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

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

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.