Shaip ช่วยทีมสร้างโซลูชัน AI ด้านการดูแลสุขภาพอย่างไร

อย่าคาดหวังว่าจะได้รับการรักษาโดยแพทย์หุ่นยนต์ในครั้งต่อไปที่คุณไปพบแพทย์ คอมพิวเตอร์และอัลกอริธึมอาจบอกเราว่าควรดูอะไร ซื้ออะไร และจะเพิ่มใครในเครือข่ายสังคมของเรา แต่การวิจัยชี้ให้เห็นว่า AI ด้านการดูแลสุขภาพ จะไม่ มาแทนที่มนุษย์ ผู้ดูแลผู้ป่วย เร็ว ๆ นี้

อย่างไรก็ตาม อาจช่วยแทนที่เอกสารที่สับสน เวลารอที่นานขึ้น การวินิจฉัยที่ไม่ถูกต้อง และองค์ประกอบที่ไม่พึงประสงค์อื่นๆ ของประสบการณ์การรักษาพยาบาลด้วยสิ่งที่ดีกว่า AI ยังอาจช่วยแพทย์ที่เป็นมนุษย์ในการขยายขนาดการปฏิบัติในการรักษาผู้ป่วยได้มากขึ้น และช่วยให้พวกเขาให้การดูแลที่เป็นส่วนตัวและมีประสิทธิภาพมากขึ้นแก่ผู้ป่วยแต่ละราย

ใช่ แม้แต่ในปี 2021 การสนทนาเกี่ยวกับ AI และระบบอัตโนมัติในการดูแลสุขภาพมักจะเน้นที่ศักยภาพ คำมั่นสัญญา และความเป็นไปได้ ท้ายที่สุด โอกาสส่วนใหญ่สำหรับแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในพื้นที่ยังคงอยู่ข้างหน้า สาเหตุหลักมาจากอุปสรรคสำคัญที่ต้องเอาชนะเพื่อเคลียร์ทางสำหรับการนำไปใช้อย่างแพร่หลายในพื้นที่ จนกว่าจะถึงเวลานั้น เทคโนโลยีแห่งการเปลี่ยนแปลงนี้จะยังคงกล่าวถึงต่อไปในแง่ของอะไร ได้ เป็น (มากกว่าสิ่งที่เป็น)

ที่ Shaip เราต้องการเปลี่ยนการสนทนาโดยช่วยให้ทีมพัฒนา AI เอาชนะอุปสรรคเหล่านี้ เราชอบพูดถึง อะไรนะ เป็นure ถือได้ สำหรับ AI ด้านการดูแลสุขภาพ แต่เรารักการสร้างอนาคตนั้นมากยิ่งขึ้น ก่อนดำดิ่งสู่วิธีการที่เราทำเช่นนั้น เรามาใช้เวลาสักครู่เพื่อมุ่งความสนใจไปที่ปัจจุบัน

AI ไม่เพียงแต่พร้อมที่จะเปลี่ยนแปลงการดูแลสุขภาพไปตลอดกาล มันมีอยู่แล้ว ในขณะที่ยังค่อนข้างใหม่ แต่เทคโนโลยีได้แทรกซึมเข้าไปในระบบการดูแลสุขภาพสมัยใหม่เกือบทุกด้าน:

• ในการตั้งค่าทางคลินิก แพทย์ใช้เครื่องมือสร้างภาพด้วย AI ที่มีความสามารถในการจดจำรูปแบบขั้นสูงเพื่อตรวจสอบผลลัพธ์ของการสแกน CT scan, MRI และการวิเคราะห์ด้วยภาพประเภทอื่นๆ ทำให้สามารถตรวจหาโรคและวินิจฉัยอาการบาดเจ็บได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น
• ในห้องเรียน เครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้นักเรียนรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับร่างกายมนุษย์ได้มากกว่าที่เคยและมอบพลังให้กับ สร้างโซลูชั่นใหม่ กับการใช้งานจริง
• ในห้องแล็บ นักวิจัยกำลังใช้โปรแกรมที่ซับซ้อนเพื่ออ้างอิงโยงสูตรยาใหม่กับยาที่ทราบกันดีอยู่แล้วว่าปลอดภัย จากนั้นพวกเขาสามารถทำซ้ำและทำซ้ำเพื่อพัฒนายาแก้พิษและวัคซีนในเวลาที่บันทึกไว้
• ผู้ดูแลระบบและผู้บริหารกำลังใช้แอปพลิเคชัน AI เพื่อสร้างประสบการณ์ผู้ป่วยที่ใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งจะช่วยกระตุ้นรายได้ให้กับผู้ให้บริการไปพร้อม ๆ กัน และรับประกันการดูแลผู้ป่วยที่มีคุณภาพสูงขึ้น รายการไปบนและบน.

