ヘルスケアにおける人工知能の市場価値は、2020年に新たな高値を記録しました。 $ 6.7bn。 この分野の専門家と技術のベテランは、業界が8.6年までに約2025億ドルと評価され、ヘルスケアの収益が22もの多様なAIを活用したヘルスケアソリューションからもたらされることも明らかにしています。
あなたが読んでいるように、世界中でたくさんの革新が起こって、ヘルスケアサービスを促進し、サービス提供を高め、より良い病気の診断への道を開いています。 AI主導のヘルスケアセクターにとって、今は本当に熟している時期です。
ヘルスケアにおけるAIの利点を探り、同時に関連する課題を分析しましょう。 両方を理解しているので、エコシステムに不可欠なリスクにも触れます。
ヘルスケアにおけるAIの利点
まずは良いことから始めましょう。 ヘルスケアにおけるAIは途方もない仕事をしています。 それはまた、人間がこれまでにできなかった偉業を成し遂げています–腎臓の懸念やいくつかのより多くの遺伝的障害のような病気の発症を予測します。 より良いアイデアを提供するために、ここに広範なリストがあります：
- Google Healthは、実際に発生する数日前に腎臓損傷の発症を検出するためのコードを解読しました。 現在の診断およびヘルスケアサービスは、怪我が発生した後にのみそれを検出できますが、Google Healthを使用すると、ヘルスケアプロバイダーは怪我の発症を正確に予測できます。
- 人工知能は、トレーニングや支援学習の形で知識を共有するのに非常に役立ちます。 放射線科や眼科のような専門分野は、ベテランが初心者または初心者にのみ与えることができる強力な専門知識を必要とします。 ただし、AIの助けを借りて、新規参入者は診断と治療の手順について自律的に学ぶことができます。 AIは、ここで知識の民主化を支援しています。
- 医療機関は、日常的に多くの冗長なタスクを実行します。 AIの登場により、AIはそのようなタスクを自動化し、優先度の高いタスクにより多くの時間を費やすことができます。 これは、診療所や病院の管理、EHRの保守、患者の監視などに非常に役立ちます。
- AIアルゴリズムはまた、運用コストを削減し、出力時間を大幅に最大化します。 迅速な診断から個別化された治療計画まで、AIは費用効果の高い価格で効率をもたらします。
- AIアルゴリズムを搭載したロボットアプリケーションは、外科医が重要な操作を実行するのを支援するために開発されています。 専用のAIシステムは、精度を確保し、手術の結果や副作用を最小限に抑えます。
ヘルスケアにおけるAIのリスクと課題
ヘルスケアにおけるAIの利点はありますが、AIの実装にもいくつかの欠点があります。 これらは、展開に伴う課題とリスクの両方の観点からです。 両方を詳しく見ていきましょう。
エラーの範囲
私たちがAIについて話すときはいつでも、私たちは本質的にAIが完璧であり、間違いを犯すことはできないと信じています。 AIシステムは、アルゴリズムと条件を通じて想定どおりのことを正確に実行するようにトレーニングされていますが、エラーは他のさまざまな側面や理由から発生する可能性があります。 トレーニング目的で使用されている低品質のデータまたは非効率的なアルゴリズムによるエラーは、正確な結果を提供するAIモジュールの機能を制限する可能性があります。
これが時間の経過とともに発生すると、これらのAIモジュールに依存するプロセスとワークフローは、一貫して不十分な結果をもたらす可能性があります。 たとえば、診療所や病院では、自動化にもかかわらずベッド管理の実践が非効率である可能性があり、チャットボットはCovid-19以下のような懸念を持つ個人を誤って診断したり、診断を逃したりする可能性があります。
データの一貫した可用性
質の高いデータの可用性が課題である場合、それの一貫した可用性も課題です。 AIベースのヘルスケアモジュールは、トレーニングの目的で大量のデータを必要とします。ヘルスケアは、データが部門や部門にまたがって断片化されているセクターです。 薬局の記録という形で、構造化データよりも非構造化データの方が多く、 EHR、ウェアラブルとフィットネストラッカーからのデータ、保険記録など。
そのため、特定のユースケースで利用できる場合でも、ヘルスケアデータに注釈を付けてタグ付けするという点で膨大な作業があります。 このデータの断片化により、エラーの範囲も拡大します。
データバイアス
AIモジュールは、学習した内容とその背後にあるアルゴリズムを反映しています。 これらのアルゴリズムまたはデータセットにバイアスがある場合、結果も特定の結果に傾くはずです。 たとえば、m-healthアプリケーションがトレーニングを受けていないために特定のアクセントに応答できない場合、アクセシブルなヘルスケアの目的は失われます。 これはほんの一例ですが、生と死の境界線となる可能性のある重要な例があります。
プライバシーとサイバーセキュリティの課題
ヘルスケアには、個人情報、病気や懸念、血液型、アレルギー状態など、個人に関する最も機密性の高い情報が含まれます。 AIシステムを使用する場合、そのデータは、正確なサービスを提供するために、ヘルスケアセクターの複数の部門で使用および共有されることがよくあります。 これによりプライバシーの問題が発生し、ユーザーはデータがさまざまな目的で使用されることへの恐れにさらされます。 臨床試験に関しては、 データの匿名化 写真にも登場します。
コインの反対側はサイバーセキュリティであり、これらのデータセットの安全性と機密性が最も重要です。 悪用者が高度な攻撃を引き起こすため、医療データはあらゆる形態の侵害や侵害から保護する必要があります。
アップラッピング
これらは、AIモジュールを可能な限り気密にするために対処および修正する必要のある課題です。 AI実装の全体的なポイントは、操作から恐怖や懐疑論のインスタンスを排除することですが、これらの課題は現在、成果を引き出しています。 これらの課題を克服できるXNUMXつの方法は、 Shaipの高品質な医療データセット 偏見がなく、厳格な規制ガイドラインにも準拠しています。
