人工智能在医疗保健领域面临的 5 大挑战
人工智能在医疗保健领域面临的 5 大挑战
人工智能在医疗保健领域的应用正日益广泛，从机器人护士到可穿戴设备，从医疗AI聊天机器人到预测诊断系统。然而，这些创新也带来了诸多挑战，包括对人类雇员的影响、道德和隐私问题、培训不足、专业责任以及数据质量问题。本文将探讨这些挑战，并提出相应的解决方案，同时展示人工智能为医疗保健带来的诸多好处。
想象一下这样一个世界：你的智能手表不仅可以追踪你的步数，还可以在心脏病发作前进行预测。这比你想象的更接近现实。
人工智能 (AI) 已开始融入医疗保健领域，为医疗保健提供者和患者解锁了许多用例。人工智能医疗保健软件和硬件市场预计将超过34亿美元，到 2025 年将达到全球最高水平。
表明这些医疗保健投资的技术和流程包括：
- 机器人护士来协助外科医生。
- 用于实时健康监测的可穿戴设备。
- 用于增强自我护理的医疗 AI 聊天机器人。
- 根据现有的健康症状进行预测诊断。
然而，这些应用也面临着复杂的挑战。本博客将探讨在医疗保健领域实施人工智能的五大挑战、解决方案及其优势。
医疗保健领域使用人工智能的挑战
医生、护士和其他医疗保健提供者在将人工智能融入其工作流程时面临许多挑战，从取代人力到数据质量问题。
1. 人类雇员的流失
人们越来越担心人工智能可能会取代医疗保健专业人员，包括工作流失、技能过时以及精神和经济困难这种潜在的转变可能会阻止医疗集团采用人工智能，导致他们放弃许多好处。
挑战在于平衡人工智能在日常任务中的整合和在复杂的病人护理中保留人类的专业知识，因为同理心和批判性思维是不可替代的。
2. 道德和隐私问题
就人工智能系统如何使用其数据获得患者的知情同意可能很复杂尤其是当公众不完全理解底层逻辑时。一些提供商还可能无视道德规范，未经许可使用患者数据。
此外，训练数据中的偏差可能会导致治疗建议不公平或误诊。这种差异可能会对弱势群体造成不成比例的影响。
例如，一种根据医疗费用而非实际病情来预测哪些患者需要更重症监护的算法。这错误地认为疾病负担较低对于黑人来说。
此外，人工智能能够通过大量基因组数据即使删除了个人身份识别信息，仍然会对患者的隐私构成风险。
3. 缺乏数字化培训和采用障碍
一个主要的问题是医学生接受培训不足缺乏对人工智能工具和理论的了解。这种准备不足使得他们在实习和工作中很难采用人工智能。
另一个重大障碍是一些人不愿意接受数字技术。许多人仍然喜欢传统的面对面咨询，原因如下：
- 人类互动的相关性质。
- 人工智能忽视独特性。
- 人类医生等的感知价值更高。
这种抵制往往因人们普遍缺乏对人工智能及其潜在利益的认识而加剧，尤其是在发展中国家。
4. 专业责任
人工智能系统在决策中的应用带来了新的专业责任对于医疗服务提供商而言，如果人工智能计划无效，则会引起所有权问题。例如，医生可以将治疗计划推迟给人工智能，而无需对患者检查失败负责。
此外，虽然机器学习 (ML) 算法可以提供个性化的治疗建议，但缺乏透明度这些算法使个人责任变得复杂。
此外，对人工智能的依赖可能会导致医疗保健专业人员的自满，他们可能会听从计算机化的决策而不运用他们的临床判断。
5. 互操作性问题和数据质量问题
来自不同来源的数据通常无法无缝集成。系统间数据格式不一致使得难以有效地访问和处理信息，造成信息孤岛.
此外，数据质量差（例如记录不完整或不准确）可能导致人工智能分析出现缺陷，最终损害患者护理。
考虑到这些挑战，医疗保健组织如何才能充分发挥人工智能的潜力？
医疗保健 AI 问题的解决方案
解决人工智能带来的挑战需要自上而下的方法。首先要确保数据分析师彻底审查数据集用于训练 AI 算法以消除偏见和低质量数据。向患者公开 AI 在治疗中的作用对于提高采用率也至关重要。
梅奥诊所就是一个例子，它使用一种算法分析了超过 60,000 张图像来检测癌前迹象。该算法的准确率是91%与人类专家相比。
除了修复旧数据集外，欧洲药品管理局 (EMA) 等卫生监管机构还必须收集新的、无错误的数据代表不同的人群以提高准确性。开放式APS是一个旨在创建一个包容性的开源系统集合以准确治疗 1 型糖尿病的举措的例子。
此外，医院应加强培训和教育为医疗保健专业人士提供培训。教育部门还可以将这种专业培训扩展到大学，为未来的从业人员做好准备。
这一举措将确保人们熟悉并熟练掌握人工智能工具，并减少在专业环境中采用这些工具的阻力。例如，Intuitive Surgical Ltd 对达芬奇系统的投资已帮助医生进行了超过 5 万次手术.
投资现代数据集成工具，例如紫苑和Fivetran，内置数据质量功能也会有所帮助。这些工具可以消除孤立的数据并提高互操作性。它们还可以进行数据验证，以确保 AI 算法有干净的数据可供分析。
为了有效地将人工智能系统融入医疗保健，医疗机构必须在利用人工智能和保留人类专业知识之间取得平衡。采用人机在环 (HITL) 模型等混合方法有助于缓解失业的担忧。这种方法还可以缓解患者对人工智能介入的担忧，同时让工人提高生产力。
那么，在医疗保健领域成功整合人工智能有哪些好处呢？
人工智能在医疗保健中的好处
人工智能为医疗保健行业带来了许多好处，包括改善诊断并提高工作效率：
1. 提高诊断准确性
人工智能正在改变诊断过程快速分析医学图像、实验室结果和患者数据，精度极高。这种快速处理大量信息的能力可实现早期、更准确的诊断，从而改善疾病管理。
2. 个性化治疗方案
人工智能深度学习算法可以处理大量数据集来创建个性化治疗计划为每位患者量身定制。这种定制化治疗通过基于大量样本数据满足每位患者的具体需求，提高了治疗效果，并最大限度地减少了副作用。
3. 运营效率
通过自动化管理任务人工智能让医疗服务提供者能够将更多的时间和精力投入到直接的患者护理中。这种转变减轻了日常任务的负担，降低了成本，简化运营，并提高整体效率。
4. 改善患者监测
包括可穿戴设备在内的人工智能工具提供持续监测患者，提供实时警报和见解。例如，这些设备可以在心跳异常高时向医疗服务部门发出警报，这可能表明身体受伤或心脏出现问题。
这种积极主动的方法使医疗保健提供者能够对患者病情的变化做出快速反应，改善疾病管理和整体患者护理。
展望未来
医学领域的虚拟现实 (VR) 等新兴技术将发挥关键作用. 从诊断到治疗的许多医疗保健任务都将由人工智能驱动，从而提高患者获得护理结果的机会。
然而，医疗机构必须平衡人工智能的优势和挑战，确保其以合乎道德的方式有效地融入患者护理。从长远来看，这将改变医疗保健体系。