AI ger omvälvande förbättringar till vården, men yrkesverksamma och patienter måste också överväga riskerna med denna teknik.
Framsteg inom artificiell intelligens revolutionerar sjukvårdsindustrin. Chatbots hjälper patienter att studera sjukdomar, lagringssystem effektiviserar dataorganisationen och utbildade modeller påskyndar utvecklingen av läkemedel.
Trots dessa förbättringar är många fortfarande skeptiska till AI. Istället för att blint lita på rykten, låt oss diskutera hur AI-system positivt och negativt påverkar hälsovårdsindustrin.
Positiv inverkan av AI på hälso- och sjukvårdsindustrin
AI har flera tillämpningar inom vården. Globala teknikledare införlivar maskininlärning i de teknologier som läkemedelsföretag, läkare och patienter använder dagligen.
1. AI effektiviserar Rote Work
AI låter vårdpersonal automatisera rotearbete. De frigör mer tid för sina patienter genom att avlasta tråkiga men kritiska uppgifter som följande:
- Datainmatning: Att manuellt ange en dags vårdjournaler, försäkringsanspråk och räkningar tar timmar. För att påskynda processen använder anläggningar AI-plugins. Medicinska maskinskrivare tränar verktyg som AI i Sheets att autoslutföra och generera repetitiva formler.
- Tidsplanering:Schemaläggning av webbplatser och appar hjälpa patienter att boka tider snabbare. Istället för att skicka bekräftelsemeddelanden fram och tillbaka skickar anläggningar e-post anpassade kalendrar som visar deras tillgänglighet.
- Behandling av anspråk: Medicinska institutioner tränar AI-system för att upptäcka vanliga fel och inkonsekvenser i försäkringskrav. Deras personal hanterar endast förkvalificerade patienter.
Använd AI för att svara på vanliga medicinska frågor. Utvecklare tränar chatbotar på stora datamängder som omfattar olika ämnen, från receptbelagd medicin till behandlingsalternativ. Bilden nedan visar ChatGPT som förklarar ångestdämpande medicin.
AI förenklar också komplexa ämnen. Chatbots förvandlar informationen de hämtar från sina datauppsättningar till förtätade, lättförståeliga förklaringar. Den här bilden visar Bing Chat förklara ångest för ett femårigt barn. Lägg märke till hur den använder enkla analogier och uppmärksamma fraser när du illustrerar ett känsligt, förvirrande ämne.
Få de bästa resultaten från ChatGPT och Bing Chat, bland andra chatbots, genom att skriva detaljerade, tydliga uppmaningar. Beskriv uttryckligen hur du vill att plattformen ska svara.
3. Läkare kan enkelt organisera data
AI-drivna molnberäkningssystem hjälper medicinska institutioner att organisera filer snabbare och mer effektivt. De kräver mindre mänsklig inblandning än äldre molnplattformar. Vårdpersonal kan ladda ner tekniska uppgifter som åtkomsthantering, filspårning, datakategorisering och rutinkontroller. De behöver inte anställa ett IT-team enbart för molnunderhåll.
Det enda problemet är att det inte finns för många alternativ i AI-teknikens tidiga dagar. Men med Google Cloud Genom att integrera AI- och ML-teknologier i sina produkter kommer andra tekniska ledare att följa efter snart.
4. AI-drivna appar ger nödhjälp
Utvecklingen med Internet of Things (IoT) och AI förbättrar kontinuerligt system för fjärrövervakning av patienter. Medicinsk personal utbyter inte längre oändliga e-postmeddelanden med patienter. Många plattformar uppdaterar till och med hälsojournaler, viktig statistik, recept och diagnoser, vilket möjliggör övervakning 24/7.
Förutom rutinobservationer påskyndar AI-drivna plattformar också nödhjälp. Några av dessa appar kan rädda ditt liv. Till exempel, Army Survival Handbook erbjuder praktiska överlevnadstips, medan PulsePoint Svara varnar användare för närliggande kriser.
5. Ny teknik kan utlösa medicinska innovationer
Med de senaste framstegen inom maskininlärning kan du förvänta dig fler innovationer inom hälsovårdsområdet. Ja, AI-loppet fokuserar på språkmodeller. Men dessa teknologier har fler medicinska tillämpningar än vad allmänheten inser – de går längre än chatbots och bildgeneratorer.