เพราะคุณกำลังอ่านข้อความนี้ คุณคงรู้แล้วว่าผลกระทบของ AI ต่อการดูแลสุขภาพของเรา ระบบมีขนาดใหญ่มาก และจะยิ่งใหญ่ขึ้นเท่านั้น เมื่อพิจารณาจากผู้มีบทบาทที่หลากหลายนับไม่ถ้วนที่ประกอบเป็นภาคส่วนนี้ จำนวนความท้าทายที่โซลูชัน AI สามารถจัดการได้นั้นดูเหมือนจะไม่มีที่สิ้นสุด

Shaip อยู่ที่นี่เพื่อช่วยนำโซลูชันเหล่านี้มาสู่ชีวิต บริการของเราช่วยให้ธุรกิจและผู้ประกอบการสามารถสร้างเทคโนโลยี AI ด้านการดูแลสุขภาพที่เปลี่ยนแปลงได้ซึ่งสามารถแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงได้ในวงกว้างโดยขจัดอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดบางส่วนที่ขวางทาง และสำหรับทีมที่ทำงานด้านการดูแลสุขภาพ ก็ยังมีอีกมาก

สิ่งกีดขวางบนถนนและธงแดง

ในขณะที่คำมั่นสัญญาของ AI ในการดูแลสุขภาพไม่เคยดีไปกว่านี้ การบูรณาการเทคโนโลยีเข้ากับระบบการดูแลสุขภาพแบบเสาหินอย่างแท้จริงจะเป็นกระบวนการที่เต็มไปด้วยอุปสรรค บางทีอาจจะไม่มีอะไรสำคัญไปกว่าอุปสรรคด้านกฎระเบียบที่ทำให้ยาแตกต่างจากอุตสาหกรรมอื่นๆ ที่การยอมรับเกิดขึ้นเร็วกว่า

เป็นเวลาเกือบหนึ่งในสี่ศตวรรษแล้วที่สภาคองเกรสได้ออกกฎหมาย Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) แต่กฎหมายเดียวกันนั้นยังคงควบคุมวิธีที่ผู้ให้บริการจัดการข้อมูลผู้ป่วยในปี 2021 แต่น่าเสียดายที่คำถามนี้นำเสนอคำถามมากกว่าคำตอบสำหรับแพทย์ ผู้ป่วย และ ผู้ประกอบการที่ต้องการสร้างเทคโนโลยีทางการแพทย์ใหม่ๆ นอกจากนี้ อาณัติของ HIPAA กำลังบรรจบกับกฎระเบียบล่าสุดเกี่ยวกับข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้ (PII) เช่น กฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของสหภาพยุโรป (GDPR), กฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของสิงคโปร์ (PDPA) และกฎหมายคุ้มครองความเป็นส่วนตัวของผู้บริโภคแห่งรัฐแคลิฟอร์เนีย (CCPA) ที่แสดงถึงกฎหมายฉบับแรกที่ควบคุมการใช้ข้อมูลที่นี่ในสหรัฐอเมริกา

การเพิ่มขึ้นของข้อกำหนดด้านสุขภาพทางไกลที่มาพร้อมกับการระบาดของ COVID-19 มีเพียง เพิ่มความปวดหัวด้านกฎระเบียบมากขึ้น. สำหรับผู้เริ่มต้น ผู้ป่วยจำนวนมากได้รับการรักษาทางไกลผ่านแพลตฟอร์มที่ไม่ตรงตามมาตรฐาน HIPAA ซึ่งอาจทำให้พวกเขาเสี่ยงต่อภัยคุกคามความเป็นส่วนตัว แม้แต่แพลตฟอร์มที่สอดคล้องก็มีความเสี่ยง เนื่องจากสามารถเปิดเผยข้อมูลผู้ป่วยที่ละเอียดอ่อนได้ for กำไร. การเติบโตของความต้องการการดูแลเสมือนได้ก่อให้เกิดบริการดิจิทัลจำนวนมากที่อยู่นอกขอบเขตเดิมของ HIPAA และได้บังคับบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่อย่าง Facebook, Alphabet, Amazon และ Microsoft ให้ บริษัท ร่วมทุน เข้าไป ตลาดนำนวัตกรรมใหม่พร้อมทั้งความจำเป็นในการกำกับดูแลเพิ่มเติม

