Il valore di mercato dell'intelligenza artificiale nel settore sanitario ha raggiunto un nuovo massimo nel 2020 a $ 6.7bn. Esperti nel campo e veterani della tecnologia rivelano anche che il settore sarebbe valutato a circa 8.6 miliardi di dollari entro il 2025 e che le entrate nel settore sanitario proverrebbero da ben 22 diverse soluzioni sanitarie basate sull'intelligenza artificiale.
Mentre leggi, tonnellate di innovazioni in tutto il mondo stanno accadendo per promuovere i servizi sanitari, migliorare l'erogazione dei servizi, aprire la strada a una migliore diagnosi delle malattie e altro ancora. I tempi sono davvero maturi per il settore sanitario guidato dall'IA.
Esploriamo i vantaggi dell'IA nel settore sanitario e analizziamo contemporaneamente le sfide coinvolte. Poiché comprendiamo entrambi, toccheremo anche i rischi che sono parte integrante dell'ecosistema.
I vantaggi dell'IA in ambito sanitario
Cominciamo prima con le cose buone. L'IA nel settore sanitario sta facendo un lavoro straordinario. Sta anche compiendo prodezze che nessun essere umano è mai stato in grado di fare: prevedere l'insorgenza di malattie come problemi ai reni e qualche altro disturbo genetico. Per darti un'idea migliore, ecco un ampio elenco:
- Google Health ha decifrato il codice per rilevare l'insorgenza di lesioni renali giorni prima che si verificasse effettivamente. La diagnosi e i servizi sanitari attuali possono rilevare gli infortuni solo dopo che si sono verificati, ma con Google Health gli operatori sanitari possono prevedere con precisione l'insorgenza di un infortunio.
- L'intelligenza artificiale è estremamente utile nella condivisione delle conoscenze sotto forma di formazione o apprendimento assistito. Campi specializzati come la radiologia e l'oftalmologia richiedono un'esperienza intensa, che può essere impartita solo dai veterani ai principianti o ai principianti. Con l'aiuto dell'IA, tuttavia, i nuovi entranti possono conoscere autonomamente le procedure di diagnosi e trattamento. L'IA sta aiutando a democratizzare la conoscenza qui.
- Le organizzazioni sanitarie svolgono molte attività ridondanti su base giornaliera. L'ingresso dell'IA consente loro di automatizzare tali attività e dedicare più tempo alle attività con priorità più elevata. Ciò è estremamente vantaggioso nella gestione di cliniche o ospedali, nella manutenzione delle cartelle cliniche elettroniche, nel monitoraggio dei pazienti e altro ancora.
- Gli algoritmi di intelligenza artificiale stanno anche riducendo le spese operative e massimizzando significativamente i tempi di produzione. Dalla diagnosi più rapida ai piani di trattamento personalizzati, l'IA sta portando efficienza a prezzi convenienti.
- Sono in fase di sviluppo applicazioni robotiche basate su algoritmi di intelligenza artificiale per assistere i chirurghi nell'esecuzione di operazioni cruciali. I sistemi di intelligenza artificiale dedicati garantiscono precisione e riducono al minimo le conseguenze o gli effetti collaterali degli interventi chirurgici.
I rischi e le sfide dell'IA nel settore sanitario
Nonostante i vantaggi dell'IA nel settore sanitario, ci sono anche alcune carenze delle implementazioni dell'IA. Questi sono sia in termini di sfide che di rischi connessi al loro dispiegamento. Diamo un'occhiata a entrambi in dettaglio.
Ambito di errore
Ogni volta che parliamo di IA, crediamo intrinsecamente che siano perfette e che non possano commettere errori. Sebbene i sistemi di intelligenza artificiale siano addestrati a fare esattamente ciò che dovrebbero fare attraverso algoritmi e condizioni, l'errore potrebbe derivare da diversi altri aspetti e ragioni. Un errore dovuto a dati di scarsa qualità utilizzati per scopi di addestramento o algoritmi inefficienti potrebbero limitare la capacità di un modulo di intelligenza artificiale di fornire risultati accurati.
Quando ciò accade nel tempo, i processi e i flussi di lavoro che dipendono da questi moduli di intelligenza artificiale potrebbero fornire costantemente scarsi risultati. Ad esempio, una clinica o un ospedale potrebbero avere inefficienza nelle pratiche di gestione del letto nonostante l'automazione, un chatbot potrebbe diagnosticare erroneamente un individuo con una preoccupazione come Covid-19 o peggio, perdere la diagnosi e altro ancora.
Disponibilità costante dei dati
Se la disponibilità di dati di qualità è una sfida, lo è anche la loro disponibilità costante. I moduli sanitari basati sull'intelligenza artificiale richiedono enormi volumi di dati per scopi di formazione e l'assistenza sanitaria è un settore in cui i dati sono frammentati tra divisioni e ali. Troverai più dati non strutturati rispetto a quelli strutturati sotto forma di registri della farmacia, EHR, dati da dispositivi indossabili e fitness tracker, record assicurativi e altro ancora.
Quindi, c'è un lavoro enorme in termini di annotazione e tag dei dati sanitari anche se sono disponibili per casi d'uso specifici. Questa frammentazione dei dati aumenta anche la portata dell'errore.
Bias dei dati
I moduli di intelligenza artificiale riflettono ciò che apprendono e gli algoritmi dietro di essi. Se questi algoritmi o set di dati hanno una distorsione, i risultati sono destinati a essere inclini anche a risultati specifici. Ad esempio, se le applicazioni m-health non rispondono a particolari accenti perché non sono state formate per loro, lo scopo dell'assistenza sanitaria accessibile viene perso. Anche se questo è solo un esempio, ci sono casi cruciali che potrebbero essere il confine tra la vita e la morte.
Sfide relative alla privacy e alla sicurezza informatica
L'assistenza sanitaria comprende alcune delle informazioni più riservate sugli individui come i loro dettagli personali, malattie e preoccupazioni, gruppo sanguigno, condizioni allergiche e altro ancora. Quando vengono utilizzati i sistemi di intelligenza artificiale, i loro dati vengono spesso utilizzati e condivisi da diverse ali del settore sanitario per un'erogazione precisa del servizio. Ciò dà origine a problemi di privacy, in cui gli utenti sono esposti al timore che i loro dati vengano utilizzati per scopi diversi. Per quanto riguarda le sperimentazioni cliniche, concetti come anonimizzazione dei dati entra anche tu in scena.
L'altro lato della medaglia è la sicurezza informatica, in cui la sicurezza e la riservatezza di questi set di dati sono di fondamentale importanza. Con gli sfruttatori che attivano attacchi sofisticati, i dati sanitari devono essere protetti da qualsiasi forma di violazione e compromissione.
Avvolgere Up
Queste sono le sfide che devono essere affrontate e risolte affinché i moduli di IA siano il più ermetici possibile. Lo scopo principale dell'implementazione dell'IA è eliminare i casi di paura e scetticismo dalle operazioni, ma queste sfide stanno attualmente portando il risultato. Un modo per superare queste sfide è con set di dati sanitari di alta qualità di Shaip che sono esenti da pregiudizi e che aderiscono anche a rigide linee guida normative.
