Data science

ความท้าทายหลักที่ AI ด้านการดูแลสุขภาพจำเป็นต้องเอาชนะในปี 2020

ในที่สุดคำสัญญาของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ก็เป็นจริงในหลากหลายอุตสาหกรรม ปัจจุบัน AI ถูกมองว่าเป็นเทคโนโลยีที่สำคัญสำหรับองค์กรเพื่อให้เจริญเติบโตในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจในปัจจุบัน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การดูแลสุขภาพเป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมที่ AI สนับสนุนคาดว่าจะถูกปฏิวัติโดย AI กรณีการใช้งานที่เป็นไปได้จะแสดงให้เห็นชัดเจนว่าผู้มีส่วนได้ส่วนเสียด้านการดูแลสุขภาพจะได้รับประโยชน์จาก AI ในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้าอย่างไร มาตรฐานการดูแลผู้ป่วยคาดว่าจะดีขึ้น ความสามารถในการวินิจฉัยคาดว่าจะขยายตัว และสิ่งอำนวยความสะดวกควรมีประสิทธิภาพมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ความท้าทายที่สำคัญบางอย่างยังคงต้องได้รับการแก้ไข หาก AI จะได้รับการยอมรับในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพในปีนี้ การตระหนักถึงคำมั่นสัญญาของ AI-Driven Healthcare AI กำลังเริ่มนำไปใช้ในด้านการแพทย์เพื่อปฏิบัติงานต่างๆ เช่น คำแนะนำการรักษา การวินิจฉัย และแม้แต่การผ่าตัด คำมั่นสัญญาที่ยิ่งใหญ่ของ AI ได้นำไปสู่การศึกษา การพัฒนา และการนำเทคโนโลยีมาใช้เพิ่มขึ้น ตลาด AI ด้านการดูแลสุขภาพทั่วโลกคาดว่าจะสูงถึง 8 พันล้านดอลลาร์ภายใน 2026 ต่อไปนี้คือรายละเอียดคร่าวๆ ของกรณีการใช้งานที่มีแนวโน้มว่าจะนำไปใช้ได้สำเร็จแล้ว: · การดูแลสุขภาพเฉพาะบุคคล AI สามารถใช้เพื่อให้ข้อมูลเพิ่มเติมแก่ผู้ป่วยเพื่อช่วยให้พวกเขาเข้าใจเงื่อนไขและทำตามขั้นตอนที่จำเป็นเพื่อตอบสนองความต้องการของพวกเขาระหว่างการนัดหมายกับผู้ดูแล · การวินิจฉัย AI ยังช่วยให้แพทย์วินิจฉัยโรคได้อย่างแม่นยำอย่างรวดเร็วในความพยายามที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความเจ็บป่วย พัฒนาการรักษา และทำนายสุขภาพ · การทำนาย การวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและแบบเรียลไทม์ทำให้ AI สามารถคาดการณ์ตำแหน่ง การแพร่กระจาย และระยะเวลาของการระบาดของโรคติดเชื้อได้ แพลตฟอร์มการเฝ้าระวังการติดเชื้อ BlueDot สามารถทำนายเขตอันตรายเช่นหวู่ฮั่นได้อย่างแม่นยำโดยใช้ AI ในช่วงหนึ่งสัปดาห์ก่อนแถลงการณ์แรกขององค์การอนามัยโลกเกี่ยวกับการระบาด · การผ่าตัด. หุ่นยนต์ช่วย AI สามารถใช้ในการผ่าตัดได้ หุ่นยนต์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและศึกษาขั้นตอนการผ่าตัดเพื่อช่วยศัลยแพทย์และปรับปรุงเทคนิคการผ่าตัด เมื่อตระหนักอย่างเต็มที่แล้ว ความสามารถที่ขับเคลื่อนด้วย AI เหล่านี้จะเป็นประโยชน์ต่อผู้ป่วย ผู้ให้บริการ และองค์กรอย่างแท้จริง ต้องขอบคุณคลาวด์คอมพิวติ้ง ความพยายามมากมายไม่ถูกจำกัดด้วยการเข้าถึงพลังซูเปอร์คอมพิวติ้งอย่างจำกัดอีกต่อไป แม้แต่โปรเจ็กต์ขนาดเล็กก็ยังสามารถรับทรัพยากรการประมวลผลที่จำเป็นสำหรับการขับเคลื่อนเครื่องจักรได้ การเชื่อมต่อที่ดีขึ้นผ่านเทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น 5G ทำให้เกิดกรณีการใช้งานใหม่ๆ ความเร็วที่เร็วขึ้นและความหน่วงแฝงที่ต่ำลงยังทำให้การทำศัลยกรรมหุ่นยนต์ระยะไกลสามารถเข้าถึงได้อย่างกว้างขวางมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าและการนำ AI มาใช้โดยทั่วไปยังคงถูกขัดขวางโดยความท้าทายบางประการ โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่หน้าข้อมูล การเพิ่มศักยภาพสูงสุดของเทคโนโลยีนี้จะต้องเอาชนะอุปสรรคต่อไปนี้ การแปลงข้อมูลเป็นดิจิทัลและการรวมโปรเจ็กต์ AI ของข้อมูลยังคงดำเนินการตามหลักการขยะมูลฝอยเป็นหลัก