Patikimoms AI sistemoms reikia aukštos kokybės duomenų iš daugelio šaltinių. Sveikatos priežiūros srityje geri sprendimai priklauso nuo tikslios, išsamios ir savalaikės paciento informacijos. Dėl netinkamų duomenų gali būti klaidingi dirbtinio intelekto rezultatai, dėl kurių gali būti nustatytos klaidingos diagnozės arba netinkamas gydymas. „Sand Technologies“ ataskaitoje teigiama, kad dėl prastos duomenų kokybės įmonės kasmet praranda vidutiniškai 12,9 mln. Sveikatos priežiūros srityje tai gali reikšti riziką pacientų saugai ir didesnes išlaidas.
Ligoninės duomenys gaunami iš daugelio vietų: elektroninių sveikatos įrašų (EHR), laboratorinių tyrimų, vaizdo gavimo aparatų, nešiojamų prietaisų ir administracinių sistemų. Šie šaltiniai gali būti išskaidyti, kartoti arba turėti skirtingus formatus. Dėl to AI sunku juos tinkamai sujungti. Vėlavimas atnaujinti paciento informaciją, vadinamas duomenų delsa, taip pat kenkia dirbtiniam intelektui, ypač kritiniais atvejais.
Kibernetinio saugumo grėsmės taip pat kelia pavojų duomenims. „Sand Technologies“ duomenimis, 2023 m. visame pasaulyje kenkėjiškų programų atakų skaičius viršijo 6 mlrd. Sveikatos priežiūra yra didelis tikslas, nes pacientų duomenys yra jautrūs. Labai svarbu laikytis duomenų privatumo įstatymų, tokių kaip HIPAA. Dirbtinio intelekto sistemos turi naudoti tvirtą šifravimą, saugius ryšio metodus ir reguliarius saugumo patikrinimus, kad sustabdytų pažeidimus ir nesulėtėtų sistemos.
Medicinos vadovai ir IT darbuotojai turėtų kruopščiai išvalyti, tikrinti ir standartizuoti duomenis prieš naudodami AI. Vieno pagrindinio pacientų duomenų šaltinio sukūrimas ir klaidų taisymas dažnai padeda išlaikyti tikslius duomenis. Taip pat labai svarbu pasirinkti AI pardavėjus, kurie turi aiškias duomenų perdavimo taisykles ir tvirtą saugumą, kad apsaugotų pacientus ir sumažintų finansinę riziką.
Naršymas pagal reguliavimo kliūtis Jungtinėse Valstijose
Įstatymų laikymasis yra didelis iššūkis naudojant AI sveikatos priežiūros srityje. JAV HIPAA kontroliuoja, kaip pacientų sveikatos informacija yra privati ir saugi. Sveikatos priežiūros AI sistemos turi laikytis HIPAA taisyklių ne tik paleidžiant, bet ir visą laiką, kol jos naudojamos. Jei jie to nepadarys, organizacija gali susilaukti baudų ir prarasti paciento pasitikėjimą.
JAV maisto ir vaistų administracija (FDA) taip pat kontroliuoja kai kuriuos AI medicinos prietaisus, ypač tuos, kurie padeda diagnozuoti ar gydyti pacientus. FDA turi skaitmeninių sveikatos inovacijų veiksmų planą, kuriame teigiama, kad programinė įranga, naudojama kaip medicinos prietaisas (SaMD), turi parodyti, kad ji gerai veikia realiame gyvenime. Taip pat reikia atlikti patikrinimus po pateikimo į rinką ir aiškiai nurodyti, kaip jį naudoti. Daugelis dirbtinio intelekto įrankių nėra tiesiogiai stebimi FDA, tačiau tie, kurie turi didelę klinikinę riziką, turi išlaikyti sunkius testus.
Taip pat kyla teisinių klausimų, kam priklauso ir kas yra atsakingas, jei kas nors negerai. Shaunas Dippnallas iš Sand Technologies teigia, kad neaiški AI išradimų nuosavybė gali sukelti problemų, atidėti naudojimą ir padidinti išlaidas. Pacientų sauga taip pat kelia susirūpinimą, nes gydytojai vis tiek turi būti atsakingi už sprendimus, priimtus pasitelkus dirbtinio intelekto pagalbą, net jei dirbtinis intelektas daro klaidų, kurių gydytojai nesupranta. Tai reiškia, kad žmonės turi prižiūrėti AI sprendimus, kad išlaikytų atskaitomybę.
