دنیایی را تصور کنید که در آن ساعت هوشمند شما نه تنها قدم های شما را ردیابی می کند، بلکه یک حمله قلبی را قبل از وقوع آن نیز پیش بینی می کند. به واقعیت نزدیکتر از آن چیزی است که فکر می کنید.
ادغام هوش مصنوعی (AI) در مراقبت های بهداشتی آغاز شده است و بسیاری از موارد استفاده را برای ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی و بیماران باز می کند. انتظار می‌رود بازار نرم‌افزار و سخت‌افزار مراقبت‌های بهداشتی هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۵ در سطح جهان از ۳۴ میلیارد دلار فراتر رود .
از جمله فن آوری ها و فرآیندهای نشان دهنده این سرمایه گذاری ها در مراقبت های بهداشتی عبارتند از:
با این حال، این برنامه ها با چالش های پیچیده ای نیز همراه هستند. این وبلاگ به بررسی پنج چالش در پیاده سازی هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی، راه حل ها و مزایای آنها می پردازد.
📷
پزشکان، پزشکان، پرستاران و سایر ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی با چالش های زیادی برای ادغام هوش مصنوعی در جریان کاری خود، از جابجایی نیروی انسانی گرفته تا مسائل مربوط به کیفیت داده ها، مواجه هستند.
نگرانی فزاینده ای وجود دارد که هوش مصنوعی می تواند جایگزین متخصصان مراقبت های بهداشتی شود، از جمله جابجایی شغلی، مجموعه مهارت های قدیمی و مشکلات روحی و مالی . این تغییر بالقوه ممکن است گروه های پزشکی را از پذیرش هوش مصنوعی منصرف کند و باعث شود آنها از مزایای بسیاری چشم پوشی کنند.
چالش در ایجاد تعادل بین ادغام هوش مصنوعی برای کارهای روزمره و حفظ تخصص انسانی برای مراقبت پیچیده از بیمار است، جایی که همدلی و تفکر انتقادی غیر قابل جایگزینی هستند.
کسب رضایت آگاهانه از بیماران در مورد نحوه استفاده سیستم‌های هوش مصنوعی از داده‌هایشان می‌تواند پیچیده باشد ، به‌ویژه زمانی که مردم به طور کامل منطق زیربنایی را درک نکنند. برخی از ارائه دهندگان نیز ممکن است اصول اخلاقی را نادیده بگیرند و از داده های بیمار بدون اجازه استفاده کنند.
علاوه بر این، سوگیری در داده های آموزشی می تواند منجر به پیشنهادات درمانی نابرابر یا تشخیص اشتباه شود. این اختلاف می تواند به طور نامتناسبی بر گروه های آسیب پذیر تأثیر بگذارد.
به عنوان مثال، الگوریتمی که پیش‌بینی می‌کند کدام بیماران به مراقبت‌های ویژه بیشتری بر اساس هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی به جای بیماری واقعی نیاز دارند. این به اشتباه بار بیماری کمتری را به سیاه پوستان نسبت داد.
علاوه بر این، توانایی هوش مصنوعی برای شناسایی افراد از طریق مقادیر زیادی از داده‌های ژنوم ، حتی زمانی که شناسه‌های شخصی حذف می‌شوند، برای محرمانگی بیمار خطر ایجاد می‌کند.
مشکل اصلی این است که دانشجویان پزشکی آموزش کافی در مورد ابزارها و تئوری هوش مصنوعی دریافت نمی کنند. این عدم آمادگی پذیرش هوش مصنوعی را در طول دوره کارآموزی و کار دشوار می کند.
مانع مهم دیگر عدم تمایل برخی افراد به پذیرش فناوری های دیجیتال است. بسیاری از مردم هنوز مشاوره سنتی و حضوری را به دلایل متعدد ترجیح می دهند، مانند:
این مقاومت اغلب با عدم آگاهی عمومی در مورد هوش مصنوعی و مزایای بالقوه آن، به ویژه در کشورهای در حال توسعه، ترکیب می شود.
استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری، مسئولیت‌های حرفه‌ای جدیدی را برای ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی معرفی می‌کند و در صورت ناکارآمدی ابتکارات هوش مصنوعی، سؤالاتی در مورد مالکیت ایجاد می‌کند. برای مثال، پزشکان می‌توانند برنامه‌های درمانی را به هوش مصنوعی موکول کنند، بدون اینکه مسئولیت معاینه‌های ناموفق بیمار را بر عهده بگیرند.
علاوه بر این، در حالی که الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) می‌توانند توصیه‌های درمانی شخصی‌سازی شده را ارائه دهند، فقدان شفافیت در این الگوریتم‌ها مسئولیت‌پذیری فردی را پیچیده می‌کند.
علاوه بر این، اتکا به هوش مصنوعی می‌تواند منجر به رضایت متخصصان مراقبت‌های بهداشتی شود، که ممکن است بدون اعمال قضاوت بالینی خود تصمیمات رایانه‌ای را اتخاذ کنند.
داده های منابع مختلف اغلب ممکن است به طور یکپارچه نتوانند یکپارچه شوند. ناهماهنگی در قالب‌های داده در سیستم‌ها، دسترسی و پردازش کارآمد اطلاعات را دشوار می‌کند و سیلوهای اطلاعاتی را ایجاد می‌کند .
علاوه بر این، کیفیت پایین داده ها – مانند سوابق ناقص یا نادرست – می تواند منجر به تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی ناقص شود که در نهایت مراقبت از بیمار را به خطر می اندازد.
با توجه به این چالش ها، سازمان های مراقبت های بهداشتی چگونه می توانند از پتانسیل کامل هوش مصنوعی استفاده کنند؟
حل چالش های معرفی شده توسط هوش مصنوعی شامل رویکردی از بالا به پایین است. این کار با اطمینان از اینکه تحلیلگران داده به طور کامل مجموعه داده های مورد استفاده برای آموزش الگوریتم های هوش مصنوعی را برای حذف سوگیری ها و داده های با کیفیت پایین بررسی می کنند، آغاز می شود. شفافیت با بیماران در مورد نقش هوش مصنوعی در درمان آنها نیز برای افزایش پذیرش بسیار مهم است.
یک مثال کلینیک مایو است که از الگوریتمی استفاده کرد که بیش از ۶۰۰۰۰ تصویر را برای تشخیص علائم پیش سرطانی تجزیه و تحلیل کرد. دقت الگوریتم در مقایسه با یک متخصص انسانی ۹۱ درصد بود.
جدا از اصلاح مجموعه داده‌های قدیمی، نهادهای نظارتی بهداشت، مانند آژانس دارویی اروپا (EMA)، باید داده‌های جدید و بدون خطا را که نشان‌دهنده جمعیت‌های متنوع هستند جمع‌آوری کنند تا دقت را افزایش دهند. OpenAPS نمونه ای از ابتکار عمل برای ایجاد مجموعه ای فراگیر از سیستم های منبع باز برای درمان دقیق دیابت نوع ۱ است.
علاوه بر این، بیمارستان ها باید آموزش و آموزش را برای متخصصان مراقبت های بهداشتی افزایش دهند. مقامات آموزشی نیز می توانند این آموزش تخصصی را به دانشگاه ها تعمیم دهند تا شاغلین آینده را آماده کنند.
این ابتکار، آشنایی و تخصص در ابزارهای هوش مصنوعی را تضمین می کند و مقاومت در برابر پذیرش آنها را در یک محیط حرفه ای کاهش می دهد. به عنوان مثال، سرمایه گذاری Intuitive Surgical Ltd در سیستم داوینچی به پزشکان در بیش از ۵ میلیون جراحی کمک کرده است .
