AI parandab patsientide tulemusi: kas tehisintellekt on veel meie parim tervishoiutöötaja?

• Autor:
• autori nimi

  Quantumrun Foresight
• Detsember 13, 2023

Ülevaate kokkuvõte

USA tervishoiusüsteem võtab keset väljakutseid, nagu vananev elanikkond ja töötajate nappus, üha enam kasutusele AI ja väärtuspõhise ravi, et parandada patsientide tulemusi ja hallata kulusid. Kuna tervishoiukulutused ulatuvad 6. aastaks 2027 triljoni dollarini, kasutatakse tehisintellekti diagnooside, ravi planeerimise ja tegevuse tõhustamiseks. See nihe toob aga kaasa ka riske, nagu regulatiivsed väljakutsed ja AI vigadest tingitud võimalik kahju patsientidele. See tervishoiu areng tõstatab kriitilisi küsimusi tervishoiutöötajate tulevase rolli, tehisintellekti kindlustuspoliiside ja vajaduse kohta rangema valitsuse järelevalve järele tehisintellekti tervishoius rakendamise üle.

AI parandab patsientide tulemuste konteksti

USA tervishoiukulutused ulatuvad 6. aastaks prognooside kohaselt 2027 triljoni USA dollarini. Tervishoiuteenuse osutajad ei suuda aga sammu pidada kasvavate nõudmistega, mis tulenevad elanikkonna vananemisest ja massilistest tagasiastumisest tööstuses. Ameerika meditsiinikolledžite assotsiatsioon teatas, et aastaks 38,000 võib puudujääk olla umbes 124,000 2034 kuni 90,000 2020 arsti võrra. USA tööstatistika büroo andmetel on haiglate tööjõud alates 96. aasta märtsist vähenenud peaaegu XNUMX XNUMX võrra. Nende murettekitavate arvude vastu võitlemiseks pöördub tervishoiusektor tehisintellekti poole. Lisaks usub teenuseosutaja Optumi tervishoiujuhtide seas läbiviidud küsitlus XNUMX protsenti, et tehisintellekt võib võimaldada tervisealase võrdõiguslikkuse eesmärke, tagades ühtlase hoolduse kvaliteedi.

Tehisintellekti tehnoloogiaid kasutavad platvormid ja tööriistad on hästi paigutatud tervishoiuteenuste osutajate tootlikkuse toetamiseks ja suurendamiseks, parandades samal ajal patsientide tulemusi. Need tehnoloogiad hõlmavad automatiseeritud süsteeme, mis parandavad visuaalset tajumist, diagnoose ja ennustusi ning sujuvat andmetöötlust. Patsienditeavet kasutades saab tehisintellekt tuvastada kõige suuremas ohus olevad isikud ning soovitada ravilugude ja ajaloo põhjal ravimeetodeid. Tehisintellekt võib aidata ka arstidel teha paremaid otsuseid ning see on aidanud kaasa ravimite väljatöötamisele, kohandatud meditsiinile ja patsientide jälgimisele.

Häiriv mõju

AI-l on patsientide hooldamisel palju eeliseid. Esiteks võib tehisintellekt aidata arstidel andmeid seedida ja ühtlustada, võimaldades neil keskenduda oma patsientide ajaloole ja võimalikele vajadustele. Tehisintellekt on kaasatud ka elektrooniliste tervisekaartide (EHR) süsteemidesse, et tuvastada, hinnata ja vähendada ohtusid patsiendi ohutusele. See tehnoloogia võib suunata ka ainulaadseid sümptomeid ja stratifitseerida iga patsiendi riski raskusastme, tagades neile parima võimaliku raviplaani. Lõpuks saab tehisintellekt mõõta patsientidele osutatava ravi kvaliteeti, sealhulgas teha kindlaks lüngad ja parandamist vajavad valdkonnad. Patsiendiandmete tõlgendamine tehisintellekti kaudu võib samuti aidata haiglatel kiirendada ravile reageerimist, ühtlustada protsesse ja võimaldada töötajatel kulutada vähem aega aeganõudvatele protseduuridele ja käsitsi tegevustele. Lisaks vähendab tõhusus kulusid, mille tulemuseks on rohkem pühendunud patsiendihooldus, tõhus haiglahaldus ja väheneb kogu meditsiinitöötajate stress.

Kuna aga tehisintellekti kasutatakse tervishoius üha enam, võivad isiklikul, makrotasandil (nt regulatsioonid ja poliitikad) ja tehnilisel tasandil (nt kasutatavus, jõudlus, andmete privaatsus ja turvalisus) esile kerkida mitmed riskid ja raskused. Näiteks võib laialdane tehisintellekti rike põhjustada olulisi patsiendi vigastusi, võrreldes teenusepakkuja veast tingitud väikese arvu patsientide vigastustega. On olnud ka juhtumeid, kus tavapärased analüüsimeetodid edestasid masinõppe lähenemisviise. Seega on ülioluline mõista nii tehisintellekti kasulikke kui ka kahjulikke mõjusid patsientide ohutuse tulemustele, kuna tehisintellektil on nii lai tõhusus.

AI laiemad tagajärjed patsientide tulemuste parandamisel

AI võimalikud tagajärjed patsientide tulemuste parandamisel võivad hõlmata järgmist: 

• Rohkem tervishoiuga seotud ettevõtteid ja kliinikuid, kes toetuvad tehisintellektile, et automatiseerida võimalikult palju korduvaid ülesandeid, et tervishoiutöötajad saaksid keskenduda väärtuslikuma hoolduse pakkumisele.
• Tervishoiutöötajad sõltuvad üha enam tehisintellekti tööriistadest, et aidata ja juhendada neid otsuste tegemisel ja patsiendihoolduse juhtimisel.
• Arstidest saavad tervishoiukonsultandid, kes keskenduvad ravi väljatöötamisele, selle asemel et diagnoosida patsiente, kuna tehisintellekt suudab lõpuks masinõppe abil haigusi täpselt kindlaks teha.
• Kindlustusseltsid lisavad võimaluse kindlustada AI tõrgete, näiteks valediagnooside vastu.
• Suurenenud valitsuse regulatiivne järelevalve tehisintellekti tervishoius kasutamise ja selle diagnoosimisvõimaluste piiride üle.

Küsimused, mida kommenteerida

• Kas teile sobib, kui tehisintellekt teie tervishoiuprotseduure jälgib?
• Millised on muud võimalikud väljakutsed tehisintellekti rakendamisel tervishoius?