สำหรับผู้กำกับดูแล การบังคับใช้การปฏิบัติตามภายในระบบคำสั่งที่ซับซ้อนนี้ทำได้ยากขึ้น เนื่องจากมีการใช้ข้อมูลในรูปแบบใหม่และโดยผู้ดำเนินการจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ในทำนองเดียวกัน สำหรับทีมที่หวังจะสร้างและปรับใช้เทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในพื้นที่ด้านการดูแลสุขภาพ การทำให้แน่ใจว่าเครื่องมือเหล่านี้ตรงตามมาตรฐานที่มีอยู่นั้นต้องการความเชี่ยวชาญด้านกฎระเบียบซึ่งค่อนข้างหายาก

ยังหายาก? ข้อมูลทางการแพทย์คุณภาพสูง กฎระเบียบอาจทำให้เทคโนโลยีใหม่บางอย่างไม่สามารถนำไปใช้อย่างแพร่หลาย แต่หากไม่มีข้อมูลที่มีคุณภาพ เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ก็ไม่สามารถผ่านพ้นขั้นตอนการพัฒนาไปได้

A เมื่อเร็ว ๆ นี้ ศึกษา ที่ตีพิมพ์ในวารสาร American Medical Association พบว่าการกระจายตัวตามพื้นที่ของผู้ป่วยซึ่งมีข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงนั้นส่วนใหญ่จำกัดอยู่เพียงไม่กี่รัฐ โดยเฉพาะในแคลิฟอร์เนีย นิวยอร์ก และแมสซาชูเซตส์ เมื่อพิจารณาจากลักษณะทางเศรษฐกิจ สังคม พฤติกรรม และอื่นๆ ที่ผู้ป่วยเหล่านี้อาจแบ่งปันร่วมกัน แต่ไม่ใช่กับประเทศอื่น อัลกอริทึมที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลนี้อาจสรุปได้ไม่ดี ปัญหานี้สามารถแก้ไขได้ด้วยชุดข้อมูลที่หลากหลายมากขึ้น แต่ข้อมูลก็ยากที่จะได้รับอีกครั้ง เมื่อได้มาแล้ว ก็ยากที่จะจัดระเบียบ ซึ่งเป็นอีกขั้นตอนที่สำคัญสำหรับนักพัฒนาเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิง

หลายบริษัทลงทุนมหาศาลเพื่อค้นหาหรือสร้างข้อมูลสำหรับอัลกอริทึมของตน จากนั้นจึงใช้ผู้ทำหมายเหตุประกอบที่จ่ายเงินมากขึ้นเพื่อติดป้ายกำกับ เช่นเดียวกับชุดข้อมูลที่เป็นเนื้อเดียวกันมากเกินไป ข้อมูลที่ไม่ได้ติดป้ายกำกับและดูแลจัดการอย่างเหมาะสมจะฝึกโปรแกรม AI เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ลำเอียงและไม่ถูกต้อง สร้างปัญหาที่ไม่สามารถแก้ไขได้ง่ายๆ น่าเสียดายที่ปัญหาเหล่านี้จะยังคงเป็นเรื่องธรรมดาสำหรับทีมที่ทำงานเกี่ยวกับเทคโนโลยี AI ด้านการดูแลสุขภาพ ผลวิจัยจากการ์ทเนอร์เผยถึง 85% of โครงการ AI จะให้ผลลัพธ์ที่ผิดพลาด อันเป็นผลมาจากอคติการจัดการข้อมูลจนถึงปี 2022

ยังมีความท้าทายอีกมากมายในการสร้างแอปพลิเคชัน AI สำหรับการดูแลสุขภาพ ทั้งที่รู้จักและไม่รู้จัก เมื่อมีนักพัฒนาเข้ามาในพื้นที่มากขึ้น และผู้ให้บริการจำนวนมากขึ้นต้องเผชิญกับการตัดสินใจว่าจะเพิ่มโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ให้กับกลยุทธ์ในการรักษาผู้ป่วยหรือไม่ ความท้าทายเหล่านี้จึงมีขนาดใหญ่ แม้ว่าอุปสรรคจะหลีกเลี่ยงไม่ได้เมื่อคุณพยายามสร้างเครื่องมือที่มีประโยชน์และเปลี่ยนแปลงได้โดยใช้เทคโนโลยีใหม่ Shaip ช่วยให้ทีมเอาชนะอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดมากมายที่นักพัฒนาในพื้นที่กำลังเผชิญอยู่