10 positive og negative effekter AI allerede har på helsevesenet

Fremskritt innen kunstig intelligens revolusjonerer helsesektoren. Chatbots hjelper pasienter med å studere sykdommer, lagringssystemer effektiviserer dataorganisering og trente modeller fremskynder utviklingen av legemidler.

Til tross for disse forbedringene er mange fortsatt skeptiske til AI. I stedet for å stole blindt på rykter, la oss diskutere måtene AI-systemer positivt og negativt påvirker helsesektoren.

Positiv innvirkning av AI på helsesektoren

AI har flere bruksområder i helsevesenet. Globale teknologiledere inkorporerer maskinlæring i teknologiene som farmasøytiske selskaper, medisinske fagfolk og pasienter bruker daglig.

1. AI effektiviserer rotearbeid

AI lar helsepersonell automatisere utenatarbeid. De frigjør mer tid til pasientene sine ved å avlaste kjedelige, men kritiske oppgaver som følgende:

• Dataregistrering: Det tar timer å legge inn en dags helsejournal, forsikringskrav og regninger manuelt. For å fremskynde prosessen bruker anlegg AI-plugins. Medisinske maskinskrivere trener verktøy som
  instagram viewer
  AI i Sheets for å autofullføre og generere repeterende formler.
• Avtaleplanlegging:Planlegging av nettsteder og apper hjelpe pasienter med å bestille timer raskere. I stedet for å sende bekreftelsesmeldinger frem og tilbake, sender fasilitetene tilpassede kalendere på e-post som viser tilgjengeligheten deres.
• Kravbehandling: Medisinske institusjoner trener AI-systemer for å oppdage vanlige feil og inkonsekvenser i forsikringskrav. Personalet deres håndterer kun prekvalifiserte pasienter.

Bruk AI for å svare på vanlige medisinske spørsmål. Utviklere trener chatboter på enorme datasett som omfatter ulike emner, fra reseptbelagte medisiner til behandlingsalternativer. Bildet nedenfor viser ChatGPT som forklarer medisin mot angst.

AI forenkler også komplekse fag. Chatbots gjør informasjonen de henter fra datasettene sine til fortettede, lettfattelige forklaringer. Dette bildet viser Bing Chat som forklarer angst til en fem år gammel gutt. Legg merke til hvordan den bruker enkle analogier og oppmerksom frasering når den illustrerer et sensitivt, forvirrende emne.

Få de beste resultatene fra ChatGPT og Bing Chat, blant andre chatbots, ved å skrive detaljerte, klare meldinger. Beskriv eksplisitt hvordan du vil at plattformen skal svare.

3. Medisinske fagfolk kan enkelt organisere data

AI-drevne cloud computing-systemer hjelper medisinske institusjoner med å organisere filer raskere og mer effektivt. De krever mindre menneskelig inngripen enn eldre skyplattformer. Helsepersonell kan laste ned tekniske oppgaver som tilgangsadministrasjon, filsporing, datakategorisering og rutinemessige kontroller. De trenger ikke å ansette et IT-team kun for skyvedlikehold.

Det eneste problemet er at det ikke er for mange alternativer i de tidlige dagene av AI-teknologi. Men med Google Cloud Ved å integrere AI- og ML-teknologier i produktene sine, vil andre teknologiske ledere snart følge etter.

4. AI-drevne apper gir nødhjelp

Utviklingen med Internett av ting (IoT) og AI forbedrer kontinuerlig eksterne pasientovervåkingssystemer. Medisinsk fagpersonell utveksler ikke lenger endeløse e-poster med pasienter. Mange plattformer oppdaterer til og med helsejournaler, viktig statistikk, resepter og diagnoser, og muliggjør dermed 24/7 overvåking.

Bortsett fra rutineobservasjoner, fremskynder AI-drevne plattformer også nødhjelp. Noe av disse appene kan redde livet ditt. For eksempel, Hærens overlevelseshåndbok tilbyr praktiske overlevelsestips, mens PulsePoint-svar advarer brukere om kriser i nærheten.

5. Ny teknologi kan utløse medisinske innovasjoner

Med de siste fremskrittene innen maskinlæring, forvent flere innovasjoner innen helsevesenet. Ja, AI-løpet fokuserer på språkmodeller. Men disse teknologiene har flere medisinske applikasjoner enn publikum er klar over – de går utover chatboter og bildegeneratorer.

