A mesterséges intelligencia trendjei átalakítják az egészségügyet

Kattintson, ha többet szeretne megtudni a szerzőről Ben Lorica.

A mesterséges intelligencia alkalmazása az egészségügyben számos kihívást és megfontolást vet fel, amelyek lényegesen különböznek a többi iparágtól. Ennek ellenére az egyik vezető szerepet tölt be a mesterséges intelligencia alkalmazásában, kihasználva a legmodernebb technológiát az ellátás javítására. A számok magukért beszélnek: A globális mesterséges intelligencia az egészségügyi piacon a 4.9-as 2020 milliárd dollárról várhatóan növekszik. $ 45.2 milliárd 2026. A növekedést előidéző ​​néhány fő tényező az egészségügyi adatok hatalmas mennyisége és az adatkészletek egyre bonyolultabbá válása, a növekvő egészségügyi költségek csökkentésének szükségessége, valamint a változó betegek igényei.

Mély tanuláspéldául az elmúlt néhány évben jelentős betörést hajtott végre a klinikai környezetben. A számítógépes látás különösen az orvosi képalkotásban bizonyította értékét a szűrés és a diagnózis segítésében. Természetes nyelvi feldolgozás (NLP) jelentős értéket képviselt a szövegbányászattal és az adatmegosztással kapcsolatos szerződéses és szabályozási aggályok kezelésében. A mesterséges intelligencia technológiájának a gyógyszerészeti és biotechnológiai cégek általi egyre nagyobb elterjedése az olyan kezdeményezések felgyorsítása érdekében, mint az oltóanyagok és gyógyszerek fejlesztése, amint az a COVID-19 nyomán is látható, csak példázza az AI hatalmas potenciálját.

Már most is elképesztő előrelépéseket látunk az egészségügyi mesterséges intelligencia terén, de ez még a kezdeti időkben jár, és annak érdekében, hogy valóban kiaknázzuk az értékét, még sokat kell dolgozni az iparágat formáló kihívások, eszközök és tervezett felhasználók megértésében. Új kutatás innen John Snow Labs és Gradiens Flow, 2021. évi mesterséges intelligencia az egészségügyi felmérésben jelentés, éppen erre világít rá: hol vagyunk, hová tartunk, és hogyan juthatunk el oda. A globális felmérés azokat a fontos szempontokat tárja fel, amelyeket az egészségügyi szervezeteknek a mesterséges intelligencia alkalmazásának különböző szakaszaiban, földrajzi elhelyezkedésben és technikai felkészültségben kell figyelembe venni, hogy átfogó képet nyújtsanak a mesterséges intelligencia jelenlegi állapotáról az egészségügyben.               

Az egyik legjelentősebb megállapítás az, hogy mely technológiák állnak az első helyen az AI megvalósítása során. Arra a kérdésre, hogy milyen technológiákat terveznek bevezetni 2021 végére, a válaszadók csaknem fele erre hivatkozott adatintegráció. Körülbelül egyharmaduk a természetes nyelvi feldolgozást (NLP) és az üzleti intelligenciát (BI) említette azon technológiák között, amelyeket jelenleg használnak vagy az év végéig használni kívánnak. A műszaki vezetőnek tartottak fele használ – vagy hamarosan használni fog – adatintegrációs, NLP-, üzleti intelligencia- és adattárház-technológiákat. Ez logikus, tekintve, hogy ezek az eszközök hatalmas mennyiségű adat megértését segítik elő, miközben szem előtt tartják a szabályozási és felelős mesterséges intelligencia gyakorlatokat.

Az AI-eszközök és -technológiák tervezett felhasználóira vonatkozó kérdésre a válaszadók több mint fele klinikusokat jelölt meg célfelhasználói között. Ez azt jelzi, hogy az AI-t az egészségügyi szolgáltatások nyújtásával megbízott emberek használják – nem csak technológusok és adattudósok, mint az elmúlt években. Ez a szám még magasabbra emelkedik, ha az érett szervezeteket értékeljük, vagy azokat, amelyek több mint két éve gyártanak mesterséges intelligencia modelleket. Érdekes módon az érett szervezetekből származó válaszadók közel 60%-a azt is jelezte, hogy a betegek egyben az AI-technológiáik felhasználói is. A chatbotok és a távegészségügy megjelenésével érdekes lesz látni, hogyan terjed el az AI mind a betegek, mind a szolgáltatók körében az elkövetkező néhány évben.

A mesterséges intelligencia-megoldások kiépítésére szolgáló szoftverek mérlegelése során a nyílt forráskódú szoftverek (53%) enyhe előnnyel jártak a nyilvános felhőszolgáltatókkal szemben (42%). Egy-két évre tekintve a válaszadók nyitottak a kereskedelmi szoftverek és a kereskedelmi SaaS használatára is. A nyílt forráskódú szoftverek olyan szintű autonómiát biztosítanak a felhasználóknak adataik felett, amelyet a felhőszolgáltatók nem tudnak, így nem meglepő, hogy egy olyan erősen szabályozott iparág, mint az egészségügy, óvakodna az adatmegosztástól. Hasonlóképpen, a mesterséges intelligencia-modellek éles üzembe helyezésében tapasztalattal rendelkező vállalatok többsége úgy dönt, hogy saját adataival és megfigyelőeszközeivel validálja a modelleket, nem pedig harmadik féltől vagy szoftverszállítótól származó értékelést. Míg a korábbi szakaszban lévő vállalatok fogékonyabbak a külső partnerek felkutatására, az érettebb szervezetek inkább konzervatívabb megközelítést alkalmaznak.                      

Általában az attitűdök változatlanok maradtak, amikor a mesterséges intelligencia-megoldások, a szoftverkönyvtárak vagy SaaS-megoldások, valamint a tanácsadó cégek értékelésére használt kulcsfontosságú kritériumokról kérdezték őket. Noha a válaszok kategóriánként némileg eltérőek voltak, a műszaki vezetők úgy vélték, hogy nincs szükség adatmegosztásra a szoftvergyártókkal vagy tanácsadással cégek, saját modelljeik képzésének lehetősége és a legkorszerűbb pontosság a legfontosabb. Az egészségügy-specifikus modellek és szakértelem az egészségügyi adattervezés, integráció és megfelelőség terén vezették a listát, amikor a megoldásokról és a lehetséges partnerekről kérdezték. Az adatvédelem, a pontosság és az egészségügyi ellátásban szerzett tapasztalatok azok az erők, amelyek a mesterséges intelligencia elfogadását ösztönzik. Egyértelmű, hogy a mesterséges intelligencia még nagyobb növekedésre készül, mivel az adatok folyamatosan bővülnek, a technológia és a biztonsági intézkedések javulnak. Az egészségügy, amely olykor a gyors elfogadásban lemaradtnak tekinthető, átveszi az AI-t, és máris látja annak jelentős hatását. Bár a mesterséges intelligencia megközelítése, legjobb eszközei és technológiái, valamint alkalmazásai eltérhetnek más iparágaktól, izgalmas lesz látni, hogy mi vár a jövő évi felmérés eredményeire.

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