4 ข้อมูลเฉพาะที่ท้าทายการใช้ AI ในสาเหตุด้านสุขภาพ

มีการกล่าวกันหลายครั้งพอสมควรแล้ว แต่ AI กำลังพิสูจน์ให้เห็นว่าเป็นผู้เปลี่ยนเกมในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ จากการเป็นเพียงผู้เข้าร่วมที่ไม่โต้ตอบในห่วงโซ่การดูแลสุขภาพ ตอนนี้ผู้ป่วยกำลังดูแลสุขภาพของตนเองผ่านระบบตรวจสอบผู้ป่วยที่ขับเคลื่อนด้วย AI อุปกรณ์สวมใส่ได้ ข้อมูลเชิงลึกที่มองเห็นได้เกี่ยวกับสภาพของพวกเขา และอีกมากมาย จากมุมมองของแพทย์และผู้ให้บริการด้านสุขภาพ AI กำลังปูทางสำหรับแขนหุ่นยนต์ โมดูลการวิเคราะห์และการวินิจฉัยที่ซับซ้อน บอทช่วยผ่าตัด ปีกการทำนายเพื่อตรวจหาความผิดปกติทางพันธุกรรมและข้อกังวล และอื่นๆ

อย่างไรก็ตาม ในขณะที่ AI ยังคงมีอิทธิพลต่อด้านการดูแลสุขภาพ สิ่งที่เพิ่มขึ้นอย่างเท่าเทียมกันคือความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการสร้างและการรักษาข้อมูล ดังที่คุณทราบ โมดูลหรือระบบ AI จะทำงานได้ดีก็ต่อเมื่อได้รับการฝึกอบรมอย่างแม่นยำด้วยชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องและตามบริบทเป็นระยะเวลานาน

ในบล็อก เราจะสำรวจความท้าทายเฉพาะตัวที่ผู้เชี่ยวชาญและผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพต้องเผชิญเมื่อกรณีการใช้งาน AI ในการดูแลสุขภาพเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ในแง่ของความซับซ้อน

1. ความท้าทายในการรักษาความเป็นส่วนตัว

การดูแลสุขภาพเป็นภาคส่วนที่ความเป็นส่วนตัวเป็นสิ่งสำคัญ จากรายละเอียดที่เข้าสู่ บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ ของผู้ป่วยและข้อมูลที่รวบรวมระหว่างการทดลองทางคลินิกกับข้อมูลที่อุปกรณ์สวมใส่สำหรับการตรวจสอบผู้ป่วยระยะไกลส่งผ่าน ทุกตารางนิ้วในพื้นที่ด้านการดูแลสุขภาพต้องการความเป็นส่วนตัวสูงสุด

หากเกี่ยวข้องกับความเป็นส่วนตัวมาก แอปพลิเคชัน AI ใหม่ที่ใช้ในการดูแลสุขภาพจะได้รับการฝึกอบรมอย่างไร ในหลายกรณี ผู้ป่วยมักไม่ทราบว่าข้อมูลของพวกเขากำลังถูกใช้เพื่อการศึกษาและการวิจัย กฎระเบียบที่กล่าวถึงโดย HIPAA ยังบอกเป็นนัยว่าองค์กรและผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพสามารถใช้ข้อมูลผู้ป่วยสำหรับหน้าที่ด้านการดูแลสุขภาพ และแบ่งปันข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกกับธุรกิจที่เกี่ยวข้อง

มีตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริงมากมายสำหรับสิ่งนี้ สำหรับความเข้าใจพื้นฐาน ให้เข้าใจว่า Google รักษาความเข้าใจในการวิจัย 10 ปีกับ Mayo Clinic อย่างแน่นหนา และแบ่งปันการเข้าถึงข้อมูลที่จำกัด ไม่ระบุชื่อหรือไม่ระบุตัวตน.

แม้ว่าสิ่งนี้จะค่อนข้างโจ่งแจ้ง แต่บริษัทสตาร์ทอัพที่ใช้ AI หลายรายที่ทำงานเกี่ยวกับการเปิดตัวโซลูชันการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในตลาดมักจะไม่ค่อยเข้าใจแหล่งที่มาของพวกเขาสำหรับข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่มีคุณภาพ นี่เป็นเพราะเหตุผลในการแข่งขัน

การเป็นหัวข้อที่ละเอียดอ่อน ความเป็นส่วนตัวจึงเป็นสิ่งที่ทหารผ่านศึก ผู้เชี่ยวชาญ และนักวิจัยต่างกระตือรือร้นที่จะสวมหมวกสีขาวอย่างต่อเนื่อง มีโปรโตคอล HIPAA สำหรับการลบการระบุข้อมูลและส่วนคำสั่งสำหรับการระบุซ้ำในสถานที่. ในอนาคต เราจะต้องพยายามสร้างความเป็นส่วนตัวที่ไร้รอยต่อ ในขณะเดียวกันก็พัฒนาโซลูชัน AI ขั้นสูงไปพร้อม ๆ กัน

2. ความท้าทายในการขจัดอคติและข้อผิดพลาด

ข้อผิดพลาดและอคติในภาคส่วนการดูแลสุขภาพสามารถพิสูจน์ได้ว่าเป็นอันตรายต่อผู้ป่วยและองค์กรด้านการดูแลสุขภาพ ข้อผิดพลาดที่เกิดจากเซลล์ที่วางผิดที่หรือเซลล์ผิดตำแหน่ง ความเฉื่อย หรือแม้แต่ความประมาท อาจเปลี่ยนแปลงแนวทางการใช้ยาหรือการวินิจฉัยของผู้ป่วย รายงานที่ออกโดยหน่วยงานด้านความปลอดภัยของผู้ป่วยเพนซิลเวเนียเปิดเผยว่าพบปัญหาประมาณ 775 รายการในโมดูล EHR จากนี้ ข้อผิดพลาดที่ผูกมัดกับมนุษย์มีจำนวนประมาณ 54.7% และข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเครื่องอยู่ที่ 45.3%

นอกเหนือจากข้อผิดพลาด ความลำเอียงเป็นสาเหตุสำคัญอีกประการหนึ่งที่อาจนำมาซึ่งผลที่ไม่พึงประสงค์ในบริษัทด้านการดูแลสุขภาพ อคติต่างจากข้อผิดพลาดตรงที่อคติจะระบุหรือระบุได้ยากกว่าเนื่องจากมีความโน้มเอียงโดยธรรมชาติต่อความเชื่อและการปฏิบัติบางอย่าง

ตัวอย่างคลาสสิกของการมีอคติที่ไม่ดีนั้นมาจากรายงาน ซึ่งบอกว่าอัลกอริธึมที่ใช้ในการตรวจหามะเร็งผิวหนังในมนุษย์มักมีความแม่นยำน้อยกว่าในโทนสีผิวที่เข้มกว่าเพราะส่วนใหญ่ได้รับการฝึกฝนให้ตรวจหาอาการของสีผิวที่เป็นธรรม การตรวจจับและกำจัดอคติเป็นสิ่งสำคัญและเป็นหนทางเดียวที่จะนำ AI ไปใช้ในการดูแลสุขภาพได้อย่างน่าเชื่อถือ