Η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει τα αποτελέσματα των ασθενών: Είναι η τεχνητή νοημοσύνη ο καλύτερος εργαζόμενος στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης;

• Συγγραφέας:
• όνομα συγγραφέα

  Quantumrun Foresight
• Δεκέμβριος 13, 2023

Περίληψη Insight

Το σύστημα υγειονομικής περίθαλψης των ΗΠΑ, εν μέσω προκλήσεων όπως η γήρανση του πληθυσμού και οι ελλείψεις προσωπικού, υιοθετεί ολοένα και περισσότερο την τεχνητή νοημοσύνη και τη φροντίδα που βασίζεται στην αξία για να βελτιώσει τα αποτελέσματα των ασθενών και να διαχειριστεί το κόστος. Καθώς οι δαπάνες για την υγειονομική περίθαλψη πρόκειται να φτάσουν τα 6 τρισεκατομμύρια δολάρια έως το 2027, η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται για τη βελτίωση των διαγνώσεων, του σχεδιασμού θεραπείας και της λειτουργικής αποτελεσματικότητας. Ωστόσο, αυτή η αλλαγή ενέχει επίσης κινδύνους όπως ρυθμιστικές προκλήσεις και πιθανή βλάβη των ασθενών λόγω σφαλμάτων τεχνητής νοημοσύνης. Αυτή η εξέλιξη στην υγειονομική περίθαλψη εγείρει κρίσιμα ερωτήματα σχετικά με τον μελλοντικό ρόλο των εργαζομένων στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης, τα ασφαλιστικά συμβόλαια για την τεχνητή νοημοσύνη και την ανάγκη για πιο αυστηρή κυβερνητική εποπτεία σχετικά με την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη.

Η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει το πλαίσιο των αποτελεσμάτων των ασθενών

Οι δαπάνες για την υγειονομική περίθαλψη των ΗΠΑ προβλέπεται να φτάσουν τα 6 τρισεκατομμύρια δολάρια έως το 2027. Ωστόσο, οι πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης δεν είναι σε θέση να συμβαδίσουν με τις αυξανόμενες απαιτήσεις ενός γηράσκοντος πληθυσμού και τις μαζικές παραιτήσεις στον κλάδο. Η Ένωση Αμερικανικών Ιατρικών Κολλεγίων ανέφερε ότι θα μπορούσε να υπάρξει έλλειμμα περίπου 38,000 έως 124,000 γιατρών μέχρι το 2034. Εν τω μεταξύ, το εργατικό δυναμικό των νοσοκομείων έχει μειωθεί σχεδόν κατά 90,000 από τον Μάρτιο του 2020, σύμφωνα με το Γραφείο Στατιστικών Εργασίας των ΗΠΑ. Για να καταπολεμήσει αυτούς τους ανησυχητικούς αριθμούς, ο τομέας της υγειονομικής περίθαλψης στρέφεται στην τεχνητή νοημοσύνη. Επιπλέον, σύμφωνα με μια έρευνα στελεχών υγειονομικής περίθαλψης που διεξήχθη από τον πάροχο Optum, το 96 τοις εκατό πιστεύει ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επιτρέψει στόχους ισότητας στην υγεία διασφαλίζοντας σταθερή ποιότητα φροντίδας.

Οι πλατφόρμες και τα εργαλεία που αξιοποιούν τις τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης είναι σε καλή θέση για να υποστηρίζουν και να αυξάνουν την παραγωγικότητα των παρόχων υγειονομικής περίθαλψης βελτιώνοντας παράλληλα τα αποτελέσματα των ασθενών. Αυτές οι τεχνολογίες περιλαμβάνουν αυτοματοποιημένα συστήματα που ενισχύουν την οπτική αντίληψη, διαγνώσεις και προβλέψεις και απρόσκοπτη επεξεργασία δεδομένων. Χρησιμοποιώντας πληροφορίες ασθενών, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εντοπίσει αυτούς που διατρέχουν μεγαλύτερο κίνδυνο και να προτείνει θεραπείες με βάση τα ιατρικά αρχεία και το ιστορικό. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να βοηθήσει τους κλινικούς γιατρούς να κάνουν καλύτερες κρίσεις και έχει βοηθήσει την ανάπτυξη φαρμάκων, την προσαρμοσμένη ιατρική και την παρακολούθηση ασθενών.

