Shaip ช่วยทีมสร้างโซลูชัน AI ด้านการดูแลสุขภาพอย่างไร

อย่าคาดหวังว่าจะได้รับการรักษาจากแพทย์หุ่นยนต์ในครั้งต่อไปที่คุณไปพบแพทย์ คอมพิวเตอร์และอัลกอริทึมอาจบอกเราได้ว่าควรดูอะไร ควรซื้ออะไร และควรเพิ่มใครในเครือข่ายสังคมออนไลน์ของเรา แต่ผลการวิจัยชี้ให้เห็นว่า AI ในด้านการดูแลสุขภาพจะไม่ เข้ามาแทนที่ ผู้ดูแลที่เป็นมนุษย์ในเร็ว ๆ นี้

อย่างไรก็ตาม อาจช่วยแทนที่เอกสารที่สับสน เวลารอที่นานขึ้น การวินิจฉัยที่ไม่ถูกต้อง และองค์ประกอบที่ไม่พึงประสงค์อื่นๆ ของประสบการณ์การรักษาพยาบาลด้วยสิ่งที่ดีกว่า AI ยังอาจช่วยแพทย์ที่เป็นมนุษย์ในการขยายขนาดการปฏิบัติในการรักษาผู้ป่วยได้มากขึ้น และช่วยให้พวกเขาให้การดูแลที่เป็นส่วนตัวและมีประสิทธิภาพมากขึ้นแก่ผู้ป่วยแต่ละราย

ใช่แล้ว แม้แต่ในปี 2021 การสนทนาเกี่ยวกับ AI และระบบอัตโนมัติในด้านการดูแลสุขภาพก็ยังคงมุ่งเน้นไปที่ศักยภาพ คำมั่นสัญญา และความเป็นไปได้ เพราะท้ายที่สุดแล้ว โอกาสส่วนใหญ่สำหรับแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในด้านนี้ยังอยู่ข้างหน้า — เนื่องจากยังมีอุปสรรคสำคัญอีกมากมายที่ต้องเอาชนะเพื่อให้เกิดการนำไปใช้ในวงกว้าง จนกว่าจะถึงเวลานั้น เทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงโลกนี้จะยังคงถูกพูดถึงในแง่ของสิ่งที่เป็นไปได้ (มากกว่าสิ่งที่เป็นอยู่จริง)

ที่ Shaip เราต้องการเปลี่ยนมุมมองการสนทนาโดยการช่วยเหลือทีมพัฒนา AI ให้เอาชนะอุปสรรคเหล่านี้ เราชอบพูดคุยเกี่ยวกับอนาคตของ AI ใน ด้านการดูแลสุขภาพ แต่เราชอบสร้างอนาคตนั้นมากกว่า ก่อนที่จะลงลึกถึงวิธีการที่เราทำนั้น เรามาใช้เวลาสักครู่เพื่อโฟกัสที่ปัจจุบันกันก่อน

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.

เนื่องจากคุณกำลังอ่านข้อความนี้อยู่ คุณคงตระหนักแล้วว่าผลกระทบของ AI ต่อระบบการดูแลสุขภาพของเรานั้นมหาศาล และมันจะยิ่งใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากมีผู้เกี่ยวข้องหลากหลายมากมายในภาคส่วนนี้ จำนวนความท้าทายที่โซลูชัน AI สามารถแก้ไขได้จึงดูเหมือนไม่มีที่สิ้นสุด

Shaip อยู่ที่นี่เพื่อช่วยนำโซลูชันเหล่านี้มาสู่ชีวิต บริการของเราช่วยให้ธุรกิจและผู้ประกอบการสามารถสร้างเทคโนโลยี AI ด้านการดูแลสุขภาพที่เปลี่ยนแปลงได้ซึ่งสามารถแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงได้ในวงกว้างโดยขจัดอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดบางส่วนที่ขวางทาง และสำหรับทีมที่ทำงานด้านการดูแลสุขภาพ ก็ยังมีอีกมาก

สิ่งกีดขวางบนถนนและธงแดง

ในขณะที่คำมั่นสัญญาของ AI ในการดูแลสุขภาพไม่เคยดีไปกว่านี้ การบูรณาการเทคโนโลยีเข้ากับระบบการดูแลสุขภาพแบบเสาหินอย่างแท้จริงจะเป็นกระบวนการที่เต็มไปด้วยอุปสรรค บางทีอาจจะไม่มีอะไรสำคัญไปกว่าอุปสรรคด้านกฎระเบียบที่ทำให้ยาแตกต่างจากอุตสาหกรรมอื่นๆ ที่การยอมรับเกิดขึ้นเร็วกว่า

นับเป็นเวลากว่า 25 ปีแล้วที่รัฐสภาได้ออกกฎหมายว่าด้วยการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลด้านสุขภาพ (HIPAA) แต่กฎหมายฉบับเดียวกันนี้ก็ยังคงควบคุมวิธีการที่ผู้ให้บริการจัดการข้อมูลผู้ป่วยในปี 2021 อยู่ น่าเสียดายที่กฎหมายนี้กลับสร้างคำถามมากกว่าคำตอบให้กับแพทย์ ผู้ป่วย และผู้ประกอบการที่ต้องการสร้างเทคโนโลยีทางการแพทย์ใหม่ๆ ยิ่งไปกว่านั้น ข้อกำหนดของ HIPAA กำลังสอดคล้องกับกฎระเบียบใหม่ๆ เกี่ยวกับข้อมูลส่วนบุคคล (PII) เช่น ระเบียบการคุ้มครองข้อมูลทั่วไปของสหภาพยุโรป (GDPR) กฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของสิงคโปร์ (PDPA) และกฎหมายคุ้มครองความเป็นส่วนตัวของผู้บริโภคแห่งแคลิฟอร์เนีย (CCPA) ซึ่งเป็นกฎหมายฉบับแรกที่ครอบคลุมการใช้ข้อมูลในสหรัฐอเมริกา

