Data science

ปัญญาประดิษฐ์สามารถปรับปรุงการดูแลสุขภาพการวินิจฉัยได้อย่างไร

คลิกเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับผู้แต่ง Ahmer Inam ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะช่วยให้แพทย์วินิจฉัยโรคได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นอย่างไร? คำถามนี้มีความสำคัญมากขึ้นทุกปี ประมาณ 400,000 ผู้ป่วยที่เข้ารับการรักษาในโรงพยาบาลประสบอันตรายบางประเภทที่สามารถป้องกันได้ในแต่ละปี ซึ่งทำให้ต้นทุนอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ $ 20 พันล้าน ตาม กปปส. ความผิดพลาดทำร้ายทุกคน – ผู้ป่วยคนแรกและสำคัญที่สุดและเจ้าหน้าที่ทางการแพทย์ที่ต่อสู้กับปัญหาทางอารมณ์และจิตใจของการวินิจฉัยผิดพลาด นอกจากนี้ การวินิจฉัยโรคแม้ทำอย่างถูกต้องแล้ว อาจเป็นงานที่ต้องใช้เวลาและลำบากมาก ซึ่งทำให้แพทย์ไม่ต้องรักษาผู้ป่วย AI สามารถช่วยแก้ไขปัญหานี้ได้ AI ช่วยได้อย่างไร AI สามารถช่วยผู้ดูแลวินิจฉัยปัญหาได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ผลที่ได้คือ แพทย์มีประสิทธิภาพมากขึ้น และสามารถมีอิสระในการรักษาผู้ป่วย แทนที่จะต้องจมปลักอยู่กับงานซ้ำๆ ที่เกี่ยวข้องกับการวินิจฉัยปัญหา ตัวอย่างเช่น ทีมนักวิจัยจาก Nanyang Technological University, Singapore (NTU Singapore), Ngee Ann Polytechnic, Singapore (NP) และ National Heart Center Singapore (NHCS) ได้สร้างเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่สามารถเร่งการวินิจฉัยโรคได้ โรคหัวใจและหลอดเลือด เครื่องมือนี้ใช้คลื่นไฟฟ้าหัวใจ (ECGs) เพื่อวินิจฉัยโรคหลอดเลือดหัวใจ กล้ามเนื้อหัวใจตาย และภาวะหัวใจล้มเหลวด้วยความแม่นยำมากกว่า 98.5% เครื่องมือนี้ใช้กลุ่มตัวอย่างข้อมูลที่จำกัด ทีมงานกล่าวว่ากำลังทำงานร่วมกับโรงพยาบาลเพื่อทำการทดลองเพิ่มเติมเพื่อตรวจสอบการใช้งานทางคลินิกของเครื่องมือนี้กับฐานข้อมูลผู้ป่วยที่ใหญ่ขึ้น KT ซึ่งเป็นบริษัทโทรคมนาคมในเกาหลีใต้ กำลังทำงานร่วมกับมหาวิทยาลัย Inha ในเกาหลีใต้เพื่อทำการวิจัยอัลกอริธึมผู้ช่วยวินิจฉัยทางการแพทย์ที่ใช้ AI ผลลัพธ์หนึ่งคือ พวกเขาพยายามพัฒนาวิธีที่จะช่วยให้แพทย์วินิจฉัยก้อนไทรอยด์ได้ ก้อนเหล่านี้เป็นก้อนแข็งหรือเต็มไปด้วยของเหลวซึ่งก่อตัวขึ้นภายในต่อมไทรอยด์ของผู้ป่วย ส่วนใหญ่ไม่เป็นมะเร็ง แต่ก้อนต่อมไทรอยด์สามารถกลายเป็นมะเร็งได้ อันตรายน้อยกว่าหากถูกจับได้ในระยะแรก ซึ่งเป็นจุดที่ AI สามารถเข้ามาเล่นได้ ปัจจุบัน AI กำลังแสดงศักยภาพที่ดีในการปรับปรุงการดูแลการวินิจฉัยในสองวิธีหลัก: การลดข้อผิดพลาดและการปรับปรุงการดูแล: ตามที่สถาบันแพทยศาสตร์ที่ National Academies of Science, Engineering and Medicine (NASEM) ข้อผิดพลาดในการวินิจฉัยมีส่วนประมาณ 10% ของการเสียชีวิตของผู้ป่วย AI สามารถลดข้อผิดพลาดและปรับปรุงคุณภาพการดูแลโดยการประมวลผลข้อมูลการดูแลสุขภาพจำนวนมหาศาล ตั้งแต่ภาพทางการแพทย์ไปจนถึงรายงานของแพทย์ และตรวจหาอาการที่มนุษย์ไม่สามารถตรวจพบได้ ตัวอย่างเช่น แอพพลิเคชั่นวิชันซิสเต็มสามารถช่วยให้นักพยาธิวิทยาระบุโรคในของเหลวในร่างกายและเนื้อเยื่อได้แม่นยำยิ่งขึ้น นอกจากนี้ AI ยังสามารถปรับปรุงการดูแลโดยการวินิจฉัยปัญหาได้เร็วกว่าที่มนุษย์จะทำได้ ตัวอย่างเช่น นักวิจัยของ Google เมื่อเร็ว ๆ นี้แสดงให้เห็นว่าโครงข่ายประสาทเทียมที่ได้รับการฝึกอบรมมาอย่างดีสามารถตรวจพบมะเร็งปอดในภาพทางการแพทย์ได้เร็วกว่านักรังสีวิทยาที่ได้รับการฝึกอบรม ยิ่งไปกว่านั้น การวิจัยเมื่อเร็วๆ นี้แสดงให้เห็นว่า AI สามารถตรวจหามะเร็งเต้านมด้วยความแม่นยำ 95% โรคที่หายาก: หนึ่งในปัญหาที่น่ารำคาญที่สุดที่แพทย์เผชิญคือการรักษาโรคที่หายาก เพราะโดยธรรมชาติแล้ว โรคเหล่านี้จะไม่พบบ่อยเท่ากับโรคอื่นๆ ดังนั้นจึงตรวจพบได้ยากขึ้น