Διάγνωση AI: Μπορεί η τεχνητή νοημοσύνη να ξεπεράσει τους γιατρούς;

• Συγγραφέας:
• όνομα συγγραφέα

  Quantumrun Foresight
• Μαρτίου 8, 2022

Περίληψη Insight

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) προβλέπεται να γίνει αναπόσπαστο μέρος των ιατρικών εγκαταστάσεων, αναλαμβάνοντας πολλά καθήκοντα που εκτελούνται παραδοσιακά από γιατρούς. Με την ικανότητα να παρέχει ακριβή, οικονομικά αποδοτική φροντίδα, η τεχνητή νοημοσύνη προσφέρει τεράστιες δυνατότητες στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης. Ωστόσο, για να αξιοποιηθεί πλήρως αυτή η δυνατότητα, πρέπει να αντιμετωπιστεί η πρόκληση της απόκτησης εμπιστοσύνης των ασθενών.

Πλαίσιο διάγνωσης τεχνητής νοημοσύνης

Η τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη κάνει σημαντικά βήματα προόδου, υποσχόμενη σε μια σειρά εφαρμογών. Από εφαρμογές smartphone που εντοπίζουν με ακρίβεια τον καρκίνο του δέρματος, μέχρι αλγόριθμους που εντοπίζουν τις οφθαλμικές παθήσεις εξίσου ικανά με τους ειδικούς, η τεχνητή νοημοσύνη αποδεικνύει τις δυνατότητές της στη διάγνωση. Αξίζει να σημειωθεί ότι ο Watson της IBM έχει επιδείξει την ικανότητα να διαγνώσει τις καρδιακές παθήσεις με μεγαλύτερη ακρίβεια από πολλούς καρδιολόγους.

Η ικανότητα του AI να ανιχνεύει μοτίβα που μπορεί να παραλείψουν οι άνθρωποι είναι ένα βασικό πλεονέκτημα. Για παράδειγμα, ένας νευροπαθολόγος ονόματι Matija Snuderl χρησιμοποίησε AI για να αναλύσει τη μεθυλίωση πλήρους γονιδιώματος ενός υποτροπιάζοντος όγκου ενός νεαρού κοριτσιού. Η ΑΙ πρότεινε ότι ο όγκος ήταν γλοιοβλάστωμα, διαφορετικού τύπου από το αποτέλεσμα της παθολογίας, το οποίο επιβεβαιώθηκε ότι ήταν ακριβές.

Αυτή η περίπτωση δείχνει πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παρέχει κρίσιμες γνώσεις που μπορεί να μην είναι εμφανείς μέσω των παραδοσιακών μεθόδων. Αν ο Snuderl βασιζόταν αποκλειστικά στην παθολογία, θα μπορούσε να είχε φτάσει σε λάθος διάγνωση, οδηγώντας σε αναποτελεσματική θεραπεία. Αυτό το αποτέλεσμα υπογραμμίζει τη δυνατότητα της τεχνητής νοημοσύνης να βελτιώσει τα αποτελέσματα των ασθενών μέσω ακριβούς διάγνωσης.

Αποδιοργανωτικός αντίκτυπος

Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στα ιατρικά διαγνωστικά έχει μετασχηματιστικές δυνατότητες. Δεδομένης της ακατέργαστης υπολογιστικής δύναμης της μηχανικής μάθησης, ο ρόλος των γιατρών στον κλάδο των ιατρικών διαγνωστικών θα μπορούσε να δει σημαντικές αλλαγές. Ωστόσο, δεν πρόκειται για αντικατάσταση, αλλά για συνεργασία.

Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη συνεχίζει να εξελίσσεται, είναι πιο πιθανό οι γιατροί να χρησιμοποιούν εργαλεία που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη ως «δεύτερη γνώμη» στη διάγνωσή τους. Αυτή η προσέγγιση θα μπορούσε να βελτιώσει την ποιότητα της υγειονομικής περίθαλψης, με τους γιατρούς και την τεχνητή νοημοσύνη να συνεργάζονται για να επιτύχουν καλύτερα αποτελέσματα για τους ασθενείς. Αλλά για να είναι εφικτό αυτό, η υπέρβαση της αντίστασης των ασθενών στην τεχνητή νοημοσύνη είναι ζωτικής σημασίας.

Η έρευνα δείχνει ότι οι ασθενείς τείνουν να είναι επιφυλακτικοί με την ιατρική τεχνητή νοημοσύνη, ακόμη και όταν υπερτερεί των γιατρών. Αυτό οφείλεται σε μεγάλο βαθμό στην πεποίθησή τους ότι οι ιατρικές τους ανάγκες είναι μοναδικές και δεν μπορούν να γίνουν πλήρως κατανοητές ή να αντιμετωπιστούν από αλγόριθμους. Επομένως, μια βασική πρόκληση για τους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης είναι να βρουν τρόπους να ξεπεράσουν αυτή την αντίσταση και να οικοδομήσουν εμπιστοσύνη στην τεχνητή νοημοσύνη.

Επιπτώσεις της διάγνωσης AI

Οι ευρύτερες επιπτώσεις της διάγνωσης AI μπορεί να περιλαμβάνουν:

• Αυξημένη αποτελεσματικότητα και παραγωγικότητα στην υγειονομική περίθαλψη.
• Βελτιωμένα αποτελέσματα στη ρομποτική χειρουργική, οδηγώντας σε ακρίβεια και μειωμένη απώλεια αίματος.
• Αξιόπιστη διάγνωση σε πρώιμο στάδιο ασθενειών όπως η άνοια.
• Μειωμένο κόστος υγειονομικής περίθαλψης μακροπρόθεσμα λόγω μειωμένης ανάγκης για περιττές εξετάσεις και επιβλαβών παρενεργειών.
• Μετατόπιση των ρόλων και των ευθυνών των επαγγελματιών υγείας.
• Αλλαγές στην ιατρική εκπαίδευση που περιλαμβάνουν την κατανόηση και την εργασία με την τεχνητή νοημοσύνη.
• Πιθανή ώθηση από ασθενείς που είναι ανθεκτικοί στην τεχνητή νοημοσύνη, που απαιτεί την ανάπτυξη στρατηγικών για την οικοδόμηση εμπιστοσύνης.
• Αυξημένη ανάγκη για διαχείριση και προστασία δεδομένων δεδομένης της εκτεταμένης χρήσης δεδομένων ασθενών.
• Δυνατότητα ανισοτήτων στην πρόσβαση στην υγειονομική περίθαλψη εάν η φροντίδα που βασίζεται σε τεχνητή νοημοσύνη είναι πιο ακριβή ή λιγότερο προσβάσιμη σε ορισμένους πληθυσμούς.
• Αλλαγές στους κανονισμούς και την πολιτική για την υγειονομική περίθαλψη για την προσαρμογή και την επίβλεψη της χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης.

Ερωτήσεις προς εξέταση

• Η τεχνητή νοημοσύνη θα αντικαταστήσει πλήρως τους ρόλους των γιατρών ή θα αυξήσει τους ρόλους τους;
• Μπορούν τα συστήματα που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη να συμβάλουν στη μείωση του συνολικού κόστους υγειονομικής περίθαλψης;
• Ποια θα είναι η θέση των ανθρώπινων διαγνωστικών σε ένα μέλλον όπου η τεχνητή νοημοσύνη θα διαδραματίσει σημαντικό ρόλο στην ιατρική διάγνωση;