Umetna inteligenca izboljšuje rezultate bolnikov: Ali je umetna inteligenca naš najboljši zdravstveni delavec?

• Avtor:
• ime avtorja

  Quantumrun Foresight
• December 13, 2023

Povzetek vpogleda

Ameriški sistem zdravstvenega varstva sredi izzivov, kot sta staranje prebivalstva in pomanjkanje osebja, vedno bolj sprejema umetno inteligenco in oskrbo, ki temelji na vrednostih, za izboljšanje rezultatov bolnikov in obvladovanje stroškov. Ker naj bi izdatki za zdravstveno varstvo do leta 6 dosegli 2027 bilijonov dolarjev, se umetna inteligenca uporablja za izboljšanje diagnoz, načrtovanja zdravljenja in operativne učinkovitosti. Vendar pa ta premik prinaša tudi tveganja, kot so regulativni izzivi in ​​morebitna škoda za bolnike zaradi napak umetne inteligence. Ta razvoj v zdravstvu postavlja kritična vprašanja o prihodnji vlogi zdravstvenih delavcev, zavarovalnih policah za umetno inteligenco in potrebi po strožjem vladnem nadzoru nad uporabo umetne inteligence v zdravstvu.

Umetna inteligenca izboljša kontekst rezultatov bolnikov

Po napovedih bodo izdatki za zdravstvo v ZDA do leta 6 dosegli 2027 bilijonov USD. Vendar ponudniki zdravstvenih storitev ne morejo slediti naraščajočim zahtevam starajočega se prebivalstva in množičnih odpovedi v industriji. Združenje ameriških medicinskih fakultet je poročalo, da bi lahko prišlo do primanjkljaja med 38,000 in 124,000 zdravniki do leta 2034. Medtem se je bolnišnična delovna sila od marca 90,000 zmanjšala za skoraj 2020 po podatkih ameriškega urada za statistiko dela. Za boj proti tem alarmantnim številkam se zdravstveni sektor obrača na AI. Poleg tega glede na raziskavo vodilnih delavcev v zdravstvu, ki jo je izvedel ponudnik Optum, 96 odstotkov meni, da lahko umetna inteligenca omogoči cilje zdravstvene enakosti z zagotavljanjem dosledne kakovosti oskrbe.

Platforme in orodja, ki izkoriščajo tehnologije umetne inteligence, so v dobrem položaju za podporo in povečanje produktivnosti ponudnikov zdravstvenih storitev, hkrati pa izboljšujejo rezultate pri bolnikih. Te tehnologije vključujejo avtomatizirane sisteme, ki izboljšajo vizualno zaznavo, diagnoze in napovedi ter brezhibno obdelavo podatkov. Z uporabo podatkov o bolnikih lahko umetna inteligenca prepozna tiste, ki so najbolj ogroženi, in priporoči zdravljenje na podlagi zdravstvenih kartotek in zgodovine. Umetna inteligenca lahko tudi pomaga kliničnim zdravnikom pri boljši presoji, pripomogla pa je tudi k razvoju zdravil, prilagojeni medicini in spremljanju bolnikov.

Moteč vpliv

Umetna inteligenca ima številne prednosti pri oskrbi bolnikov. Prvič, umetna inteligenca lahko zdravnikom pomaga prebaviti in racionalizirati podatke, kar jim omogoča, da se osredotočijo na zgodovino in morebitne potrebe svojih pacientov. Umetna inteligenca je bila vključena tudi v sisteme elektronskih zdravstvenih kartotek (EHR) za prepoznavanje, ovrednotenje in zmanjšanje nevarnosti za varnost pacientov. Tehnologija lahko cilja tudi na edinstvene simptome in razsloji resnost tveganja za vsakega bolnika, s čimer zagotovi, da prejmejo najboljši možni načrt zdravljenja. Nazadnje lahko umetna inteligenca meri kakovost oskrbe, ki je zagotovljena bolnikom, vključno z ugotavljanjem vrzeli in področij za izboljšave. Razlaga podatkov o bolnikih prek umetne inteligence lahko tudi pomaga bolnišnicam pri pospeševanju odzivov na terapije, racionalizaciji procesov in omogočanju osebju, da porabi manj časa za zamudne postopke in ročne dejavnosti. Poleg tega povečana učinkovitost znižuje stroške, kar ima za posledico bolj predano oskrbo bolnikov, učinkovito bolnišnično administracijo in zmanjšan stres za vse medicinsko osebje.

Ker pa se umetna inteligenca vse pogosteje uporablja v zdravstvu, se lahko pojavijo številna tveganja in težave na osebni, makroravni (npr. predpisi in politike) in tehnični ravni (npr. uporabnost, zmogljivost, zasebnost podatkov in varnost). Na primer, razširjena okvara umetne inteligence lahko povzroči znatne poškodbe pacientov v primerjavi z majhnim številom poškodb pacientov, ki so posledica napake ponudnika. Obstajajo tudi primeri, ko so običajne analitične metode prekašale pristope strojnega učenja. Zato je ključnega pomena razumeti koristne in škodljive učinke umetne inteligence na rezultate glede varnosti pacientov, ker ima umetna inteligenca tako širok razpon učinkovitosti.

Širše posledice umetne inteligence za izboljšanje rezultatov bolnikov

Možne posledice umetne inteligence za izboljšanje rezultatov bolnikov lahko vključujejo: 

• Več podjetij in klinik, povezanih z zdravstvenim varstvom, se zanaša na AI za avtomatizacijo čim več ponavljajočih se nalog, tako da se zdravstveni delavci lahko osredotočijo na zagotavljanje oskrbe višje vrednosti.
• Zdravstveni delavci se vedno bolj zanašajo na orodja umetne inteligence, ki jim pomagajo in jih usmerjajo pri odločanju in upravljanju oskrbe bolnikov.
• Zdravniki postajajo zdravstveni svetovalci, ki se osredotočajo na oblikovanje zdravljenja namesto na primarno diagnosticiranje bolnikov, saj bo umetna inteligenca sčasoma lahko natančno določila bolezni s pomočjo strojnega učenja.
• Zavarovalnice dodajajo možnost zavarovanja pred okvarami umetne inteligence, kot so napačne diagnoze.
• Okrepljen vladni regulativni nadzor nad tem, kako se umetna inteligenca uporablja v zdravstvu, in omejitve njenih diagnostičnih zmogljivosti.

Vprašanja za komentiranje

• Ali bi vam bilo všeč, če bi umetna inteligenca nadzorovala vaše zdravstvene postopke?
• Kateri so drugi možni izzivi pri izvajanju umetne inteligence v zdravstvu?