人工智能在醫療保健領域的市值在2020年創下新高 美元6.7bn. 該領域的專家和技術資深人士還透露，到 8.6 年，該行業的價值將達到 2025 億美元左右，醫療保健收入將來自多達 22 種不同的人工智能醫療保健解決方案。
當您閱讀時，全球正在發生大量創新，以促進醫療保健服務、提升服務交付、為更好的疾病診斷鋪平道路等等。 人工智能驅動的醫療保健行業的時機已經成熟。
讓我們探索人工智能在醫療保健中的好處，同時分析所涉及的挑戰。 正如我們對兩者的理解，我們還將觸及生態系統不可或缺的風險。
人工智能在醫療保健中的好處
讓我們先從好事開始。 醫療保健領域的人工智能做得非常出色。 它還完成了人類從未有過的壯舉——預測腎臟問題和其他一些遺傳疾病等疾病的發作。 為了給你一個更好的主意，這裡有一個廣泛的列表：
- 谷歌健康已經破解了檢測腎損傷發生前幾天的密碼。 當前的診斷和醫療服務只能在傷害發生後才能檢測到，但藉助 Google Health，醫療保健提供者可以準確預測傷害的發生。
- 人工智能在以培訓或輔助學習的形式共享知識方面非常有幫助。 放射學和眼科等專業領域需要豐富的專業知識，而這些專業知識只能由退伍軍人傳授給初學者或初學者。 然而，在人工智能的幫助下，新進入者可以自主學習診斷和治療程序。 人工智能正在幫助實現知識的民主化。
- 醫療保健組織每天都會執行大量冗餘任務。 AI 的進入讓他們可以將此類任務自動化，並將更多時間花在優先級更高的任務上。 這在診所或醫院管理、EHR 維護、患者監測等方面非常有益。
- AI 算法還顯著降低了運營費用並最大限度地延長了輸出時間。 從更快的診斷到個性化的治療計劃，人工智能正在以具有成本效益的價格帶來效率。
- 正在開發由人工智能算法驅動的機器人應用程序，以幫助外科醫生執行關鍵手術。 專用的 AI 系統可確保精度並最大限度地減少手術的後果或副作用。
人工智能在醫療保健領域的風險和挑戰
雖然人工智能在醫療保健方面具有優勢，但人工智能實施也存在某些缺點。 這些都是就其部署所涉及的挑戰和風險而言的。 讓我們詳細看看兩者。
錯誤範圍
每當我們談論人工智能時，我們天生就相信它們是完美的，它們不會犯錯。 雖然 AI 系統經過訓練可以通過算法和條件精確地完成它們應該做的事情，但錯誤可能源於不同的其他方面和原因。 由於用於訓練目的的低質量數據或低效算法導致的錯誤可能會限制 AI 模塊提供準確結果的能力。
當這種情況隨著時間的推移發生時，依賴於這些 AI 模塊的流程和工作流程可能會持續產生糟糕的結果。 例如，儘管自動化，診所或醫院在床位管理實踐方面可能效率低下，聊天機器人可能會錯誤地診斷出患有 Covid-19 或更嚴重問題的個人，錯過診斷等等。
數據的一致可用性
如果質量數據的可用性是一個挑戰，那麼它的一致性可用性也是一個挑戰。 基於人工智能的醫療保健模塊需要大量數據用於培訓目的，而醫療保健是一個數據分散在各個部門和部門之間的部門。 您會發現藥房記錄形式的非結構化數據多於結構化數據， 電子病歷、可穿戴設備和健身追踪器的數據、保險記錄等。
因此，在註釋和標記醫療保健數據方面有大量工作，即使它們可用於特定用例。 數據的這種碎片化也增加了錯誤的範圍。
數據偏差
AI 模塊反映了他們所學的內容及其背後的算法。 如果這些算法或數據集存在偏差，結果也必然會傾向於特定的結果。 例如，如果移動醫療應用程序由於沒有接受過特定口音的培訓而無法響應特定口音，則無障礙醫療保健的目的就失去了。 雖然這只是一個例子，但有一些關鍵的例子可能是生與死的分界線。
隱私和網絡安全挑戰
醫療保健涉及一些關於個人的最機密信息，例如他們的個人詳細信息、疾病和疑慮、血型、過敏狀況等。 當使用人工智能係統時，它們的數據經常被醫療保健部門的幾個部門使用和共享，以提供精確的服務。 這會導致隱私問題，用戶會擔心他們的數據被用於各種目的。 關於臨床試驗，概念如 數據去標識化 也進入畫面。
硬幣的另一面是網絡安全，其中這些數據集的安全性和機密性最為重要。 由於利用者會觸發複雜的攻擊，因此必須保護醫療保健數據免受任何形式的破壞和危害。
結束語
這些是需要解決和解決的挑戰，以使 AI 模塊盡可能密封。 人工智能實施的重點是消除運營中的恐懼和懷疑，但這些挑戰目前正在推動成就。 克服這些挑戰的一種方法是 來自 Shaip 的高質量醫療保健數據集 沒有偏見，也遵守嚴格的監管準則。
