, fodd bynnag, gall newydd-ddyfodiaid ddysgu am ddiagnosis a gweithdrefnau triniaeth yn annibynnol. Mae AI yn helpu i ddemocrateiddio gwybodaeth yma.
- Mae sefydliadau gofal iechyd yn gwneud llawer o dasgau diangen yn ddyddiol. Mae mynediad AI yn caniatáu iddynt awtomeiddio tasgau o'r fath a threulio mwy o amser ar dasgau sydd â blaenoriaeth uwch. Mae hyn yn hynod fuddiol o ran rheoli clinigau neu ysbytai, cynnal a chadw EHR, monitro cleifion, a mwy.
- Mae algorithmau AI hefyd yn lleihau costau gweithredu ac yn cynyddu amseroedd allbwn i'r eithaf. O ddiagnosis cyflymach i gynlluniau triniaeth wedi'u personoli, mae AI yn dod ag effeithlonrwydd i mewn am brisiau cost-effeithiol.
- Mae cymwysiadau robotig sy'n cael eu pweru gan algorithmau AI yn cael eu datblygu i gynorthwyo llawfeddygon i gyflawni gweithrediadau hanfodol. Mae systemau AI pwrpasol yn sicrhau manwl gywirdeb ac yn lleihau canlyniadau neu sgîl-effeithiau meddygfeydd.
Peryglon a Heriau AI mewn Gofal Iechyd
Er bod manteision AI mewn gofal iechyd, mae rhai diffygion o ran gweithredu AI hefyd. Mae'r rhain o ran yr heriau a'r risgiau sy'n gysylltiedig â'u defnyddio. Gadewch i ni edrych ar y ddau yn fanwl.
Cwmpas y gwall
Pryd bynnag rydyn ni'n siarad am AI, rydyn ni'n grediniol eu bod nhw'n berffaith ac na allan nhw wneud camgymeriadau. Er bod systemau AI wedi'u hyfforddi i wneud yn union yr hyn y maent i fod i'w wneud trwy algorithmau ac amodau, gallai'r gwall ddeillio o wahanol agweddau a rhesymau eraill. Gallai gwall oherwydd bod data o ansawdd gwael yn cael ei ddefnyddio at ddibenion hyfforddi neu algorithmau aneffeithlon gyfyngu ar allu modiwl AI i sicrhau canlyniadau cywir.
Pan fydd hyn yn digwydd dros amser, gallai prosesau a llifau gwaith sy'n ddibynnol ar y modiwlau AI hyn sicrhau canlyniadau gwael yn gyson. Er enghraifft, gallai clinig neu ysbyty fod yn aneffeithlon mewn arferion rheoli gwelyau er gwaethaf awtomeiddio, gallai chatbot ddiagnosio unigolyn â phryder fel Covid-19 neu'n waeth, colli allan ar ddiagnosis, a mwy.
Argaeledd cyson o ddata
Os yw argaeledd data o ansawdd yn her, felly hefyd ei argaeledd cyson. Mae modiwlau gofal iechyd seiliedig ar AI yn gofyn am symiau enfawr o ddata at ddibenion hyfforddi ac mae gofal iechyd yn sector, lle mae data'n dameidiog ar draws adrannau ac adenydd. Fe welwch fwy o ddata anstrwythuredig na rhai strwythuredig ar ffurf cofnodion fferyllol, EHRs, data o wearables a thracwyr ffitrwydd, cofnodion yswiriant, a mwy.
Felly, mae yna waith enfawr o ran anodi a thagio data gofal iechyd hyd yn oed os ydyn nhw ar gael ar gyfer achosion defnydd penodol. Mae'r darnio data hwn yn cynyddu cwmpas gwall hefyd.
Rhagfarn Data
Mae modiwlau AI yn adlewyrchiad o'r hyn maen nhw'n ei ddysgu a'r algorithmau y tu ôl iddyn nhw. Os oes gan yr algorithmau neu'r setiau data hyn ragfarn ynddynt, mae'r canlyniadau'n sicr o fod yn tueddu tuag at ganlyniadau penodol hefyd. Er enghraifft, os yw cymwysiadau m-iechyd yn methu ag ymateb i acenion penodol oherwydd na chawsant eu hyfforddi ar eu cyfer, collir pwrpas gofal iechyd hygyrch. Er mai dim ond un enghraifft yw hon, mae yna achosion hanfodol a allai fod y llinell rhwng bywyd a marwolaeth.
Heriau preifatrwydd a seiberddiogelwch
Mae gofal iechyd yn cynnwys rhai o'r darnau mwyaf cyfrinachol o wybodaeth am unigolion megis eu manylion personol, afiechydon a phryderon, grŵp gwaed, cyflyrau alergedd, a mwy. Pan ddefnyddir systemau AI, mae eu data yn aml yn cael ei ddefnyddio a'i rannu gan sawl adain yn y sector gofal iechyd ar gyfer darparu gwasanaeth yn union. Mae hyn yn arwain at faterion preifatrwydd, lle mae defnyddwyr yn agored i'r ofn bod eu data'n cael ei ddefnyddio at ddibenion amrywiol. O ran treialon clinigol, cysyniadau fel dad-adnabod data dewch i mewn i'r llun hefyd.
Ochr arall y geiniog yw seiberddiogelwch, lle mae diogelwch a chyfrinachedd y setiau data hyn o'r pwys mwyaf. Gyda chamfanteiswyr yn sbarduno ymosodiadau soffistigedig, mae'n rhaid diogelu data gofal iechyd rhag unrhyw doriadau a chyfaddawdau o bob math.
Lapio Up
Dyma'r heriau y mae angen mynd i'r afael â nhw a'u pennu er mwyn i fodiwlau AI fod mor aerglos â phosibl. Holl bwynt gweithredu AI yw dileu achosion o ofn ac amheuaeth o weithrediadau ond mae'r heriau hyn yn tynnu'r cyflawniad ar hyn o bryd. Un ffordd y gallwch chi oresgyn yr heriau hyn yw, gyda setiau data gofal iechyd o ansawdd uchel gan Shaip sy'n rhydd o ragfarn ac sydd hefyd yn cadw at ganllawiau rheoleiddio llym.
