4 अद्वितीय डाटा चुनौतिहरु स्वास्थ्य सेवा कारणहरु मा एआई को उपयोग

यो पर्याप्त पटक भनिएको छ तर एआई स्वास्थ्य सेवा उद्योगमा खेल-परिवर्तक साबित भइरहेको छ। हेल्थकेयर चेनमा निष्क्रिय सहभागी भएर, बिरामीहरूले अब एयरटाइट एआई-संचालित रोगी निगरानी प्रणाली, पहिरन योग्य उपकरणहरू, तिनीहरूको अवस्थाको दृश्यात्मक अन्तरदृष्टि, र थप मार्फत आफ्नो स्वास्थ्यको जिम्मा लिइरहेका छन्। डाक्टरहरू र स्वास्थ्य सेवा प्रदायकहरूको दृष्टिकोणबाट, AI ले रोबोटिक हातहरू, परिष्कृत विश्लेषण र निदान मोड्युलहरू, सहायक सर्जिकल बटहरू, आनुवंशिक विकारहरू र चिन्ताहरू पत्ता लगाउन भविष्यवाणी गर्ने पखेटाहरू, र थपको लागि मार्ग प्रशस्त गर्दैछ।

जे होस्, एआईले स्वास्थ्य सेवाका पक्षहरूलाई प्रभाव पार्न जारी राखेको छ, के समान रूपमा बढिरहेको छ डाटा उत्पादन र मर्मत सम्भारसँग सम्बन्धित चुनौतीहरू। तपाईलाई थाहा छ, एआई मोड्युल वा प्रणालीले लामो समयसम्म सान्दर्भिक र सान्दर्भिक डेटासेटहरूसँग ठीक तालिम लिएको खण्डमा मात्र राम्रो प्रदर्शन गर्न सक्छ।

ब्लगमा, हामी विज्ञहरू र स्वास्थ्य सेवा विशेषज्ञहरूले सामना गर्ने अनौठो चुनौतीहरूको अन्वेषण गर्नेछौं जब स्वास्थ्य सेवामा AI को प्रयोगका केसहरू तिनीहरूको जटिलताहरूको सन्दर्भमा बढ्दै जान्छ।

1. गोपनीयता कायम राख्नमा चुनौतीहरू

स्वास्थ्य सेवा एक क्षेत्र हो जहाँ गोपनीयता महत्त्वपूर्ण छ। मा जाने विवरणहरु बाट इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रेकर्ड बिरामीहरूको र क्लिनिकल परीक्षणको क्रममा सङ्कलन गरिएको डाटा जुन टाढाको बिरामी निगरानीको लागि पहिरन योग्य उपकरणहरू प्रसारण गर्दछ, स्वास्थ्य सेवा स्पेसको प्रत्येक इन्चले अत्यधिक गोपनीयताको माग गर्दछ।

यदि त्यहाँ धेरै गोपनीयता समावेश छ भने, नयाँ एआई अनुप्रयोगहरू जुन स्वास्थ्य सेवामा प्रयोग गरिन्छ कसरी प्रशिक्षित हुन्छन्? ठीक छ, धेरै अवस्थामा, बिरामीहरूलाई सामान्यतया थाहा छैन कि तिनीहरूको डेटा अध्ययन र अनुसन्धान उद्देश्यका लागि प्रयोग भइरहेको छ। HIPAA द्वारा उल्लिखित नियमहरूले यो पनि संकेत गर्दछ कि संगठनहरू र स्वास्थ्य सेवा प्रदायकहरूले स्वास्थ्य सेवा कार्यहरूको लागि बिरामी डेटा प्रयोग गर्न सक्छन् र डेटा र अन्तर्दृष्टिहरू सान्दर्भिक व्यवसायहरूसँग साझेदारी गर्न सक्छन्।

यसका लागि वास्तविक संसारका धेरै उदाहरणहरू छन्। आधारभूत समझको लागि, बुझ्नुहोस् कि गुगलले मेयो क्लिनिकसँग 10-वर्षको अनुसन्धान समझदारी कायम राख्छ र डेटामा सीमित पहुँच साझा गर्दछ। अज्ञात वा पहिचान नगरिएको.

