الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

دور الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: الفوائد والتحديات وكل شيء بينهما

وصلت القيمة السوقية للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية إلى مستوى مرتفع جديد في عام 2020 في $ 6.7bn. يكشف الخبراء في هذا المجال والمحاربون القدامى في مجال التكنولوجيا أيضًا أن الصناعة ستقدر بحوالي 8.6 مليار دولار بحلول عام 2025 وأن الإيرادات في مجال الرعاية الصحية ستأتي من ما يصل إلى 22 حلًا متنوعًا للرعاية الصحية مدعومًا بالذكاء الاصطناعي.

أثناء قراءتك ، تحدث الكثير من الابتكارات في جميع أنحاء العالم لتعزيز خدمات الرعاية الصحية ، ورفع مستوى تقديم الخدمات ، وتمهيد الطريق لتشخيص الأمراض بشكل أفضل ، والمزيد. لقد حان الوقت حقًا لقطاع الرعاية الصحية الذي يحركه الذكاء الاصطناعي.

دعنا نستكشف فوائد الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية ونحلل التحديات التي ينطوي عليها في نفس الوقت. كما نفهم كليهما ، سنتطرق أيضًا إلى المخاطر التي تشكل جزءًا لا يتجزأ من النظام البيئي.

فوائد الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

فوائد الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

لنبدأ بالأشياء الجيدة أولاً. الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية يقوم بعمل هائل. إنها أيضًا إنجاز مآثر لم يستطع أي إنسان أن يتنبأ بها على الإطلاق - توقع ظهور أمراض مثل مشاكل الكلى وعدد قليل من الاضطرابات الوراثية. لإعطائك فكرة أفضل ، إليك قائمة شاملة:

  • قامت Google Health بتفكيك الشفرة للكشف عن بداية إصابات الكلى قبل أيام من حدوثها فعليًا. لا يمكن للتشخيص الحالي وخدمات الرعاية الصحية اكتشاف الإصابات إلا بعد حدوثها ولكن باستخدام Google Health ، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية التنبؤ بدقة ببدء الإصابة.
  • الذكاء الاصطناعي مفيد للغاية في مشاركة المعرفة في شكل تدريب أو التعلم بمساعدة. تتطلب المجالات المتخصصة مثل الأشعة وطب العيون خبرة مكثفة ، والتي لا يمكن نقلها إلا من قبل المحاربين القدامى للمبتدئين أو المبتدئين. بمساعدة الذكاء الاصطناعي ، يمكن للوافدين الجدد التعرف على إجراءات التشخيص والعلاج بشكل مستقل. يساعد الذكاء الاصطناعي في إضفاء الطابع الديمقراطي على المعرفة هنا.
  • تقوم مؤسسات الرعاية الصحية بالكثير من المهام الزائدة على أساس يومي. يسمح لهم دخول الذكاء الاصطناعي بأتمتة مثل هذه المهام وقضاء المزيد من الوقت في المهام التي لها أولوية أعلى. هذا مفيد للغاية في إدارة العيادة أو المستشفى ، وصيانة السجلات الصحية الإلكترونية ، ومراقبة المرضى ، والمزيد.
  • تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي أيضًا على تقليل نفقات التشغيل وزيادة أوقات الإنتاج بشكل كبير. من التشخيص الأسرع إلى خطط العلاج الشخصية ، يجلب الذكاء الاصطناعي الكفاءة بأسعار فعالة من حيث التكلفة.
  • يتم تطوير التطبيقات الروبوتية التي تدعمها خوارزميات الذكاء الاصطناعي لمساعدة الجراحين في إجراء العمليات الحيوية. تضمن أنظمة الذكاء الاصطناعي المخصصة الدقة وتقليل العواقب أو الآثار الجانبية للعمليات الجراحية.

بيانات رعاية صحية / طبية عالية الجودة لنماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

مخاطر وتحديات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

على الرغم من مزايا الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية ، إلا أن هناك بعض أوجه القصور في تطبيقات الذكاء الاصطناعي أيضًا. كلاهما من حيث التحديات والمخاطر التي ينطوي عليها نشرها. دعونا نلقي نظرة على كلاهما بالتفصيل.