سرمایه‌گذاری در ابزارهای مدرن یکپارچه‌سازی داده‌ها، مانند Astera و Fivetran ، با ویژگی‌های کیفی داده داخلی نیز کمک خواهد کرد. این ابزارها داده‌های سیلو شده را حذف می‌کنند و قابلیت همکاری را بهبود می‌بخشند. آنها همچنین اعتبار سنجی داده ها را فعال می کنند تا مطمئن شوند الگوریتم های هوش مصنوعی داده های تمیزی برای تجزیه و تحلیل دارند.
برای ادغام موثر سیستم‌های هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی، موسسات پزشکی باید بین استفاده از هوش مصنوعی و حفظ تخصص انسانی تعادل برقرار کنند. اتخاذ رویکردهای ترکیبی مانند مدل های انسان در حلقه (HITL) می تواند به کاهش ترس از جابجایی شغل کمک کند. این رویکرد همچنین نگرانی های بیماران در مورد مشارکت هوش مصنوعی را کاهش می دهد و در عین حال به کارگران اجازه می دهد بهره وری را بهبود بخشند.
و، مزایای یکپارچه سازی موفق هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی چیست؟
هوش مصنوعی مزایای بسیاری را در صنعت مراقبت های بهداشتی فراهم می کند، از جمله تشخیص بهبود یافته و راندمان کاری بالاتر:
هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل سریع تصاویر پزشکی ، نتایج آزمایشگاهی و داده های بیمار با دقت قابل توجهی، فرآیندهای تشخیصی را تغییر می دهد . این توانایی برای پردازش مقادیر زیادی از اطلاعات به سرعت منجر به تشخیص زودهنگام و بالقوه دقیق تر و بهبود مدیریت بیماری می شود.
الگوریتم‌های یادگیری عمیق مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند مجموعه داده‌های گسترده‌ای را برای ایجاد برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی شده متناسب با بیماران خاص پردازش کنند. این سفارشی‌سازی، اثربخشی درمان‌ها را بهبود می‌بخشد و با پرداختن به نیازهای خاص هر بیمار بر اساس داده‌های نمونه گسترده، عوارض جانبی را به حداقل می‌رساند.
هوش مصنوعی با خودکارسازی وظایف اداری مانند زمان‌بندی قرار ملاقات و صورت‌حساب، به ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی اجازه می‌دهد تا زمان و تلاش بیشتری را برای مراقبت مستقیم از بیمار صرف کنند. این تغییر بار وظایف معمول را کاهش می دهد، هزینه ها را کاهش می دهد، عملیات را ساده می کند و کارایی کلی را بهبود می بخشد.
ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی، از جمله دستگاه‌های پوشیدنی، نظارت مستمر بیمار را ارائه می‌دهند و هشدارها و بینش‌های بی‌درنگ را ارائه می‌دهند. به عنوان مثال، این دستگاه‌ها می‌توانند خدمات پزشکی را در صورت ضربان قلب غیرعادی بالا که می‌تواند نشان‌دهنده آسیب فیزیکی یا بیماری قلبی باشد، هشدار دهند.
این رویکرد پیشگیرانه به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی این امکان را می دهد که به سرعت به تغییرات در وضعیت بیمار واکنش نشان دهند و مدیریت بیماری و مراقبت کلی از بیمار را بهبود بخشند.
فناوری های نوظهور، مانند واقعیت مجازی (VR) در پزشکی، نقش مهمی ایفا خواهند کرد . بسیاری از وظایف مراقبت های بهداشتی، از تشخیص تا درمان، مبتنی بر هوش مصنوعی خواهند بود و دسترسی به نتایج مراقبت از بیمار را افزایش می دهند.
با این حال، مقامات مراقبت های بهداشتی باید بین مزایا و چالش های هوش مصنوعی تعادل ایجاد کنند تا از ادغام اخلاقی و موثر در مراقبت از بیمار اطمینان حاصل کنند. این سیستم های ارائه مراقبت های بهداشتی را در دراز مدت متحول می کند.