यद्यपि यो एकदमै स्पष्ट छ, धेरै AI-आधारित स्टार्टअपहरू जसले बजारमा भविष्यवाणी गर्ने विश्लेषणात्मक समाधानहरू रोल आउट गर्न काम गर्दछ, सामान्यतया तिनीहरूको गुणस्तर AI प्रशिक्षण डेटाको स्रोतको बारेमा मौन हुन्छन्। यो स्पष्ट रूपमा प्रतिस्पर्धात्मक कारणहरूको कारण हो।

यस्तो संवेदनशील विषय भएकोले, गोपनीयता एउटा यस्तो चीज हो जुन दिग्गजहरू, विशेषज्ञहरू, र अनुसन्धानकर्ताहरू निरन्तर सेतो टोपीमा उत्सुक छन्। त्यहाँ डेटा डि-पहिचानको लागि HIPAA प्रोटोकलहरू छन् र ठाउँमा पुन: पहिचानको लागि खण्डहरू छन्। अगाडि बढ्दै, हामीले उन्नत AI समाधानहरू विकास गर्दा कसरी निर्बाध रूपमा गोपनीयता स्थापना गर्न सकिन्छ भनेर काम गर्नुपर्नेछ।

2. पूर्वाग्रह र त्रुटिहरू हटाउनमा चुनौतीहरू

स्वास्थ्य सेवा खण्डमा त्रुटिहरू र पूर्वाग्रहहरू बिरामीहरू र स्वास्थ्य सेवा संगठनहरूको लागि घातक साबित हुन सक्छ। गलत स्थानमा वा गलत कोशिकाहरू, सुस्तता, वा लापरवाहीबाट उत्पन्न हुने त्रुटिहरूले बिरामीहरूको लागि औषधि वा निदानको पाठ्यक्रम परिवर्तन गर्न सक्छ। पेन्सिलभेनिया रोगी सुरक्षा प्राधिकरण द्वारा जारी गरिएको एक रिपोर्टले EHR मोड्युलहरूमा लगभग 775 समस्याहरू पहिचान गरिएको खुलासा गरेको छ। यसमध्ये, मानव-बाउन्ड त्रुटिहरू लगभग 54.7% र मेसिन-बाउन्ड त्रुटिहरू 45.3% नजिक छन्।

त्रुटिहरू बाहेक, पूर्वाग्रहहरू अर्को गम्भीर कारण हुन् जसले स्वास्थ्य सेवा कम्पनीहरूमा अवांछनीय परिणामहरू ल्याउन सक्छ। त्रुटिहरूको विपरीत, पूर्वाग्रहहरू पत्ता लगाउन वा पहिचान गर्न धेरै गाह्रो हुन्छ किनभने निश्चित विश्वास र अभ्यासहरूमा अन्तर्निहित झुकाव हुन्छ।

पूर्वाग्रह कसरी खराब हुन सक्छ भन्ने एक उत्कृष्ट उदाहरण एक रिपोर्टबाट आउँछ, जसले साझा गर्दछ कि मानिसहरूमा छालाको क्यान्सर पत्ता लगाउन प्रयोग गरिने एल्गोरिदमहरू कालो छालाको टोनहरूमा कम सटीक हुन्छन् किनभने तिनीहरू प्रायः गोरा छाला टोनहरूमा लक्षणहरू पत्ता लगाउन प्रशिक्षित थिए। पूर्वाग्रहहरू पत्ता लगाउन र हटाउनु महत्त्वपूर्ण छ र स्वास्थ्य सेवामा AI को भरपर्दो प्रयोगको लागि अगाडि बढ्ने एकमात्र तरिका हो।