نطاق الخطأ

عندما نتحدث عن الذكاء الاصطناعي ، نعتقد بطبيعته أنهم مثاليون وأنهم لا يستطيعون ارتكاب الأخطاء. بينما يتم تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على القيام بما يفترض أن تفعله بدقة من خلال الخوارزميات والشروط ، يمكن أن ينبع الخطأ من جوانب وأسباب أخرى مختلفة. يمكن أن يحد الخطأ بسبب البيانات ذات الجودة الرديئة المستخدمة لأغراض التدريب أو الخوارزميات غير الفعالة من قدرة وحدة الذكاء الاصطناعي على تقديم نتائج دقيقة.

عندما يحدث هذا بمرور الوقت ، يمكن للعمليات وسير العمل التي تعتمد على وحدات الذكاء الاصطناعي هذه أن تحقق نتائج سيئة باستمرار. على سبيل المثال ، يمكن أن تعاني عيادة أو مستشفى من عدم الكفاءة في ممارسات إدارة الأسرة على الرغم من الأتمتة ، ويمكن أن يقوم برنامج الدردشة الآلي بتشخيص شخص لديه مخاوف مثل Covid-19 أو ما هو أسوأ ، ويفقد التشخيص ، وأكثر من ذلك.

التوافر المتسق للبيانات

إذا كان توافر بيانات الجودة يمثل تحديًا ، فإن التوافر المستمر لها يمثل أيضًا تحديًا. تتطلب وحدات الرعاية الصحية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من البيانات لأغراض التدريب والرعاية الصحية قطاع ، حيث يتم تجزئة البيانات عبر الأقسام والأجنحة. ستجد بيانات غير منظمة أكثر من تلك المهيكلة في شكل سجلات صيدلية ، السجلات الصحية الإلكترونيةوبيانات من الأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة تتبع اللياقة البدنية وسجلات التأمين والمزيد.

لذلك ، هناك عمل هائل فيما يتعلق بالتعليق التوضيحي ووضع علامات على بيانات الرعاية الصحية حتى لو كانت متاحة لحالات استخدام محددة. يزيد تجزئة البيانات من نطاق الخطأ أيضًا.

تحيز البيانات

وحدات الذكاء الاصطناعي هي انعكاس لما تعلموه والخوارزميات التي تقف وراءهم. إذا كان لهذه الخوارزميات أو مجموعات البيانات تحيز فيها ، فإن النتائج لا بد أن تميل نحو نتائج محددة أيضًا. على سبيل المثال ، إذا فشلت تطبيقات الرعاية الصحية عبر الهاتف المحمول في الاستجابة لهجات معينة لأنها لم يتم تدريبها عليها ، فسيتم فقد الغرض من الرعاية الصحية التي يمكن الوصول إليها. في حين أن هذا مجرد مثال واحد ، إلا أن هناك حالات حاسمة يمكن أن تكون الخط الفاصل بين الحياة والموت.

تحديات الخصوصية والأمن السيبراني

الخصوصية & Amp؛ تحديات الأمن السيبراني تتضمن الرعاية الصحية بعضًا من أكثر المعلومات سرية حول الأفراد مثل بياناتهم الشخصية ، والأمراض والمخاوف ، وفصيلة الدم ، وحالات الحساسية ، والمزيد. عند استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي ، غالبًا ما يتم استخدام بياناتها ومشاركتها من قبل عدة أجنحة في قطاع الرعاية الصحية لتقديم خدمة دقيقة. يؤدي هذا إلى ظهور مشكلات تتعلق بالخصوصية ، حيث يتعرض المستخدمون للخوف من استخدام بياناتهم لأغراض متنوعة. فيما يتعلق بالتجارب السريرية ، فإن مفاهيم مثل إلغاء تعريف البيانات تعال إلى الصورة أيضًا.

الجانب الآخر من العملة هو الأمن السيبراني ، حيث تكون سلامة وسرية مجموعات البيانات هذه ذات أهمية قصوى. مع قيام المستغلين بشن هجمات متطورة ، يجب حماية بيانات الرعاية الصحية من أي وجميع أشكال الانتهاكات والتنازلات.

في المخص:

هذه هي التحديات التي يجب معالجتها وإصلاحها حتى تكون وحدات الذكاء الاصطناعي محكمة الغلق قدر الإمكان. بيت القصيد من تطبيق الذكاء الاصطناعي هو القضاء على حالات الخوف والتشكيك من العمليات ولكن هذه التحديات تحقق الإنجاز حاليًا. إحدى الطرق التي يمكنك من خلالها التغلب على هذه التحديات هي باستخدام مجموعات بيانات رعاية صحية عالية الجودة من Shaip خالية من التحيز وتلتزم أيضًا بإرشادات تنظيمية صارمة.

شارك الاجتماعية