ИИ улучшает результаты лечения пациентов: стал ли ИИ нашим лучшим медицинским работником?

• Автор:
• Имя автора

  Квантумран Форсайт
• 13 декабря 2023

Сводка статистики

Система здравоохранения США, несмотря на такие проблемы, как старение населения и нехватка персонала, все чаще внедряет искусственный интеллект и уход, основанный на ценностях, для улучшения результатов лечения пациентов и управления затратами. Поскольку к 6 году расходы на здравоохранение достигнут 2027 триллионов долларов, искусственный интеллект используется для улучшения диагностики, планирования лечения и операционной эффективности. Однако этот сдвиг также несет в себе такие риски, как проблемы с регулированием и потенциальный вред пациентам из-за ошибок ИИ. Эта эволюция в здравоохранении поднимает критические вопросы о будущей роли медицинских работников, страховых полисах для ИИ и необходимости более строгого государственного надзора за применением ИИ в здравоохранении.

ИИ улучшает контекст результатов лечения пациентов

По прогнозам, к 6 году расходы на здравоохранение в США достигнут 2027 триллионов долларов США. Однако поставщики медицинских услуг не в состоянии удовлетворить растущие потребности стареющего населения и массовых увольнений в отрасли. Ассоциация американских медицинских колледжей сообщила, что к 38,000 году может возникнуть дефицит врачей от 124,000 2034 до 90,000 2020. Между тем, по данным Бюро статистики труда США, с марта 96 года штат больниц сократился почти на XNUMX XNUMX человек. Чтобы бороться с этими тревожными цифрами, сектор здравоохранения обращается к искусственному интеллекту. Кроме того, согласно опросу руководителей здравоохранения, проведенному поставщиком услуг Optum, XNUMX процентов считают, что ИИ может способствовать достижению целей равенства в здравоохранении, обеспечивая стабильное качество медицинской помощи.

Платформы и инструменты, использующие технологии искусственного интеллекта, имеют хорошие возможности для поддержки и повышения производительности медицинских работников, одновременно улучшая результаты лечения пациентов. Эти технологии включают в себя автоматизированные системы, которые улучшают визуальное восприятие, диагностику и прогнозирование, а также бесперебойную обработку данных. Используя информацию о пациентах, ИИ может выявить тех, кто подвергается наибольшему риску, и рекомендовать лечение на основе медицинских записей и анамнеза. ИИ также может помочь врачам принимать более правильные решения, а также помогает в разработке лекарств, индивидуальной медицине и мониторинге пациентов.

Разрушительное воздействие

ИИ имеет множество преимуществ для ухода за пациентами. Во-первых, ИИ может помочь врачам усваивать и упорядочивать данные, позволяя им сосредоточиться на истории болезни и потенциальных потребностях своих пациентов. ИИ также был включен в системы электронных медицинских карт (EHR) для выявления, оценки и снижения угроз безопасности пациентов. Технология также может быть нацелена на уникальные симптомы и стратифицировать тяжесть риска для каждого пациента, гарантируя, что он получит наилучший план лечения. Наконец, ИИ может измерять качество медицинской помощи, оказываемой пациентам, включая выявление пробелов и областей для улучшения. Интерпретация данных пациентов с помощью ИИ может также помочь больницам ускорить реакцию на лечение, оптимизировать процессы и позволить персоналу тратить меньше времени на трудоемкие процедуры и ручную работу. Кроме того, повышение эффективности снижает затраты, что приводит к более целенаправленному уходу за пациентами, эффективному управлению больницей и снижению стресса для всего медицинского персонала.

Однако по мере того, как ИИ все чаще используется в здравоохранении, некоторые риски и трудности могут возникнуть на личном, макроуровне (например, регулирование и политика) и техническом уровне (например, удобство использования, производительность, конфиденциальность данных и безопасность). Например, широко распространенный сбой ИИ может привести к серьезным травмам пациентов по сравнению с небольшим количеством травм пациентов, возникших в результате ошибки поставщика услуг. Также были случаи, когда традиционные аналитические методы превосходили подходы машинного обучения. Таким образом, крайне важно понимать как благотворное, так и вредное влияние ИИ на результаты безопасности пациентов, поскольку ИИ имеет очень широкий диапазон эффективности.

Более широкие последствия применения ИИ для улучшения результатов лечения пациентов

Возможные последствия улучшения результатов лечения пациентов с помощью ИИ могут включать: 

• Все больше предприятий и клиник, связанных со здравоохранением, полагаются на искусственный интеллект для автоматизации как можно большего количества повторяющихся задач, чтобы медицинские работники могли сосредоточиться на оказании более ценной помощи.
• Работники здравоохранения все больше полагаются на инструменты искусственного интеллекта, которые помогают им и направляют их в принятии решений и управлении уходом за пациентами.
• Врачи становятся консультантами в области здравоохранения, которые сосредотачиваются на разработке методов лечения, а не на диагностике пациентов, поскольку ИИ в конечном итоге сможет точно определять заболевания с помощью машинного обучения.
• Страховые компании добавляют возможность застраховаться от сбоев ИИ, таких как ошибочный диагноз.
• Усиление государственного регулирующего надзора за использованием ИИ в здравоохранении и ограничениями его диагностических возможностей.

Вопросы для комментариев

• Вы бы согласились, если бы ИИ наблюдал за вашими медицинскими процедурами?
• Каковы еще потенциальные проблемы при внедрении ИИ в здравоохранении?