4つのユニークなデータの課題ヘルスケアの原因でのAIの使用

十分な回数言われていますが、AIはヘルスケア業界のゲームチェンジャーであることが証明されています。 患者は、ヘルスケアチェーンの単なる受動的な参加者であるだけでなく、気密性のあるAIを利用した患者監視システム、ウェアラブルデバイス、状態の視覚化された洞察などを通じて、自分の健康を管理しています。 医師や医療提供者の観点から、AIはロボットアーム、高度な分析および診断モジュール、補助手術ボット、遺伝性疾患や懸念を検出するための予測翼などへの道を開いています。

ただし、AIがヘルスケアの側面に影響を与え続けているため、同様に上昇しているのは、データの生成と維持に関連する課題です。 ご存知のように、AIモジュールまたはシステムは、関連するコンテキストデータセットを使用して長期間正確にトレーニングされている場合にのみ、適切に機能します。

ブログでは、医療におけるAIのユースケースが複雑さの観点から増え続けるときに、専門家や医療専門家が直面する固有の課題について説明します。

1.プライバシーを維持する上での課題

ヘルスケアはプライバシーが重要な分野です。 に入る詳細から 電子健康記録 臨床試験中に収集された患者とデータを、遠隔患者モニタリング用のウェアラブルデバイスが送信するデータに変換するために、医療分野の隅々まで最大限のプライバシーが要求されます。

プライバシーが非常に多い場合、ヘルスケアに導入される新しいAIアプリケーションはどのようにトレーニングされますか？ まあ、いくつかのケースでは、患者は一般的に自分のデータが研究や研究の目的で使用されていることに気づいていません。 HIPAAが言及している規制は、組織や医療提供者が患者データを医療機能に使用し、データや洞察を関連企業と共有できることも示唆しています。

これには実例がたくさんあります。 基本的な理解については、Googleがメイヨークリニックとの10年間の研究理解をしっかりと維持し、データへのアクセスが制限されていることを理解してください。 匿名化または匿名化.

これは非常に露骨ですが、市場で予測分析ソリューションの展開に取り組んでいるいくつかのAIベースのスタートアップは、一般に、高品質のAIトレーニングデータのソースについてかなりおしゃべりです。 これは明らかに競争上の理由によるものです。

このようにデリケートなトピックであるため、プライバシーは、ベテラン、専門家、および研究者が継続的なホワイトハットにますます熱心になっているものです。 データの匿名化のためのHIPAAプロトコルと、再識別のための条項があります。 今後は、高度なAIソリューションを開発しながら、シームレスにプライバシーを確​​立する方法に取り組む必要があります。

2.バイアスとエラーを排除する際の課題

ヘルスケアセグメントのエラーとバイアスは、患者とヘルスケア組織にとって致命的であることが判明する可能性があります。 細胞の置き忘れやずれ、無気力、さらには不注意に起因するエラーは、患者の投薬や診断の過程を変える可能性があります。 ペンシルベニア州患者安全局が発表したレポートでは、EHRモジュールで約775の問題が特定されたことが明らかになりました。 このうち、人間によるエラーは約54.7％であり、機械によるエラーは45.3％近くでした。

エラーとは別に、バイアスはヘルスケア企業に望ましくない結果をもたらす可能性のある別の深刻な原因です。 エラーとは異なり、バイアスは特定の信念や慣行に固有の傾向があるため、特定または特定するのがより困難です。

バイアスがいかに悪いかについての典型的な例は、人間の皮膚がんを検出するために使用されるアルゴリズムは、ほとんどが色白の肌の色で症状を検出するように訓練されているため、暗い肌の色では精度が低くなる傾向があることを共有するレポートから来ています。 バイアスを検出して排除することは非常に重要であり、ヘルスケアでAIを確実に使用するための唯一の方法です。