Faktum är att AI redan har accelererat medicinsk forskning i decennier. A 2017 rapport publicerad av Stanford University visar djupa konvolutionella neurala nätverk (DCNN) som klassificerar hudcancer. A 2014 studie i Current Cardiology Reports förklarar också hur AI kan diagnostisera patienter korrekt.
Negativ inverkan av AI på hälso- och sjukvårdsindustrin
Den utbredda tillgängligheten av AI-verktyg innebär flera risker inom hälsovårdsbranschen. De kan orsaka betydande skada om de missbrukas eller utnyttjas.
1. Patienter använder chatbots för självdiagnos
Fler patienter självdiagnostiserar med AI. Istället för att betala för konsultationer kommer de att be generativa AI-verktyg för att förklara symtom och föreslå behandlingsalternativ. Rollspelsuppmaningar får till och med chatbots att agera som läkare.
Även om det är bekvämt och prisvärt, riskerar självdiagnostik med chatbots patienter att få felaktig information. Kom ihåg: AI dubbelkollar inte fakta. Den svarar bara på uppmaningar och hämtar data från sina datauppsättningar. Även OpenAI uppmuntrar användare att verifiera utdata eftersom ChatGPT producerar ibland partiskt innehåll.
2. AI förbiser sociokulturella faktorer
När de förskriver medicin tar vårdpersonal hänsyn till sina patienters ekonomi, livsstilspreferenser och kulturella bakgrund. De går inte bara efter de uppenbara fysiska symptomen. Att matcha patienter med otillgängliga planer kommer att avskräcka dem från att få ytterligare behandling.
Tyvärr ger generativa AI-verktyg diagnoser genom att analysera de uppenbara symtomen och tillstånden som patienterna matar in. De tenderar att förbise sociokulturella faktorer. Bilden nedan visar ChatGPT som föreslår ett generiskt program för diabetes.
Innan AI-verktyg kan skriva korrekta diagnoser måste utvecklare träna dem att inkorporera sociokulturella faktorer med medicinska symtom. Tills dess bör patienter inte automatisera diagnoser.
3. Maskiner kan inte känna empati med människor
AI är inte kännande. Dess brist på känslor gör den oförmögen att förstå patienternas känslor, än mindre empati. Bilden nedan visar Bing Chats svar på depression. Det ger bara stöd genom att efterlikna relevanta källor om behandlingar för mental hälsa.
Liksom sociokulturella faktorer påverkar psykologiska och emotionella tillstånd diagnoser. Läkare måste också bedöma dem. Trots allt visar psykiska sjukdomar fysiska symtom.
Ta panik och hjärtinfarkt som exempel. De delar liknande varningstecken, såsom tryck över bröstet, kallsvettning, tillfällig förlamning och andnöd. Att skilja mellan de två kräver fysisk och psykisk hälsoundersökning.
4. AI-system är mottagliga för hackattacker
Helautomatisk filorganisation kan vara osäker. Medicinska institutioner bär en hel del personligt identifierbar information (PII), från hälsojournaler till personnummer. De är känsliga och mycket konfidentiella uppgifter. Miljontals cyberbrottslingar och identitetstjuvar världen över kommer att utföra avancerade hackningsmetoder för att skaffa dem.
Naturligtvis kan vårdinrättningar fortfarande investera i säker molnlagring. Men de bör också anställa IT-proffs för att underhålla och hantera sina digitala arkivsystem.
5. Att anta ny AI-teknik är kostsamt
Att ta till sig AI-system ökar kostnaderna för vården ytterligare. Medicinska anläggningar kan sluta med att höja priserna för att täcka sina initiala investeringar. Patienter kan dock redan inte hålla jämna steg med de stigande vårdkostnaderna. CNBC rapporterar att 100 miljoner amerikaner redan kämpar med medicinska räkningar – 12 % är till och med skyldiga mer än 10 000 dollar. Konsumenter har inte råd med medicinsk inflation.
Har AI en positiv eller negativ inverkan på sjukvårdsindustrin?
Oavsett din åsikt är AI här för att stanna. AI-drivna lösningar kommer att fortsätta att störa olika sektorer inom sjukvårdsindustrin, från läkemedelstillverkare till sjukhus. De kommer gradvis att se över hur dessa områden fungerar.
Så istället för att bekämpa ny teknik, omfamna dem. Kom ihåg: AI är till sin natur opartisk. Om det ger en positiv eller negativ inverkan beror på hur människor använder det.
