บทบาทของ AI ในด้านการดูแลสุขภาพ: ประโยชน์ ความท้าทาย และทุกสิ่งในระหว่าง

ความเสี่ยงและความท้าทายของ AI ในการดูแลสุขภาพ

แม้ว่าข้อดีของ AI ในการดูแลสุขภาพ แต่ก็มีข้อบกพร่องบางประการในการใช้งาน AI เช่นกัน สิ่งเหล่านี้เป็นทั้งในแง่ของความท้าทายและความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการใช้งาน ลองดูทั้งสองในรายละเอียด

ขอบเขตของข้อผิดพลาด

เมื่อใดก็ตามที่เราพูดถึง AI เราเชื่อโดยเนื้อแท้ว่า AI นั้นสมบูรณ์แบบและไม่สามารถทำผิดพลาดได้ ในขณะที่ระบบ AI ได้รับการฝึกฝนให้ทำในสิ่งที่ควรจะทำอย่างแม่นยำผ่านอัลกอริทึมและเงื่อนไข ข้อผิดพลาดอาจเกิดจากแง่มุมและเหตุผลอื่นๆ ที่แตกต่างกัน ข้อผิดพลาดอันเนื่องมาจากการใช้ข้อมูลคุณภาพต่ำเพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรมหรืออัลกอริธึมที่ไม่มีประสิทธิภาพอาจจำกัดความสามารถของโมดูล AI ในการให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ

เมื่อสิ่งนี้เกิดขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป กระบวนการและเวิร์กโฟลว์ที่พึ่งพาโมดูล AI เหล่านี้อาจให้ผลลัพธ์ที่ไม่ดีได้อย่างสม่ำเสมอ ตัวอย่างเช่น คลินิกหรือโรงพยาบาลอาจไม่มีประสิทธิภาพในการจัดการเตียง แม้จะมีระบบอัตโนมัติ Chatbot สามารถวินิจฉัยบุคคลที่มีข้อกังวลเช่น Covid-19 หรือแย่กว่านั้นอย่างไม่ถูกต้อง พลาดการวินิจฉัยและอื่น ๆ

ความพร้อมใช้งานของข้อมูลที่สม่ำเสมอ

หากความพร้อมของข้อมูลคุณภาพเป็นสิ่งที่ท้าทาย ความพร้อมใช้งานที่สอดคล้องกันของข้อมูลก็เช่นกัน โมดูลการดูแลสุขภาพที่ใช้ AI ต้องการข้อมูลจำนวนมากเพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม และการดูแลสุขภาพเป็นภาคส่วน ที่ข้อมูลถูกแยกส่วนตามแผนกและส่วนปีก คุณจะพบข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมากกว่าข้อมูลที่มีโครงสร้างในรูปแบบของบันทึกร้านขายยา EHRข้อมูลจากอุปกรณ์สวมใส่และตัวติดตามฟิตเนส บันทึกการประกันภัย และอื่นๆ

ดังนั้นจึงมีงานจำนวนมากในแง่ของการใส่คำอธิบายประกอบและการติดแท็กข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ แม้ว่าจะมีให้สำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะก็ตาม การกระจายตัวของข้อมูลนี้จะเพิ่มขอบเขตของข้อผิดพลาดเช่นกัน

ข้อมูลอคติ

โมดูล AI เป็นภาพสะท้อนของสิ่งที่พวกเขาเรียนรู้และอัลกอริทึมที่อยู่เบื้องหลัง หากอัลกอริธึมหรือชุดข้อมูลเหล่านี้มีความเอนเอียง ผลลัพธ์ก็มักจะเอนเอียงไปสู่ผลลัพธ์ที่เฉพาะเจาะจงเช่นกัน ตัวอย่างเช่น หากแอปพลิเคชัน m-health ไม่ตอบสนองต่อสำเนียงเฉพาะเนื่องจากไม่ได้รับการฝึกฝนสำหรับพวกเขา วัตถุประสงค์ของการดูแลสุขภาพที่เข้าถึงได้จะสูญหายไป แม้ว่านี่จะเป็นเพียงตัวอย่างหนึ่ง แต่ก็มีบางกรณีที่สำคัญที่อาจเป็นเส้นแบ่งระหว่างความเป็นและความตาย

ความท้าทายด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยทางไซเบอร์

การดูแลสุขภาพเกี่ยวข้องกับข้อมูลที่เป็นความลับที่สุดบางส่วนเกี่ยวกับบุคคล เช่น รายละเอียดส่วนบุคคล โรคและข้อกังวล กรุ๊ปเลือด ภาวะภูมิแพ้ และอื่นๆ เมื่อใช้ระบบ AI ข้อมูลของพวกมันมักจะถูกใช้และแบ่งปันโดยฝ่ายต่างๆ ในภาคการดูแลสุขภาพเพื่อการส่งมอบบริการที่แม่นยำ สิ่งนี้ทำให้เกิดปัญหาความเป็นส่วนตัว ซึ่งผู้ใช้อาจกลัวว่าข้อมูลของพวกเขาจะถูกนำไปใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย ในส่วนที่เกี่ยวกับการทดลองทางคลินิก แนวคิดเช่น การลบข้อมูลระบุตัวตน เข้ามาในภาพด้วย

อีกด้านหนึ่งของเหรียญคือความปลอดภัยทางไซเบอร์ ซึ่งความปลอดภัยและความลับของชุดข้อมูลเหล่านี้มีความสำคัญสูงสุด ด้วยผู้โจมตีที่ก่อให้เกิดการโจมตีที่ซับซ้อน ข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพจะต้องได้รับการปกป้องจากการละเมิดและการประนีประนอมทุกรูปแบบ

ห่อขึ้น

สิ่งเหล่านี้คือความท้าทายที่ต้องแก้ไขและแก้ไขเพื่อให้โมดูล AI กันอากาศเข้าได้มากที่สุด จุดรวมของการนำ AI มาใช้คือการกำจัดความกลัวและความสงสัยจากการดำเนินงาน แต่ความท้าทายเหล่านี้กำลังดึงความสำเร็จอยู่ในขณะนี้ วิธีหนึ่งที่คุณสามารถเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ได้คือด้วย ชุดข้อมูลการดูแลสุขภาพคุณภาพสูงจาก Shaip ที่ปราศจากอคติและปฏิบัติตามแนวทางการกำกับดูแลที่เข้มงวด