ایجاد یک پایه واقعی برای هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی


ایجاد یک پایه واقعی برای هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی

یواخیم روسکی

توسط یواخیم روسی ، مدیر ، Booz Allen Hamilton و Kevin Vigilante ، معاون اجرایی و مدیر ارشد پزشکی ، Booz Allen Hamilton.

همانطور که هوش مصنوعی (AI) همچنان در حال دگرگونی در جهان ما است ، بخش سلامت از هوش مصنوعی سود قابل توجهی خواهد برد. توانایی محاسبه سریع حجم وسیعی از اطلاعات دارای پیامدهای امیدوارکننده ای برای دستیابی به نتایج بهتر سلامت ، بهبود عملیات بهداشتی و یا توسعه قابلیت های تحقیقاتی است. با این حال ، هوش مصنوعی از خطرات ناشی از هرگونه پیشرفت فناوری جدید مصون نیست – خطری که ممکن است باعث شود متخصصان مراقبت های بهداشتی ایمنی یا محرمانه بودن آن را زیر سوال ببرند.

خوشبختانه ، گام هایی وجود دارد که می تواند به ایجاد پایه ای قوی برای هوش مصنوعی و بهبود کیفیت زندگی برای بیماران و متخصصان مراقبت های بهداشتی کمک کند. اگر به دنبال پیاده سازی هوش مصنوعی در سازمان مراقبت های بهداشتی خود هستید ، چند نکته را باید در نظر داشته باشید:

اطلاعات خود را درک کنید

اگر داده ها از کیفیت بالایی برخوردار نباشند یا نماینده گروه مطالعه مورد نظر نباشند ، احتمالاً نتیجه گیری بر اساس آن داده ها اشتباه است. برای پیش بینی دقیق تأثیر آنفولانزا بر بازدیدهای بیمارستان در جمعیت جامعه ، در نظر گرفتن متغیرهایی که ممکن است تمام یا بخشی از جمعیت مربوطه را تحت تأثیر قرار دهد ، ضروری است. به عنوان مثال ، اگر بخش قابل توجهی از مردم مستعد ابتلا به علائم شدید آنفولانزا هستند (به عنوان مثال ، بر اساس شرایط قبلی) ، این باید توسط بیمارستان (های) مربوطه در نظر گرفته شود. از آنجا که مدلهای الگوریتمی اغلب برای رشد و گسترش با داده های پیچیده طراحی شده اند ، هرگونه خطای قبلی می تواند باعث ایجاد گلوله برفی شود و منجر به سوگیری یا عدم دقت طولانی مدت در نتایج شود.

بنابراین ، ایجاد یک بنیاد هوش مصنوعی بر روی یک سیستم عامل قوی و جامع جمع آوری و مدیریت داده ها ، با نظارت دقیق و مداوم بر الگوریتم های هوش مصنوعی ، بسیار مهم است. چنین سیستمی باید توسط پروتکل های انطباق و نظارت پشتیبانی شود تا از جریان امن داده ها اطمینان حاصل شود. درک واضح از اینکه داده های مربوطه از کجا آمده و چگونه جمع آوری می شوند ، برای اطمینان از تولید خروجی قابل توجه الگوریتم های هوش مصنوعی کلیدی است.

محاسبه افراد غیر مسئول

صرف نظر از اینکه مدل شما چقدر قوی است ، در نظر گرفتن همه متغیرهای احتمالی در سیستم هوش مصنوعی عملاً غیرممکن است. یک مثال واضح همه گیری COVID-19 است ، که سطوح عظیمی از اختلال در سازمان ها را ایجاد کرده است به طوری که هیچ الگوریتم هوش مصنوعی نمی تواند میزان واقعی منابع مورد نیاز یا هزینه بالقوه انسانی را به طور دقیق پیش بینی کند. KOVID به طور گسترده الگوهای معمول مراقبت – مانند عملیات انتخاباتی و معاینات منظم را مختل کرده است – تا حدی که توسط مدل هوش مصنوعی آموزش داده قبل از SOVID پیش بینی نشده بود.

این محدودیت را گاهی اوقات می توان با پارامترهای مدل سازی انعطاف پذیر برطرف کرد. این رویکرد انعطاف پذیر به مدیران سیستم اجازه می دهد تا به سرعت اصلاحات و عوامل اضافی را بر اساس تغییرات پیش بینی نشده (به عنوان مثال ، تقاضای بسیار متفاوت برای خدمات مختلف بهداشتی) همزمان با تکامل در زمان واقعی ادغام کنند. در حالت ایده آل ، این پارامترهای مدل سازی بصری و شفاف هستند ، به طوری که ذینفعان و متخصصان می توانند زمان به روزرسانی احتمالی فرایند را کاهش دهند.

ایمن سازی سیستم های خود

ممکن است راهی سریعتر برای از دست دادن اعتماد بیماران و کارکنان وجود نداشته باشد تا تجربه نقض گسترده داده ها. اگر از هوش مصنوعی به درستی محافظت نشود ، می تواند به اندازه اپراتورهای انسانی مستعد بازیگران مخرب باشد.

یک م keyلفه کلیدی در شروع یا بهبود یک استراتژی هوش مصنوعی ، یک سیستم کنترل جامع و اساسی است که شایع ترین مناطق خطر IT مانند خطای انسانی را پوشش می دهد. همکاری از طریق یک سازمان برای اجرای فرآیندهای مدیریت و مدیریت داده ها که مجوزهای چند سطحی را ارائه می دهند که حفاظت کافی از داده های حساس ، از جمله اطلاعات شخصی (PII) یا اطلاعات بهداشتی محافظت شده (PHI) را تضمین می کند.

با محلول رشد می کند

سهم هوش مصنوعی در موارد مختلف استفاده همچنان در حال تکامل است. با بنیان مناسب ، توسعه دهندگان و کاربران هوش مصنوعی می توانند از پتانسیل نوآورانه هوش مصنوعی استفاده کرده ، اعتماد کاربران AI را حفظ کرده و با راه حل های بهتر به نتایج بهتری دست یابند.

مشاغل بهداشت و درمان

توسط اسکات روپ هوش مصنوعی در سلامت ، بوز آلن همیلتون ، یواخیم رزکی



دیدگاهتان را بنویسید