Priimdamos dirbtinį intelektą, JAV medicinos grupės turėtų glaudžiai bendradarbiauti su teisininkais ir atitikties komandomis. Jiems reikia aiškių sutarčių apie tai, kam priklauso duomenys, intelektinės nuosavybės teisės ir kas yra atsakingas iškilus problemoms. Organizacijos turėtų turėti politiką, kuri paaiškintų gydytojų vaidmenį tikrinant AI sprendimus. Reguliarūs auditai ir etikos komitetai gali padėti dirbtinio intelekto naudojimą teisėtai ir sąžiningai.
Etinės aplinkybės diegiant AI
Yra daug etinių problemų, susijusių su AI naudojimu sveikatos priežiūros srityje. Svarbu gerbti pacientų teises, mažinti DI šališkumą, paaiškinti, kaip AI priima sprendimus, ir išlaikyti žmogaus nuomonę rūpinantis. AI rezultatai priklauso nuo duomenų, kuriais jis mokomas. Jei duomenys neatspindi visų tipų pacientų, kai kurioms grupėms AI gali pateikti klaidingus rezultatus. Stebėti šališkumą ir naudoti įvairius duomenis svarbu užtikrinti, kad priežiūra būtų teisinga visiems.
Taip pat svarbu aiškiai suprasti, kaip veikia AI. Gydytojai ir pacientai turėtų žinoti, kaip pateikiami AI pasiūlymai. Kai dirbtinį intelektą sunku suprasti, sunkiau būti atsakingam už klaidas ir pasitikėti sistema. Standartai, tokie kaip Didžiosios Britanijos standartų institucijos BS 30440:2023, pateikia saugos, etikos ir skaidrumo gaires, kurių gali laikytis JAV grupės.
Kitas svarbus klausimas yra paciento privatumas. AI įrankiai turi kruopščiai apsaugoti jautrius sveikatos duomenis ir aiškiai nurodyti pacientams, kaip naudojami jų duomenys. AI turėtų padėti gydytojams priimti sprendimus, o ne juos pakeisti. Tai palaiko tvirtus paciento ir paslaugų teikėjo santykius ir neleidžia pernelyg pasitikėti mašinomis.
Praktikos administratoriai turėtų sudaryti komandas su gydytojais, duomenų mokslininkais, etikos specialistais ir teisės ekspertais, kad sąžiningai vadovautų dirbtinio intelekto naudojimu. Sveikatos priežiūros darbuotojų mokymas suprasti AI padeda jiems įvertinti DI rezultatus ir paaiškinti juos pacientams.
AI suderinimas su klinikinėmis darbo eigomis: automatizavimas ir efektyvumas
Viena svarbi, bet dažnai praleista dirbtinio intelekto naudojimo sveikatos priežiūros srityje dalis yra užtikrinti, kad jis gerai derėtų su kasdieniu darbu. Jei AI įrankiai nesutampa su klinikinėmis darbo eigomis, jie gali pridėti daugiau darbo, o ne mažiau. Dėl to gydytojai ir darbuotojai gali priešintis AI naudojimui ir sumažinti sėkmę.
Moustafa Abdelwanis atliktas tyrimas rodo, kad darbo eigos problemos yra didžiausia kliūtis dirbtinio intelekto naudojimui klinikose. Jei dirbtinis intelektas siunčia per daug įspėjimų, reikia daug pataisyti rankiniu būdu arba netinkamai veikia su elektroniniais sveikatos įrašais, darbuotojai gali patirti stresą ir pavargti. Tai gali pakenkti paciento priežiūrai.
Gali padėti dirbtinio intelekto naudojimas įprastoms administratoriaus užduotims automatizuoti. Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto sistemos, pvz., Simbo AI, tvarko telefono skambučius dėl planavimo, receptų papildymo ir draudimo patikrinimų. Tai leidžia darbuotojams sutelkti dėmesį į sudėtingesnes užduotis, kurioms reikia žmogaus pagalbos.
Kad dirbtinis intelektas veiktų gerai, dizainas turi būti sutelktas į vartotojus, kad sistemos būtų lengvos ir atitiktų klinikines užduotis. Sveikatos priežiūros grupės turėtų anksti įtraukti vartotojus kurdamos ir diegdamos dirbtinį intelektą. Taip pat reikia mokymų, kad darbuotojai galėtų užtikrintai naudotis AI. Abdelwaniso tyrimas teigia, kad mokymosi trūkumas gali blokuoti AI naudą. Atsiliepimai ir nuolatinis AI efektų stebėjimas padeda laikui bėgant išspręsti darbo eigos problemas.
JAV sveikatos priežiūra skiriasi nuo privačių biurų iki ligoninių ir klinikų. Reikia pritaikytų sprendimų, kad atitiktų skirtingus nustatymus. IT vadovai turėtų sutelkti dėmesį į tai, kad dirbtinio intelekto įrankiai veiktų su dabartinėmis sistemomis, tokiomis kaip EHR, o administratoriai turėtų investuoti į aparatinę įrangą ir tinklus, palaikančius AI.
Praktiniai pavyzdžiai ir įžvalgos JAV sveikatos priežiūrai
Kai kurie realūs AI pavyzdžiai parodo JAV klinikinės aplinkos galimybes ir iššūkius. Pavyzdžiui, Viz.ai yra AI insulto platforma, kuri naudoja HIPAA suderinamą sistemą. Ji padeda koordinuoti insulto priežiūros komandas siunčiant saugius įspėjimus realiuoju laiku ir dalijantis duomenimis. Tai pagerino darbo eigą ir pacientų priežiūrą išlaikant duomenų privatų.
Bandymai, tokie kaip PULsE-AI Anglijoje, rodo problemų, kai į bendrosios praktikos sistemas įtraukiami AI patikros įrankiai prieširdžių virpėjimui. Problemos buvo programinės įrangos nesuderinamumas, išteklių trūkumas ir prastos paskatos. Tai rodo, kad ne tik technologijos, bet ir planavimo bei pinigų klausimai.
JAV svarbu investuoti į infrastruktūrą, įtraukti daug ekspertų ir nuolat atnaujinti AI algoritmus, kad būtų užtikrinta sėkmė. Klinikai turėtų dalyvauti AI procese, o dirbtinio intelekto mokymo turi pakakti, kad būtų išvengta pasipriešinimo. FDA nurodymų naudojimas padeda paruošti dirbtinio intelekto produktus patvirtinti.
Baigiamosios mintys apie įgyvendinimo strategiją
Norint sėkmingai naudoti dirbtinį intelektą JAV klinikose, reikia suderinti technologijas, žmones ir organizacinį pasirengimą. Medicinos vadovai ir IT lyderiai turėtų laikytis nuoseklaus požiūrio:
- Vertinimo etapas: Patikrinkite esamas sistemas, duomenų kokybę, įstatymus ir darbuotojų įgūdžius. Raskite kliūčių žmonėse, technologijose ir organizacijoje.
- Diegimo etapas: Sudarykite aiškius AI planus atlikdami techninę sąranką, mokymus, darbo eigos pritaikymą ir teisinius veiksmus.
- Nuolatinio stebėjimo etapas: Nuolat tikrinkite AI našumą, šališkumą, saugą ir naujinimus. Suteikite darbuotojams būdų pateikti atsiliepimus ir išspręsti problemas.
Šis procesas gali išspręsti tokias problemas kaip prastas mokymas, blogi duomenys, teisinės taisyklės ir darbo eigos problemos. Norint tai tęsti ir užtikrinti, kad dirbtinis intelektas padėtų saugiai sveikatos priežiūrai, reikia tvirto vadovavimo ir pakankamai finansavimo.
Vertindami dirbtinio intelekto tiekėjus, pvz., „Simbo AI“, sutelkite dėmesį į sistemas su aiškiomis duomenų taisyklėmis, teisės aktų laikymusi, etika ir lengvu darbo eigos automatizavimu. Tai gali padėti sukurti dirbtinio intelekto įrankius, kurie pagerina biuro darbą ir pacientų priežiūrą.
Didžiausią dėmesį skirdamos duomenų tikslumui, įstatymų laikymuisi, etiškam naudojimui ir dirbtinio intelekto pritaikymui darbo eigoms, JAV sveikatos priežiūros grupės gali imtis gerų žingsnių, kad išspręstų su AI pritaikymu susijusias problemas. Tokiu būdu jie gali pagerinti sveikatos priežiūrą naudodami dirbtinį intelektą, kad pagerintų operacijas, padėtų diagnozuoti ir palaikytų pacientų priežiūrą skaitmeniniame amžiuje.
Dažnai užduodami klausimai
Kokie yra pagrindiniai AI integravimo į sveikatos priežiūrą pranašumai?
Dirbtinis intelektas pagerina sveikatos priežiūrą, padidindamas išteklių paskirstymą, sumažindamas išlaidas, automatizuodamas administracines užduotis, pagerindamas diagnostikos tikslumą, įgalindamas individualizuotą gydymą ir paspartindamas vaistų kūrimą, todėl sveikatos priežiūra tampa veiksmingesnė, prieinamesnė ir ekonomiškesnė.
Kaip AI prisideda prie medicininių įrašų ir klinikinių dokumentų?
Dirbtinis intelektas automatizuoja ir supaprastina medicininį rašymą, tiksliai perrašydamas gydytojo ir paciento sąveiką, sumažindamas dokumentacijos laiką, sumažindamas klaidas ir leisdamas sveikatos priežiūros paslaugų teikėjams daugiau dėmesio skirti pacientų priežiūrai ir klinikinių sprendimų priėmimui.
Kokie iššūkiai kyla diegiant AI technologijas klinikinėje praktikoje?
Iššūkiai apima aukštos kokybės sveikatos duomenų apsaugą, teisines ir reguliavimo kliūtis, techninę integraciją su klinikinėmis darbo eigomis, saugos ir patikimumo užtikrinimą, tvarų finansavimą, organizacijos pasipriešinimo įveikimą ir etinių bei socialinių problemų valdymą.
Kas yra Europos dirbtinio intelekto įstatymas (AI įstatymas) ir kaip jis veikia dirbtinį intelektą sveikatos priežiūros srityje?
AI įstatyme nustatomi reikalavimai didelės rizikos dirbtinio intelekto sistemoms medicinoje, pvz., rizikos mažinimo, duomenų kokybės, skaidrumo ir žmogaus priežiūros, siekiant užtikrinti saugų, patikimą ir atsakingą AI kūrimą ir diegimą visoje ES.
Kaip Europos sveikatos duomenų erdvė (EHDS) padeda dirbtinio intelekto plėtrai sveikatos priežiūros srityje?
EHDS leidžia saugiai antriniu būdu naudoti elektroninius sveikatos duomenis moksliniams tyrimams ir dirbtinio intelekto algoritmų mokymui, skatinant naujoves, kartu užtikrinant duomenų apsaugą, sąžiningumą, pacientų kontrolę ir teisingas dirbtinio intelekto programas sveikatos priežiūros srityje visoje ES.
Kokią teisinę apsaugą teikia naujoji atsakomybės už gaminius direktyva sveikatos priežiūros dirbtinio intelekto sistemoms?
Direktyvoje programinė įranga, įskaitant dirbtinį intelektą, klasifikuojama kaip produktas, taikant gamintojų atsakomybę be kaltės ir užtikrinant, kad aukos galėtų reikalauti kompensacijos už žalą, padarytą sugedusių AI produktų, taip padidinant pacientų saugą ir teisinį aiškumą.
Kokie praktiniai dirbtinio intelekto pritaikymai klinikinėje aplinkoje yra paryškinti straipsnyje?
Pavyzdžiui, ankstyvas sepsio nustatymas intensyviosios terapijos skyriuje, naudojant nuspėjamus algoritmus, AI pagrįstas krūties vėžio nustatymas mamografijoje, viršijantis žmogaus tikslumą, ir AI optimizuojantis pacientų planavimą ir darbo eigos automatizavimą.
Kokios iniciatyvos vykdomos siekiant paspartinti dirbtinio intelekto naudojimą sveikatos priežiūros srityje ES?
Tokios iniciatyvos kaip AICare@EU sutelktos į DI diegimo kliūčių įveikimą, kartu su finansavimo kvietimais (EU4Health), SHAIPED projektu, skirtu AI modelio patvirtinimui naudojant EHDS duomenis, ir tarptautiniam bendradarbiavimui su PSO, EBPO, G7 ir G20 politikos derinimo srityje.
Kaip dirbtinis intelektas pagerina farmacinius procesus pagal straipsnį?
Dirbtinis intelektas pagreitina vaistų atradimą nustatydamas taikinius, optimizuoja vaistų dizainą ir dozavimą, padeda atlikti klinikinius tyrimus per pacientų stratifikaciją ir modeliavimą, pagerina gamybos kokybės kontrolę ir supaprastina teisės aktų pateikimą bei saugos stebėjimą.
Kodėl pasitikėjimas yra esminis aspektas integruojant dirbtinį intelektą į sveikatos priežiūrą ir kaip jis skatinamas?
Pasitikėjimas yra būtinas norint priimti ir priimti dirbtinį intelektą; tai skatinama pasitelkiant skaidrias dirbtinio intelekto sistemas, aiškius reglamentus (AI įstatymas), duomenų apsaugos priemones (BDAR, EHDS), tvirtus saugos testus, žmogaus priežiūrą ir veiksmingą teisinę sistemą, saugančią pacientus ir paslaugų teikėjus.