10 positive og negative virkninger AI allerede har på sundhedsvæsenet

Fremskridt inden for kunstig intelligens revolutionerer sundhedsindustrien. Chatbots hjælper patienter med at studere sygdomme, lagringssystemer strømline dataorganisering og trænede modeller fremskynde lægemiddeludvikling.

På trods af disse forbedringer er mange stadig skeptiske over for kunstig intelligens. I stedet for blindt at stole på rygter, lad os diskutere, hvordan AI-systemer positivt og negativt påvirker sundhedsindustrien.

Positiv indvirkning af kunstig intelligens på sundhedssektoren

AI har flere applikationer i sundhedsvæsenet. Globale teknologiledere inkorporerer maskinlæring i de teknologier, som medicinalvirksomheder, medicinske fagfolk og patienter bruger dagligt.

1. AI strømliner Rote Work

AI lader sundhedspersonale automatisere udenadsarbejde. De frigør mere tid til deres patienter ved at udføre kedelige, men kritiske opgaver som følgende:

• Indtastning af data: Manuel indtastning af en dags sygejournaler, forsikringskrav og regninger tager timer. For at fremskynde processen bruger faciliteter AI-plugins. Medicinske maskinskrivere træner værktøjer som AI i Sheets at autofuldføre og generere gentagne formler.
• Tidsplanlægning af aftale:Planlægning af websteder og apps hjælpe patienter med at booke tider hurtigere. I stedet for at sende bekræftelsesmeddelelser frem og tilbage, sender faciliteterne e-mail tilpassede kalendere, der viser deres tilgængelighed.
• Behandling af krav: Medicinske institutioner træner AI-systemer til at opdage almindelige fejl og uoverensstemmelser i forsikringskrav. Deres personale håndterer kun prækvalificerede patienter.

Brug AI til at besvare almindelige medicinske spørgsmål. Udviklere træner chatbots på enorme datasæt, der omfatter forskellige emner, fra receptpligtig medicin til behandlingsmuligheder. Billedet nedenfor viser ChatGPT, der forklarer angstdæmpende medicin.

AI forenkler også komplekse emner. Chatbots forvandler den information, de trækker fra deres datasæt, til fortættede, letforståelige forklaringer. Dette billede viser Bing Chat, der forklarer angst til et femårigt barn. Læg mærke til, hvordan den bruger simple analogier og opmærksom frasering, når den illustrerer et følsomt, forvirrende emne.

Få de bedste resultater fra ChatGPT og Bing Chat, blandt andre chatbots, ved at skrive detaljerede, klare prompter. Beskriv eksplicit, hvordan du ønsker, at platformen skal reagere.

3. Medicinske fagfolk kan nemt organisere data

AI-drevne cloud computing-systemer hjælper medicinske institutioner med at organisere filer hurtigere og mere effektivt. De kræver mindre menneskelig indgriben end ældre cloud-platforme. Sundhedspersonale kan aflaste tekniske opgaver som adgangsstyring, filsporing, datakategorisering og rutinetjek. De behøver ikke at ansætte et it-team udelukkende til skyvedligeholdelse.

Det eneste problem er, at der ikke er for mange muligheder i de tidlige dage af AI-teknologi. Men med Google Cloud ved at integrere AI- og ML-teknologier i sine produkter, vil andre teknologiske ledere snart følge trop.

4. AI-drevne apps giver nødhjælp

Udviklingen med Internet of Things (IoT) og AI forbedrer løbende fjernovervågningssystemer for patienter. Læger udveksler ikke længere endeløse e-mails med patienter. Mange platforme opdaterer endda sundhedsjournaler, vitale statistikker, recepter og diagnoser, hvilket muliggør overvågning 24/7.

Udover rutineobservationer fremskynder AI-drevne platforme også nødhjælp. Noget af disse apps kan redde dit liv. For eksempel, Hærens overlevelse håndbog tilbyder praktiske overlevelsestips, mens PulsePoint-svar advarer brugere om nærliggende kriser.

5. Nye teknologier kan udløse medicinske innovationer

Med de seneste fremskridt inden for maskinlæring kan du forvente flere innovationer på sundhedsområdet. Ja, AI-løbet fokuserer på sprogmodeller. Men disse teknologier har flere medicinske anvendelser, end offentligheden er klar over - de går ud over chatbots og billedgeneratorer.

Faktisk har AI allerede fremskyndet medicinsk forskning i årtier. A 2017 rapport udgivet af Stanford University viser dybe konvolutionelle neurale netværk (DCNN), der klassificerer hudkræft. A 2014 studie i Current Cardiology Reports forklarer også, hvordan AI præcist kan diagnosticere patienter.

Negativ indvirkning af AI på sundhedssektoren

Den udbredte tilgængelighed af AI-værktøjer udgør adskillige risici i sundhedssektoren. De kan forårsage betydelig skade, hvis de misbruges eller udnyttes.

1. Patienter bruger chatbots til selvdiagnose

Flere patienter selvdiagnosticerer med AI. I stedet for at betale for konsultationer, vil de bede generative AI-værktøjer til at forklare symptomer og foreslå behandlingsmuligheder. Rollespilsprompter får endda chatbots til at opføre sig som læger.

Selvom det er praktisk og overkommeligt, risikerer selvdiagnosticering med chatbots patienter for misinformation. Husk: AI dobbelttjekker ikke fakta. Den reagerer blot på prompter og trækker data fra sine datasæt. Selv OpenAI opfordrer brugerne til at verificere output pga ChatGPT producerer lejlighedsvis forudindtaget indhold.

2. AI overser sociokulturelle faktorer

Når de ordinerer medicin, tager sundhedspersonalet hensyn til deres patienters økonomi, livsstilspræferencer og kulturelle baggrunde. De går ikke kun efter de tilsyneladende fysiske symptomer. At matche patienter med utilgængelige planer vil afholde dem fra at få yderligere behandling.

Desværre giver generative AI-værktøjer diagnoser ved at analysere de tilsyneladende symptomer og tilstande, som patienterne indtaster. De har en tendens til at overse sociokulturelle faktorer. Billedet nedenfor viser ChatGPT, der foreslår et generisk program til diabetes.

Før AI-værktøjer kan skrive nøjagtige diagnoser, skal udviklere træne dem til at inkorporere sociokulturelle faktorer med medicinske symptomer. Indtil da bør patienter ikke automatisere diagnoser.

3. Maskiner kan ikke have empati med mennesker

AI er ikke sansende. Dens mangel på følelser gør den ude af stand til at forstå patienternes følelser, meget mindre empati. Billedet nedenfor viser Bing Chats reaktion på depression. Det giver kun støtte ved at efterligne relevante kilder om mentale sundhedsbehandlinger.

Ligesom sociokulturelle faktorer påvirker psykologiske og følelsesmæssige forhold diagnoser. Lægerne skal også vurdere dem. Psykiske sygdomme viser trods alt fysiske symptomer.

Tag panik og hjerteanfald som eksempel. De deler lignende advarselstegn, såsom trykken for brystet, koldsved, midlertidig lammelse og åndenød. At skelne mellem de to kræver fysisk og mental sundhedsscreening.

4. AI-systemer er modtagelige for hackingangreb

Fuldstændig automatisering af filorganisering kan være usikker. Medicinske institutioner bærer en masse personligt identificerbare oplysninger (PII), fra sundhedsjournaler til cpr-numre. Det er følsomme og yderst fortrolige data. Millioner af cyberkriminelle og identitetstyve verden over vil udføre avancerede hackingmetoder for at erhverve dem.

Naturligvis kan sundhedsfaciliteter stadig investere i sikker cloud-lagring. Men de bør også ansætte it-professionelle til at vedligeholde og administrere deres digitale arkivsystemer.

5. Det er dyrt at indføre nye AI-teknologier

Ved at indføre AI-systemer øges omkostningerne til sundhedspleje yderligere. Medicinske faciliteter kan ende med at hæve priserne for at dække deres oprindelige investeringer. Patienter kan dog allerede ikke følge med de stigende sundhedsudgifter. Det oplyser CNBC at 100 millioner amerikanere allerede kæmper med lægeregninger - 12% skylder endda mere end 10.000 $. Forbrugerne har ikke råd til medicinsk inflation.

Er AI en positiv eller negativ indvirkning på sundhedssektoren?

Uanset din mening er AI kommet for at blive. AI-drevne løsninger vil fortsætte med at forstyrre forskellige sundhedssektorer, fra lægemiddelproducenter til hospitaler. De vil gradvist revidere den måde, disse områder fungerer på.

Så i stedet for at bekæmpe nye teknologier, omfavn dem. Husk: AI er i sagens natur upartisk. Om det efterlader en positiv eller negativ indvirkning afhænger af, hvordan folk bruger det.