Faktisk har AI allerede akselerert medisinsk forskning i flere tiår. A 2017 rapport utgitt av Stanford University viser dype konvolusjonelle nevrale nettverk (DCNN) som klassifiserer hudkreft. A 2014 studie i Current Cardiology Reports forklarer også hvordan AI kan diagnostisere pasienter nøyaktig.

Negativ innvirkning av AI på helsesektoren

Den utbredte tilgjengeligheten av AI-verktøy utgjør flere risikoer i helsesektoren. De kan forårsake betydelig skade hvis de blir misbrukt eller utnyttet.

1. Pasienter bruker chatbots for selvdiagnose

Flere pasienter selvdiagnostiserer med AI. I stedet for å betale for konsultasjoner, vil de spørre generative AI-verktøy for å forklare symptomer og foreslå behandlingsalternativer. Rollespill-oppfordringer får til og med chatboter til å fungere som leger.

Selv om det er praktisk og rimelig, setter selvdiagnostisering med chatbots pasienter i fare for feilinformasjon. Husk: AI dobbeltsjekker ikke fakta. Den svarer bare på meldinger og henter data fra datasettene. Selv OpenAI oppfordrer brukere til å verifisere utdata fordi ChatGPT produserer av og til partisk innhold.

2. AI overser sosiokulturelle faktorer

Ved forskrivning av medisiner vurderer helsepersonell pasientenes økonomi, livsstilspreferanser og kulturelle bakgrunn. De går ikke bare etter de tilsynelatende fysiske symptomene. Å matche pasienter med utilgjengelige planer vil motvirke dem fra å få videre behandling.

Dessverre gir generative AI-verktøy diagnoser ved å analysere de tilsynelatende symptomene og tilstandene som pasientene legger inn. De har en tendens til å overse sosiokulturelle faktorer. Bildet nedenfor viser ChatGPT som foreslår et generisk program for diabetes.

Før AI-verktøy kan skrive nøyaktige diagnoser, må utviklere trene dem til å inkorporere sosiokulturelle faktorer med medisinske symptomer. Inntil da bør pasienter ikke automatisere diagnoser.

3. Maskiner kan ikke ha empati med mennesker

AI er ikke sansende. Dens mangel på følelser gjør den ute av stand til å forstå pasientenes følelser, langt mindre empati. Bildet nedenfor viser Bing Chats svar på depresjon. Den gir kun støtte ved å etterligne relevante kilder om psykisk helsebehandling.

I likhet med sosiokulturelle faktorer påvirker psykologiske og emosjonelle forhold diagnoser. Leger må også vurdere dem. Tross alt manifesterer psykiske sykdommer fysiske symptomer.

Ta panikk og hjerteinfarkt som eksempel. De deler lignende advarselstegn, som tetthet i brystet, kaldsvette, midlertidig lammelse og kortpustethet. Å skille mellom de to krever fysisk og psykisk helsescreening.

4. AI-systemer er mottakelige for hackingangrep

Fullautomatisering av filorganisering kan være utrygt. Medisinske institusjoner bærer mye av personlig identifiserbar informasjon (PII), fra helsejournal til personnummer. De er sensitive og svært konfidensielle data. Millioner av nettkriminelle og identitetstyver over hele verden vil utføre avanserte hackingmetoder for å skaffe dem.

Selvfølgelig kan helsetjenester fortsatt investere i sikker skylagring. Men de bør også ansette IT-fagfolk til å vedlikeholde og administrere sine digitale arkivsystemer.

5. Det er kostbart å ta i bruk nye AI-teknologier

Å ta i bruk AI-systemer øker kostnadene for helsevesenet ytterligere. Medisinske fasiliteter kan ende opp med å øke prisene for å dekke de første investeringene. Pasienter kan imidlertid ikke holde tritt med de økende helsekostnadene. Det melder CNBC at 100 millioner amerikanere allerede sliter med medisinske regninger – 12 % skylder til og med mer enn 10 000 dollar. Forbrukere har ikke råd til medisinsk inflasjon.

Er AI en positiv eller negativ innvirkning på helsesektoren?

Uavhengig av din mening, er AI kommet for å bli. AI-drevne løsninger vil fortsette å forstyrre ulike helsesektorer, fra legemiddelprodusenter til sykehus. De vil gradvis overhale måten disse områdene fungerer på.

Så heller enn å bekjempe nye teknologier, omfavn dem. Husk: AI er iboende objektiv. Om det gir en positiv eller negativ innvirkning avhenger av hvordan folk bruker det.