4 параметра внедрения, критически важных для искусственного интеллекта в здравоохранении

4 параметра внедрения, критически важных для искусственного интеллекта в здравоохранении

29 Dec 2019
140
Прослушать

Обладая непревзойденным потенциалом для обработки огромных объемов данных, искусственный интеллект (artificial intelligence, AI) может стать движущей силой значительного прогресса в профилактике, выявлении, диагностике и лечении заболеваний, но только в том случае, если медицинские организации будут вкладывать средства в эффективную инфраструктуру искусственного интеллекта, в том числе в людей, ресурсы и технологии.

Так утверждается в новом докладе Центра инноваций в области здравоохранения Американской ассоциации больниц "AI and Care Delivery: Emerging opportunities for artificial intelligence to transform how care is delivered". В нем исследуется использование искусственного интеллекта в качестве инструмента поддержки принятия клинических решений, основываясь на мнениях экспертов в сфере здравоохранения. В докладе, в частности, рассматриваются способы улучшения результатов и снижения затрат с помощью AI на всем цикле оказания медицинской помощи. 

Например, в категории "профилактика" указывается на способность AI к сбору данных, когда речь идет о таких богатых данными областях, как генетика, социальные детерминанты здоровья и отслеживание динамики заболеваний. В докладе говорится:

Технология искусственного интеллекта может брать информацию и данные из множества источников - встреч с пациентами, оценок соблюдения плана лечения на дому, отслеживания использования лекарств пациентами и общедоступных демографических данных - и анализировать их, чтобы информировать об уходе за пациентами и улучшать состояние здоровья населения.

И все зависит от медицинских организаций, которые создают клиническую инфраструктуру на основе искусственного интеллекта, учитывая четыре составные части, которые имеют решающее значение в здравоохранении.

  • Люди: Больницам и системам здравоохранения необходимо будет создать организационные схемы и распределить обязанности среди группы лидеров, которые будут не только наблюдать за приоритетами и выполнением проектов по внедрению систем на базе искусственного интеллекта, но и будут нести ответственность за их результаты.
  • Политика: Учитывая важность эффективного управления данными в успешной программе по внедрению систем искусственного интеллекта, организациям здравоохранения потребуется сильная политика по защите конфиденциальности и безопасности данных пациентов, используемых алгоритмом искусственного интеллекта.
  • Ресурсы: Поставщикам медицинских услуг, которые надеются использовать AI для улучшения лечения на протяжении всего процесса, необходимо будет выделить адекватные финансовые ресурсы для обеспечения того, чтобы их усилия достигли результатов, ожидаемых высшим руководством.
  • Технология: Организациям необходимо будет инвестировать не только в технологии, которые интегрируются в рабочий процесс на переднем крае, но и технологии, которые передают точные данные в алгоритмы искусственного интеллекта, чтобы получить желаемый результат.

В докладе также рассматриваются стратегии и тактики преодоления распространенных барьеров на пути внедрения искусственного интеллекта в клинических условиях.

"Самые большие проблемы, с которыми больницы будут сталкиваться при попытках использовать искусственный интеллект при оказании медицинской помощи, - это проблемы, с которыми уже сталкиваются врачи и пациенты", - отмечается в докладе.

Для решения проблем пациентов рекомендуется использовать AI для взаимодействия с пациентами на регулярной основе: использовать медицинские AI-чаты для обеспечения связи пациентов с врачами, а также применять AI для персонализации и индивидуализации медицинского опыта пациентов.

Для врачей, в частности, рекомендуется использовать искусственный интеллект для улучшения процесса принятия клинических решений на месте оказания медицинской помощи, применять AI для управления рабочей нагрузкой, а также делиться клинической и научной информацией и оценками, чтобы обеспечить тестирование AI-алгоритма на базе достоверных данных.