Αποδιοργανωτικός αντίκτυπος

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει πολλά οφέλη για τη φροντίδα των ασθενών. Πρώτον, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τους γιατρούς να αφομοιώσουν και να εξορθολογίσουν τα δεδομένα, επιτρέποντάς τους να επικεντρωθούν στο ιστορικό και τις πιθανές ανάγκες των ασθενών τους. Η τεχνητή νοημοσύνη έχει επίσης ενσωματωθεί σε συστήματα ηλεκτρονικών αρχείων υγείας (EHR) για τον εντοπισμό, την αξιολόγηση και τη μείωση των απειλών για την ασφάλεια των ασθενών. Η τεχνολογία μπορεί επίσης να στοχεύσει μοναδικά συμπτώματα και να διαστρώσει τη σοβαρότητα του κινδύνου για κάθε ασθενή, διασφαλίζοντας ότι λαμβάνουν το καλύτερο δυνατό σχέδιο θεραπείας. Τέλος, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μετρήσει την ποιότητα της φροντίδας που παρέχεται στους ασθενείς, συμπεριλαμβανομένου του εντοπισμού κενών και περιοχών προς βελτίωση. Η ερμηνεία δεδομένων ασθενών μέσω τεχνητής νοημοσύνης μπορεί επίσης να βοηθήσει τα νοσοκομεία να επιταχύνουν τις απαντήσεις στις θεραπείες, να εξορθολογίσουν τις διαδικασίες και να επιτρέψουν στο προσωπικό να αφιερώνει λιγότερο χρόνο σε χρονοβόρες διαδικασίες και χειρωνακτικές δραστηριότητες. Επιπλέον, η ενισχυμένη αποτελεσματικότητα μειώνει το κόστος, με αποτέλεσμα την πιο αφοσιωμένη φροντίδα των ασθενών, την αποτελεσματική διαχείριση του νοσοκομείου και τη μείωση του άγχους για όλο το ιατρικό προσωπικό.

Ωστόσο, καθώς η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται ολοένα και περισσότερο στην υγειονομική περίθαλψη, αρκετοί κίνδυνοι και δυσκολίες ενδέχεται να εμφανιστούν σε προσωπικό, μακροοικονομικό επίπεδο (π.χ. κανονισμοί και πολιτικές) και σε τεχνικό επίπεδο (π.χ. χρηστικότητα, απόδοση, απόρρητο δεδομένων και ασφάλεια). Για παράδειγμα, μια εκτεταμένη αποτυχία τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να οδηγήσει σε σημαντικούς τραυματισμούς ασθενών σε σύγκριση με έναν μικρό αριθμό τραυματισμών ασθενών που οφείλονται σε σφάλμα ενός παρόχου. Υπήρξαν επίσης περιπτώσεις όπου οι συμβατικές μέθοδοι ανάλυσης ξεπέρασαν τις προσεγγίσεις μηχανικής μάθησης. Επομένως, είναι σημαντικό να κατανοήσουμε τόσο τις ευεργετικές όσο και τις επιζήμιες επιπτώσεις της τεχνητής νοημοσύνης στα αποτελέσματα της ασφάλειας των ασθενών, επειδή η τεχνητή νοημοσύνη έχει τόσο μεγάλο εύρος αποτελεσματικότητας.

Ευρύτερες επιπτώσεις της τεχνητής νοημοσύνης στη βελτίωση των αποτελεσμάτων των ασθενών

Οι πιθανές συνέπειες της τεχνητής νοημοσύνης που βελτιώνει τα αποτελέσματα των ασθενών μπορεί να περιλαμβάνουν: 

• Περισσότερες επιχειρήσεις και κλινικές που σχετίζονται με την υγειονομική περίθαλψη βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη για να αυτοματοποιήσουν όσο το δυνατόν περισσότερες επαναλαμβανόμενες εργασίες, ώστε οι εργαζόμενοι στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης να μπορούν να επικεντρωθούν στην παροχή φροντίδας υψηλότερης αξίας.
• Οι εργαζόμενοι στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης βασίζονται ολοένα και περισσότερο στα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης για να τους βοηθήσουν και να τους καθοδηγήσουν στη λήψη αποφάσεων και στη διαχείριση της φροντίδας των ασθενών.
• Οι γιατροί γίνονται σύμβουλοι υγειονομικής περίθαλψης που επικεντρώνονται στη δημιουργία θεραπειών αντί να διαγιγνώσκουν πρωτίστως ασθενείς, καθώς η τεχνητή νοημοσύνη θα είναι τελικά σε θέση να προσδιορίζει με ακρίβεια τις ασθένειες μέσω της μηχανικής μάθησης.
• Οι ασφαλιστικές εταιρείες προσθέτουν την επιλογή ασφάλισης έναντι αστοχιών τεχνητής νοημοσύνης όπως λανθασμένες διαγνώσεις.
• Αυξημένη κυβερνητική ρυθμιστική εποπτεία σχετικά με τον τρόπο χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη και τα όρια των δυνατοτήτων διάγνωσης.

Ερωτήσεις για σχολιασμό

• Θα ήσασταν εντάξει με την τεχνητή νοημοσύνη που επιβλέπει τις διαδικασίες υγειονομικής περίθαλψης σας;
• Ποιες είναι οι άλλες πιθανές προκλήσεις στην εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη;