AI trendid, mis kujundavad ümber tervishoiu

Klõpsake autori kohta lisateabe saamiseks Ben Lorica.

AI rakendused tervishoius kujutavad endast mitmeid väljakutseid ja kaalutlusi, mis erinevad oluliselt teistest tööstusharudest. Sellele vaatamata on see olnud ka üks juhtivaid tehisintellekti tööle panemisel, kasutades hoolduse parandamiseks tipptasemel tehnoloogiat. Numbrid räägivad enda eest: tervishoiuturu globaalne tehisintellekt peaks kasvama 4.9 miljardilt dollarilt 2020. aastal 45.2i $ 2026 miljardit. Mõned peamised tegurid, mis seda kasvu põhjustavad, on tervishoiuandmete tohutu hulk ja andmekogumite kasvav keerukus, vajadus vähendada kasvavaid tervishoiukulusid ja patsientide vajadused.

Sügav õppimineNäiteks on viimastel aastatel kliinilisse keskkonda märgatavalt tunginud. Eelkõige on arvutinägemine tõestanud oma väärtust meditsiinilises pildistamises, mis aitab sõeluuringul ja diagnoosimisel. Loomuliku keele töötlemine (NLP) on pakkunud märkimisväärset väärtust nii lepinguliste kui ka regulatiivsete probleemide lahendamisel tekstikaevandamise ja andmete jagamisega. Tehisintellekti tehnoloogia üha suurem kasutuselevõtt farmaatsia- ja biotehnoloogiaettevõtete poolt, et kiirendada selliseid algatusi nagu vaktsiinide ja ravimite väljatöötamine, nagu on näha pärast COVID-19 levikut, näitab vaid tehisintellekti tohutut potentsiaali.

Me näeme juba tervishoiu tehisintellektis hämmastavaid edusamme, kuid see on alles algusaeg ja selle väärtuse tõeliseks avamiseks tuleb teha palju tööd, et mõista tööstust kujundavaid väljakutseid, tööriistu ja kasutajaid. Uus uurimus alates John Snow Labs ja gradientvoog, 2021. aasta AI in Healthcare Survey Report, heidab valgust just sellele: kus me oleme, kuhu läheme ja kuidas sinna jõuda. Ülemaailmne uuring uurib tervishoiuorganisatsioonide olulisi kaalutlusi tehisintellekti kasutuselevõtu erinevates etappides, geograafilisi piirkondi ja tehnilisi võimeid, et anda ulatuslik ülevaade tehisintellekti olukorrast tervishoius tänapäeval.               

Üks olulisemaid leide on see, millised tehnoloogiad on tehisintellekti rakendamisel kõige olulisemad. Küsimusele, milliseid tehnoloogiaid nad kavatsevad 2021. aasta lõpuks kasutusele võtta, viitasid peaaegu pooled vastajatest andmete integreerimine. Umbes kolmandik nimetas praegu kasutatavate või aasta lõpuks kasutama hakkavate tehnoloogiate hulgas loomuliku keele töötlust (NLP) ja ärianalüüsi (BI). Pooled tehnilistest juhtidest kasutavad – või varsti hakkavad kasutama – tehnoloogiaid andmete integreerimiseks, NLP-ks, äriteadmiseks ja andmehoidmiseks. See on mõistlik, arvestades, et need tööriistad aitavad mõista tohutuid andmehulki, pidades samal ajal silmas regulatiivseid ja vastutustundlikke tehisintellekti tavasid.

Kui küsiti tehisintellekti tööriistade ja tehnoloogiate kavandatud kasutajate kohta, tuvastasid üle poole vastanutest oma sihtkasutajate hulgas arstid. See näitab, et tehisintellekti kasutavad inimesed, kelle ülesandeks on tervishoiuteenuste osutamine – mitte ainult tehnoloogid ja andmeteadlased, nagu varasematel aastatel. See arv tõuseb veelgi kõrgemale, kui hinnata küpseid organisatsioone või neid, mille tehisintellekti mudeleid on toodetud rohkem kui kaks aastat. Huvitav on see, et peaaegu 60% küpsetest organisatsioonidest pärit vastajatest märkisid ka, et patsiendid on ka nende tehisintellekti tehnoloogiate kasutajad. Vestlusrobotite ja teletervise tulekuga on huvitav näha, kuidas tehisintellekt vohab nii patsientide kui ka teenuseosutajate jaoks järgmise paari aasta jooksul.

Tehisintellektilahenduste loomiseks mõeldud tarkvara kaalumisel oli avatud lähtekoodiga tarkvaral (53%) avalike pilveteenuste pakkujate ees väike eelis (42%). Vaadates aasta kuni kaks aastat ette, näitasid vastajad avatust ka nii kommertstarkvara kui ka kaubandusliku SaaS-i kasutamiseks. Avatud lähtekoodiga tarkvara annab kasutajatele oma andmete üle sellise autonoomia, mida pilveteenuse pakkujad ei saa, seega pole suur üllatus, et rangelt reguleeritud tööstusharu, nagu tervishoid, oleks andmete jagamise suhtes ettevaatlik. Sarnaselt valib enamik ettevõtteid, kellel on kogemusi tehisintellektimudelite tootmises juurutamisel, valideerida mudeleid oma andmete ja seirevahendite abil, mitte kolmandate osapoolte või tarkvaramüüjate hinnangute alusel. Kui varasema etapi ettevõtted on vastuvõtlikumad kolmandatest osapooltest partnerite uurimisele, siis küpsemad organisatsioonid kalduvad kasutama konservatiivsemat lähenemist.                      

Üldiselt jäi suhtumine samaks, kui küsiti peamiste kriteeriumide kohta, mida kasutatakse tehisintellektilahenduste, tarkvarateekide või SaaS-i lahenduste ning konsultatsiooniettevõtete hindamisel. Kuigi vastused varieerusid iga kategooria puhul veidi, ei arvanud tehnilised juhid, et andmeid ei jagata tarkvaramüüjatega ega nõustamist. ettevõtted, võimalus koolitada oma mudeleid ja tipptasemel täpsus kui peamised prioriteedid. Tervishoiuspetsiifilised mudelid ja teadmised tervishoiu andmetöötluse, integratsiooni ja vastavuse vallas olid nimekirja esikohal, kui neilt küsiti lahenduste ja potentsiaalsete partnerite kohta. Privaatsus, täpsus ja tervishoiukogemus on AI kasutuselevõtu jõud. On selge, et tehisintellekt on valmis veelgi suuremaks kasvuks, kuna andmed kasvavad ning tehnoloogia ja turvameetmed paranevad. Tervishoid, mida võib mõnikord pidada kiireks kasutuselevõtuks mahajäänuks, on hakanud kasutama tehisintellekti ja juba näeb selle olulist mõju. Kuigi selle lähenemine, parimad tööriistad ja tehnoloogiad ning AI rakendused võivad erineda teistest tööstusharudest, on põnev näha, mis on järgmise aasta uuringutulemuste jaoks varuks.

Allikas: https://www.dataversity.net/the-ai-trends-reshaping-health-care/