เด็กที่เกิดมาพร้อมกับโรคหายากจะวินิจฉัยผิดพลาด 40% ของเวลาทั้งหมด ปัญหาหนึ่งในการวินิจฉัยโรคที่หายากคือแพทย์มีช่วงเวลาที่ยากลำบากมากขึ้นในการเชื่อมโยงอาการที่ดูเหมือนแตกต่างไปจากโรคที่หายาก แต่มูลนิธิสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีด้านสุขภาพที่ไม่แสวงหากำไร 10 กำลังพัฒนาเครื่องมือที่เรียกว่า Dx10 ที่ใช้ AI ในการตีความพันธุกรรม ทดสอบและสำรวจพยาธิสภาพที่เป็นไปได้เร็วกว่าที่แพทย์จะทำได้โดยการกลั่นกรองข้อมูลผู้ป่วย แต่ความคิดริเริ่มนี้ยังเด็กและต้องการการมีส่วนร่วมมากขึ้นจากผู้ป่วยที่เต็มใจแบ่งปันข้อมูลเพื่อฝึก AI ให้รู้ว่าควรมองหาอะไร หนทางยังอีกยาวไกล ยังมีอุปสรรคอีกมากมาย ความไม่ถูกต้องของข้อมูล: AI นั้นดีพอๆ กับข้อมูลที่ใช้ และระบบ AI จำเป็นต้องอาศัยข้อมูลจำนวนมหาศาล รวมทั้งรูปภาพ เพื่อฝึกฝนอย่างเหมาะสม การจัดการข้อมูลต้องใช้ AI เพื่อรวบรวมและติดป้ายกำกับข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ คำพูด และข้อมูลอื่นๆ เพื่อปรับปรุงอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ถึงกระนั้น การดูแลจัดการข้อมูลก็ท้าทายอย่างมากในการจัดการอย่างถูกต้อง กระบวนการนี้เต็มไปด้วยข้อผิดพลาด ดังที่ระบุไว้ในที่นี้ คุณภาพของภาพเหล่านั้นสามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพของ AI ในการวินิจฉัยปัญหาได้อย่างแม่นยำ ความสมบูรณ์ของข้อมูล: ดังที่ได้กล่าวไว้ในตัวอย่างข้างต้นด้วยเครื่องมือที่อาจวินิจฉัยปัญหาโรคหัวใจและหลอดเลือด การวิจัยในปัจจุบันจำเป็นต้องขยายชุดข้อมูลเพื่อให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น นี่ไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะทำ นักวิจัยจำเป็นต้องเชื่อมต่อกับนักวิจัยและแพทย์คนอื่นๆ เพื่อรวบรวมข้อมูลจำนวนมากขึ้น ใช่ AI สามารถสแกนข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ แต่ AI จำเป็นต้องได้รับการชี้ไปในทิศทางที่ถูกต้องไปยังกลุ่มข้อมูลขนาดใหญ่ ความท้าทายในการรวมข้อมูล: การจัดการข้อมูล AI อาจขัดขวางโดยอคติและการขาดการรวมข้อมูล เมื่อเร็วๆ นี้ Google ได้แชร์ตัวอย่างเครื่องมือช่วยเหลือด้านโรคผิวหนังที่ขับเคลื่อนโดย AI ซึ่งช่วยให้ผู้คนเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้นกับปัญหาที่เกี่ยวข้องกับผิวหนัง ผม และเล็บ เครื่องมือนี้ได้รับการวิพากษ์วิจารณ์ว่าไม่สามารถอธิบายคนผิวสีได้อย่างเพียงพอ แม้ว่าผู้ช่วยแพทย์ผิวหนังจะเป็นเทคโนโลยีที่ใช้ในการวินิจฉัยปัญหาทางการแพทย์อย่างเป็นทางการ แต่การโต้เถียงได้เน้นย้ำว่าการรวบรวมข้อมูลบัญชีสำหรับความหลากหลายของสังคมเป็นเรื่องยากเพียงใด วิธีหนึ่งในการเอาชนะอุปสรรคทั้งสองนี้คือการใช้แนวทางที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลางกับ AI แนวทางที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลางหมายถึงการใช้กระบวนการวนซ้ำบนแพลตฟอร์มเทคโนโลยีที่แข็งแกร่งเพื่อดูแลจัดการข้อมูลตามขนาดด้วยกลุ่มมนุษย์ที่หลากหลายในลูปสำหรับงานต่างๆ เช่น การดูแลจัดการข้อมูล แนวทางที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลางยังหมายถึงการทำงานร่วมกับชุมชนที่อยู่ภายใต้การเป็นตัวแทนผ่านความหลากหลายที่จำเป็นสำหรับโปรแกรมข้อมูล (อายุ เพศ กลุ่ม ประเภท ภูมิศาสตร์ ชาติพันธุ์ วัฒนธรรม และภาษา) เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ที่ใช้ AI ที่ครอบคลุมมากขึ้นและเพื่อลดอคติ . ไม่ใช่เรื่องของแพทย์ที่จะคิดทั้งหมดนี้คนเดียว การบูรณาการผู้คน แพลตฟอร์ม และเทคโนโลยีอย่างมีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญ

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

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

    Back to top button