已經說得夠多了，但事實證明，人工智能正在改變醫療保健行業的遊戲規則。 從只是醫療保健鏈中的被動參與者，患者現在通過由人工智能驅動的嚴密的患者監測系統、可穿戴設備、對其病情的可視化洞察等來掌控自己的健康。 從醫生和醫療保健提供者的角度來看，人工智能正在為機械臂、複雜的分析和診斷模塊、輔助手術機器人、用於檢測遺傳疾病和問題的預測機翼等鋪平道路。
然而，隨著人工智能繼續影響醫療保健方面，與生成和維護數據相關的挑戰同樣上升。 如您所知，AI 模塊或系統只有在長時間使用相關和上下文數據集進行精確訓練時才能表現良好。
在博客中，我們將探討當 AI 在醫療保健中的用例越來越複雜時，專家和醫療保健專家面臨的獨特挑戰。
1. 維護隱私的挑戰
醫療保健是一個隱私至關重要的行業。 從進入的細節 電子健康記錄 從臨床試驗期間收集的患者和數據到用於遠程患者監測的可穿戴設備傳輸的數據，醫療保健空間的每一英寸都需要最大的隱私。
如果涉及如此多的隱私，那麼如何訓練部署在醫療保健領域的新 AI 應用程序？ 嗯，在一些情況下，患者通常不知道他們的數據被用於研究和研究目的。 HIPAA 提到的法規還暗示組織和醫療保健提供者可以將患者數據用於醫療保健職能，並與相關企業共享數據和見解。
有很多現實世界的例子可以說明這一點。 對於基本理解，請了解 Google 與 Mayo Clinic 堅定地保持著 10 年的研究理解，並共享對數據的有限訪問權限 匿名或去標識化.
雖然這很明顯，但幾家致力於在市場上推出預測分析解決方案的基於 AI 的初創公司通常對他們的高質量 AI 訓練數據來源保持沉默。 這顯然是出於競爭原因。
作為一個如此敏感的話題，隱私是退伍軍人、專家和研究人員越來越熱衷於持續不斷的白帽子的事情。 有用於數據去識別的 HIPAA 協議和用於重新識別的條款. 展望未來，我們將不得不研究如何無縫建立隱私，同時開發先進的人工智能解決方案。
2. 消除偏見和錯誤的挑戰
醫療保健領域的錯誤和偏見可能對患者和醫療保健組織致命。 由錯位或錯位的細胞、嗜睡甚至粗心引起的錯誤可能會改變患者的藥物治療或診斷過程。 賓夕法尼亞州患者安全局發布的一份報告顯示，在 EHR 模塊中發現了大約 775 個問題。 其中，人為錯誤約佔 54.7%，機器錯誤約佔 45.3%。
除了錯誤之外，偏見是另一個可能給醫療保健公司帶來不良後果的嚴重原因。 與錯誤不同，由於對某些信念和實踐的固有傾向，偏見更難以發現或識別。
一份報告顯示了偏見可能是多麼糟糕的一個經典例子，該報告分享說，用於檢測人類皮膚癌的算法在較深的膚色上往往不太準確，因為它們主要受過訓練以檢測白皙膚色的症狀。 檢測和消除偏見至關重要，也是在醫療保健中可靠使用人工智能的唯一途徑。
3. 建立操作標準的挑戰
數據互操作性是醫療保健領域要記住的一個重要詞。 如您所知，醫療保健是一個由多種元素組成的生態系統。 你有診所、診斷中心、康復中心、藥房、研發部門等等。 通常，這些元素中不止一個需要數據來實現其預期目的。 在這種情況下，收集的數據必須統一和標準化，無論誰查看它，它的外觀和讀取方式都相同。
在沒有標準化的情況下，每個元素都維護自己的同一記錄版本，這將會很混亂。 因此，從新的角度看數據集的人會自動迷失，需要有關當局的幫助才能理解數據集的內容。
為了避免這種情況，必須使跨實體的標準化更加有效。 含義、特定格式、條件和協議必須明確規定以強制遵守。 只有這樣，這些數據才能無縫地互操作。
4. 維護安全的挑戰
安全是醫療保健中的另一個關鍵問題。 當與數據隱私相關的方面不那麼認真時，這將被證明是最昂貴的。 醫療保健數據是黑客和剝削者洞察力的寶庫，最近出現了大量的網絡安全漏洞實例。 勒索軟件和其他惡意攻擊已在全球範圍內進行。
即使在 Covid-19 大流行期間，也接近 37% 的受訪者接受調查 分享說他們經歷了勒索軟件攻擊。 網絡安全在任何給定時間點都是關鍵。
結束語
醫療保健中的數據挑戰不僅限於這些。 隨著我們理解人工智能在醫療保健中的高級集成和工作，挑戰只會變得更加複雜、重疊和交織。