ซึ่งหมายความว่าพวกเขาต้องการข้อมูลที่เกี่ยวข้องและเชื่อถือได้จำนวนมหาศาล การค้นหาแหล่งข้อมูลคุณภาพสูงในการดูแลสุขภาพอาจเป็นเรื่องยาก เนื่องจากข้อมูลด้านสุขภาพมักถูกแยกส่วนและกระจายไปตามองค์กรและระบบข้อมูลต่างๆ เนื่องจากผู้ป่วยมักพบผู้ให้บริการที่แตกต่างกันและมักเปลี่ยนบริษัทประกัน หลายประเทศยังมีคุณภาพข้อมูลที่ไม่ดีและระบบข้อมูลแบบแยกส่วน ซึ่งทำให้ยากต่อการรวบรวมและแปลงบันทึกด้านสุขภาพเป็นดิจิทัล แม้แต่ในสหรัฐฯ ที่มีแรงผลักดันอย่างมากในการเร่งทำให้ระบบการแพทย์เป็นดิจิทัล คุณภาพของข้อมูลดิจิทัลยังคงเป็นปัญหา ตัวอย่างเช่น การตรวจสอบอย่างเป็นทางการพบว่า eClinicalWorks ยักษ์ใหญ่ด้านซอฟต์แวร์เก็บบันทึกมีข้อบกพร่องมากมายในระบบซึ่งอาจทำให้ผู้ป่วยตกอยู่ในความเสี่ยง น่าเสียดายที่ซอฟต์แวร์ยังคงใช้งานอยู่ 850, 000 ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพในประเทศ การคัดแยก การรวมบัญชี และการแปลงข้อมูลเวชระเบียนเป็นกระบวนการที่น่าเบื่อหน่ายในตัวเอง ซึ่งต้องใช้พลังประมวลผลจำนวนมหาศาลและความร่วมมือจากเจ้าของข้อมูล อย่างไรก็ตาม ระบบบันทึกดิจิทัลและที่ปรับปรุงใหม่ช่วยให้การแพทย์มีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียด้านการดูแลสุขภาพต้องหาวิธีปรับปรุงการรวมข้อมูลและการแปลงข้อมูลเป็นดิจิทัล เพื่อให้ข้อมูลทางการแพทย์สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ได้อย่างถูกต้องโดย AI การปรับปรุงระเบียบข้อบังคับ เวชระเบียนได้รับการคุ้มครองโดยกฎหมายความเป็นส่วนตัวและความลับที่เข้มงวด ดังนั้นการแบ่งปันข้อมูลดังกล่าวแม้กับระบบ AI อาจถูกตีความว่าเป็นการละเมิดกฎหมายเหล่านี้ เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลทางการแพทย์สามารถนำมาใช้เพื่อวัตถุประสงค์เหล่านี้ได้ ต้องได้รับความยินยอมจากผู้ป่วย อย่างไรก็ตาม การทำเช่นนี้ในวงกว้างอาจเป็นความท้าทายด้านลอจิสติกส์ด้วยตัวมันเอง หน่วยงานกำกับดูแลต้องใช้กฎเกณฑ์ที่จะช่วยปกป้องข้อมูลประจำตัวและอนุญาตให้ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพได้รับข้อมูลคุณภาพสูงเพื่อให้เทคโนโลยี AI ของตนประมวลผลข้อมูลได้ ในทำนองเดียวกัน สถาบันทางการแพทย์ต้องทำ Due Diligence เพื่อปฏิบัติตามกฎระเบียบเหล่านี้และต้องรับผิดชอบในการรับข้อมูลผู้ป่วย ผู้เชี่ยวชาญด้านการแพทย์และผู้ป่วยยังคงสงสัยเกี่ยวกับ AI ตัวอย่างเช่น นักรังสีวิทยาวิตกกังวลว่าจะถูก “หุ่นยนต์เข้ามาแทนที่” ผู้ป่วยยังระมัดระวังความสามารถของเทคโนโลยีในการจัดการปัญหาสุขภาพของตนเองอย่างเพียงพอ การเอาชนะความวิตกกังวลของผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพและความสงสัยของผู้ป่วยที่มีต่อ AI เป็นกุญแจสำคัญในการสร้างระบบการดูแลสุขภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI ต้องมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้ว่า AI ทำหน้าที่เพียงเพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการวินิจฉัยของผู้ปฏิบัติงานด้านการดูแลสุขภาพเท่านั้น สิ่งนี้จะส่งเสริมให้ทุกคนยอมรับการปฏิบัติทางการแพทย์ที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI เครื่องจักรจะรักษาเรา ในท้ายที่สุด ในขณะที่การพัฒนาและการนำ AI มาใช้ในการดูแลสุขภาพนั้นเกิดขึ้นค่อนข้างเร็ว แต่ความสำเร็จของ AI ก็ยังคงต้องการการมีส่วนร่วมอย่างเต็มที่จากผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมด อันที่จริง 2020 มีศักยภาพที่จะกลายเป็นปีแห่งลุ่มน้ำในเรื่องนี้ แต่เว้นแต่จะจัดการกับความท้าทายข้างต้น การดูแลสุขภาพที่ใช้ AI เป็นหลักอย่างแท้จริงจะยังคงเป็นวิทยาศาสตร์มากขึ้น – นิยายฝันมากกว่าความเป็นจริงที่จับต้องได้

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button