人工智能在医疗保健领域的市值在2020年创下新高 美元6.7bn. 该领域的专家和技术资深人士还透露，到 8.6 年，该行业的价值将达到 2025 亿美元左右，医疗保健收入将来自多达 22 种不同的人工智能医疗保健解决方案。
当您阅读时，全球正在发生大量创新，以促进医疗保健服务、提升服务交付、为更好的疾病诊断铺平道路等等。 人工智能驱动的医疗保健行业的时机已经成熟。
让我们探索人工智能在医疗保健中的好处，同时分析所涉及的挑战。 正如我们对两者的理解，我们还将触及生态系统不可或缺的风险。
人工智能在医疗保健中的好处
让我们先从好事开始。 医疗保健领域的人工智能做得非常出色。 它还完成了人类从未有过的壮举——预测肾脏问题和其他一些遗传疾病等疾病的发作。 为了给你一个更好的主意，这里有一个广泛的列表：
- 谷歌健康已经破解了检测肾损伤发生前几天的密码。 当前的诊断和医疗服务只能在伤害发生后才能检测到伤害，但借助 Google Health，医疗保健提供者可以准确预测伤害的发生。
- 人工智能在以培训或辅助学习的形式共享知识方面非常有帮助。 放射学和眼科等专业领域需要丰富的专业知识，而这些专业知识只能由退伍军人传授给初学者或初学者。 然而，在人工智能的帮助下，新进入者可以自主学习诊断和治疗程序。 人工智能正在帮助实现知识的民主化。
- 医疗保健组织每天都会执行大量冗余任务。 AI 的进入让他们可以将此类任务自动化，并将更多时间花在优先级更高的任务上。 这在诊所或医院管理、EHR 维护、患者监测等方面非常有益。
- AI 算法还显着降低了运营费用并最大限度地延长了输出时间。 从更快的诊断到个性化的治疗计划，人工智能正在以具有成本效益的价格带来效率。
- 正在开发由人工智能算法驱动的机器人应用程序，以帮助外科医生执行关键手术。 专用的 AI 系统可确保精度并最大限度地减少手术的后果或副作用。
人工智能在医疗保健领域的风险和挑战
虽然人工智能在医疗保健方面具有优势，但人工智能实施也存在某些缺点。 这些都是就其部署所涉及的挑战和风险而言的。 让我们详细看看两者。
错误范围
每当我们谈论人工智能时，我们天生就相信它们是完美的，它们不会犯错。 虽然 AI 系统经过训练可以通过算法和条件精确地完成它们应该做的事情，但错误可能源于不同的其他方面和原因。 由于用于训练目的的低质量数据或低效算法导致的错误可能会限制 AI 模块提供准确结果的能力。
当这种情况随着时间的推移发生时，依赖于这些 AI 模块的流程和工作流程可能会持续产生糟糕的结果。 例如，尽管自动化，诊所或医院在床位管理实践方面可能效率低下，聊天机器人可能会错误地诊断出有 Covid-19 或更糟等问题的个人，错过诊断等等。
数据的一致可用性
如果质量数据的可用性是一个挑战，那么它的持续可用性也是一个挑战。 基于人工智能的医疗保健模块需要大量数据用于培训目的，而医疗保健是一个数据分散在部门和部门之间的部门。 您会发现药房记录形式的非结构化数据多于结构化数据， 电子健康档案、可穿戴设备和健身追踪器的数据、保险记录等。
因此，在注释和标记医疗保健数据方面有大量工作，即使它们可用于特定用例。 数据的这种碎片化也增加了错误的范围。
数据偏差
AI 模块反映了他们所学的内容及其背后的算法。 如果这些算法或数据集存在偏差，结果也必然会倾向于特定的结果。 例如，如果移动医疗应用程序由于没有接受过特定口音的培训而无法响应特定口音，则无障碍医疗保健的目的就失去了。 虽然这只是一个例子，但有一些关键的例子可能是生与死的分界线。
隐私和网络安全挑战
医疗保健涉及一些关于个人的最机密信息，例如他们的个人详细信息、疾病和疑虑、血型、过敏状况等。 当使用人工智能系统时，它们的数据经常被医疗保健部门的几个部门使用和共享，以提供精确的服务。 这会导致隐私问题，用户会担心他们的数据被用于各种目的。 关于临床试验，概念如 数据去标识化 也进入画面。
硬币的另一面是网络安全，其中这些数据集的安全性和机密性最为重要。 由于利用者会触发复杂的攻击，因此必须保护医疗保健数据免受任何形式的破坏和危害。
总结
这些都是需要解决和解决的挑战，以使 AI 模块尽可能密封。 人工智能实施的重点是消除运营中的恐惧和怀疑，但这些挑战目前正在推动成就。 克服这些挑战的一种方法是 来自 Shaip 的高质量医疗保健数据集 没有偏见，并且遵守严格的监管准则。
