人工知能は、着実にヘルスケアに役立ちます。 しかし、その可能性はピークにはほど遠い。 ヘルスケアにおける AI は、特にデータのプライバシー、セキュリティ、および機密性が懸念される場合は、依然として困難を乗り越える必要があります。 そして、時代を定義する成功例があるにもかかわらず、これらの障害が全体的な採用を妨げてきました。
このディスカッションでは、ヘルスケア固有の AI 実装を支持する議論に焦点を当てながら、これらの点について説明します。 そこでは、主にコンプライアンスの部分に焦点を当てることで、AI が他の方法で確立されたヘルスケア業界にどのように役立つかについても説明します。
重要なポイントは次の XNUMX つです。
- ヘルスケアにおける AI の成功は、正確で大量のトレーニング データを利用できるかどうかによって決まります。 データセットが豊富になると、アルゴリズムとその後のモデルがより良くなります。
- AI モデルは、医療の分野であっても、蔓延しているバイアスを排除するためにトレーニングする必要があります。 アイデアは、多様なデータ セットにアクセスして、サンプル サイズを増やすことです。 さらに、データの多様性により、ローカライズされたライセンスのボトルネックも解消されます。
- ヘルスケア AI モデルを計画している企業は、データの匿名化を検討して、PHI (個人の健康情報) と PII (個人を特定できる情報) のガードレールを排除する必要があります。
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