الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: فهم الفوائد والتحديات

تحديات البيانات الفريدة المحسنة للذكاء 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.

الحفاظ على الخصوصية

• يتطلب قطاع الرعاية الصحية خصوصيةً صارمةً نظرًا لحساسية بيانات المرضى، بما في ذلك السجلات الصحية الإلكترونية، وبيانات التجارب السريرية، والمعلومات المستمدة من الأجهزة القابلة للارتداء. وغالبًا ما تتطلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي مجموعات بيانات ضخمة للتدريب، مما يثير مخاوف بشأن موافقة المرضى وشفافية استخدام البيانات.
• تسمح لوائح مثل قانون HIPAA لمقدمي الرعاية الصحية باستخدام بيانات المرضى لأغراض تشغيلية، ولكن تنشأ مشاكل عندما يجهل المرضى استخدام بياناتهم لأغراض بحثية. في حين أن بعض المؤسسات، مثل جوجل ومايو كلينك، تُخفي هوية البيانات، إلا أن العديد من الشركات الناشئة تُبقي مصادر بياناتها سرية لأسباب تنافسية.
• يُعدّ تحقيق التوازن بين الخصوصية وابتكارات الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية. توجد بروتوكولات لإلغاء تحديد الهوية وإعادة تحديدها، ولكنها بحاجة إلى تحسين لضمان خصوصية سلسة مع تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

إزالة التحيزات والأخطاء

• قد تنجم أخطاء أنظمة الذكاء الاصطناعي عن أخطاء بشرية (مثل إدخال بيانات غير صحيح) وعدم دقة في الآلة (مثل عيوب الخوارزميات). على سبيل المثال، قد تؤدي التحيزات في مجموعات بيانات التدريب إلى تشخيصات خاطئة، مثل ضعف فعالية خوارزميات الكشف عن سرطان الجلد على ذوي البشرة الداكنة بسبب بيانات التدريب المشوهة.
• يُعدّ اكتشاف التحيزات أصعب من اكتشاف الأخطاء، لأنها غالبًا ما تعكس تحيزات مجتمعية أو نظامية راسخة. وتتطلب معالجة هذه التحيزات مجموعات بيانات متنوعة وممثلة، واختبارات دقيقة، ومراقبة مستمرة لضمان نتائج رعاية صحية منصفة.

وضع معايير التشغيل

• يُعدّ توافق البيانات أمرًا بالغ الأهمية في مجال الرعاية الصحية نظرًا لمشاركة جهات متعددة، مثل العيادات والصيدليات ومراكز الأبحاث. فبدون تنسيقات موحدة، تُصبح مجموعات البيانات مجزأة، مما يؤدي إلى انعدام الكفاءة وسوء التواصل بين أصحاب المصلحة.
• يتضمن التوحيد القياسي الفعال وضع بروتوكولات مقبولة عالميًا لجمع البيانات وتخزينها ومشاركتها. وهذا يضمن قدرة مقدمي الرعاية الصحية على الوصول إلى البيانات وتفسيرها بسلاسة عبر المنصات.

الحفاظ على الأمن

• تُعدّ بيانات الرعاية الصحية هدفًا مربحًا لمجرمي الإنترنت نظرًا لقيمتها في السوق السوداء. وقد ازدادت انتهاكات الأمن السيبراني، مثل هجمات برامج الفدية، شيوعًا، حيث أبلغت 37% من المؤسسات عن حوادث خلال جائحة كوفيد-19.
• يُعدّ ضمان إجراءات أمنية فعّالة أمرًا بالغ الأهمية لمنع الوصول غير المصرح به وحماية معلومات المرضى الحساسة. ويُعدّ الامتثال للوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون التأمين الصحي المحمول والمساءلة (HIPAA) أمرًا بالغ الأهمية لحماية معلومات الصحة الشخصية (PHI) مع تمكين التطورات القائمة على الذكاء الاصطناعي.

الاعتبارات الأخلاقية

• إلى جانب الخصوصية والتحيز، تشمل المخاوف الأخلاقية ضمان شفافية أنظمة الذكاء الاصطناعي وقابليتها للتفسير وعدلها. وهذا يشمل معالجة مسائل المساءلة وعمليات صنع القرار.
• ينبغي للأطر الأخلاقية أن توجه تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي لضمان توافق هذه الأنظمة مع القيم المجتمعية وتعزيز نتائج الرعاية الصحية العادلة.

القيود على البنية التحتية والموارد

• يتطلب تطبيق حلول الذكاء الاصطناعي غالبًا استثمارات كبيرة في البنية التحتية التكنولوجية، بما في ذلك الأجهزة والبرامج والكوادر المؤهلة. وقد تواجه مؤسسات الرعاية الصحية الصغيرة عوائق بسبب محدودية الموارد.
• يتطلب معالجة هذه القيود التخطيط الاستراتيجي والشراكات وتخصيص الموارد لضمان إمكانية الوصول إلى فوائد الذكاء الاصطناعي في مختلف إعدادات الرعاية الصحية.

جودة البيانات وتوافرها

• البيانات عالية الجودة والمتنوعة والتمثيلية ضرورية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الفعّالة. ومع ذلك، فإن مشاكل جودة البيانات، مثل القيم المفقودة أو التنسيق غير المتسق، قد تعيق أداء الذكاء الاصطناعي.
• يتضمن ضمان جودة البيانات ممارسات قوية لإدارة البيانات، بما في ذلك تنظيف البيانات والتحقق من صحتها وتوحيد معاييرها لدعم الرؤى الموثوقة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

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.