ความต้องการด้านการแพทย์ทางไกลที่เพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วงการระบาดของโควิด-19 ยิ่งทำให้เกิดปัญหาด้านกฎระเบียบมากขึ้นประการแรก ผู้ป่วยจำนวนมากได้รับการรักษาทางไกลผ่านแพลตฟอร์มที่ไม่เป็นไปตามมาตรฐาน HIPAA ซึ่งอาจทำให้พวกเขามีความเสี่ยงต่อการละเมิดความเป็นส่วนตัว แม้แต่แพลตฟอร์มที่ปฏิบัติตามมาตรฐานก็ยังมีความเสี่ยง เนื่องจากอาจเปิดเผยข้อมูลผู้ป่วยที่ละเอียดอ่อนเพื่อผลกำไรการเติบโตของความต้องการการดูแลสุขภาพเสมือนจริงได้ก่อให้เกิดบริการดิจิทัลมากมายที่อยู่นอกเหนือขอบเขตเดิมของ HIPAA และกระตุ้นให้บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ เช่น Facebook, Alphabet, Amazon และ Microsoft เข้ามาในตลาดนำมาซึ่งนวัตกรรมใหม่ๆ รวมถึงความจำเป็นในการกำกับดูแลเพิ่มเติม

สำหรับผู้กำกับดูแล การบังคับใช้การปฏิบัติตามภายในระบบคำสั่งที่ซับซ้อนนี้ทำได้ยากขึ้น เนื่องจากมีการใช้ข้อมูลในรูปแบบใหม่และโดยผู้ดำเนินการจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ในทำนองเดียวกัน สำหรับทีมที่หวังจะสร้างและปรับใช้เทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในพื้นที่ด้านการดูแลสุขภาพ การทำให้แน่ใจว่าเครื่องมือเหล่านี้ตรงตามมาตรฐานที่มีอยู่นั้นต้องการความเชี่ยวชาญด้านกฎระเบียบซึ่งค่อนข้างหายาก

ยังหายาก? ข้อมูลทางการแพทย์คุณภาพสูง กฎระเบียบอาจทำให้เทคโนโลยีใหม่บางอย่างไม่สามารถนำไปใช้อย่างแพร่หลาย แต่หากไม่มีข้อมูลที่มีคุณภาพ เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ก็ไม่สามารถผ่านพ้นขั้นตอนการพัฒนาไปได้

งานวิจัยล่าสุดที่ตีพิมพ์ในวารสาร Journal of the American Medical Association พบว่า การกระจายตัวทางภูมิศาสตร์ของผู้ป่วยที่ใช้ข้อมูลในการฝึกฝนอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องนั้น ส่วนใหญ่จำกัดอยู่ในไม่กี่รัฐ ได้แก่ แคลิฟอร์เนีย นิวยอร์ก และแมสซาชูเซตส์ เนื่องจากผู้ป่วยเหล่านี้อาจมีลักษณะทางเศรษฐกิจ สังคม พฤติกรรม และคุณลักษณะอื่นๆ ที่คล้ายคลึงกัน แต่ไม่เหมือนกับผู้ป่วยส่วนใหญ่ในประเทศ อัลกอริทึมที่ฝึกฝนด้วยข้อมูลเหล่านี้จึงอาจไม่สามารถนำไปใช้กับประชากรกลุ่มใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปัญหานี้อาจแก้ไขได้ด้วยชุดข้อมูลที่หลากหลายมากขึ้น แต่ก็อีกนั่นแหละ การได้มาซึ่งข้อมูลนั้นเป็นเรื่องยาก และเมื่อได้มาแล้วก็ยากที่จะจัดการ ซึ่งเป็นอีกขั้นตอนสำคัญสำหรับนักพัฒนาเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง

หลายบริษัทลงทุนอย่างมากในการค้นหาหรือสร้างข้อมูลสำหรับอัลกอริทึมของตน และยังใช้เงินอีกมากมายในการจ้างผู้ติดป้ายกำกับข้อมูล เช่นเดียวกับชุดข้อมูลที่มีความคล้ายคลึงกันมากเกินไป ข้อมูลที่ไม่ได้ติดป้ายกำกับและจัดการอย่างเหมาะสมจะฝึกโปรแกรม AI ให้สร้างผลลัพธ์ที่ลำเอียงและไม่ถูกต้อง ซึ่งจะสร้างปัญหาที่ไม่สามารถแก้ไขได้ง่าย น่าเสียดายที่ปัญหาเหล่านี้จะยังคงเกิดขึ้นบ่อยครั้งสำหรับทีมที่ทำงานด้านเทคโนโลยี AI ในด้านการดูแลสุขภาพ งานวิจัยจาก Gartner เผยว่า โครงการ AI มากถึง85 % จะให้ผลลัพธ์ที่ผิดพลาดอันเป็นผลมาจากความลำเอียงในการจัดการข้อมูลจนถึงปี 2022

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