Prednosti i rizici upotrebe veštačke inteligencije u zdravstvu

Uticaj koji generativna veštačka inteligencija i alati mašinskog učenja mogu imati na zdravstvo - u korist pružaocima usluga, pacijentima i fondovima zdravstvenog osiguranja može biti veoma značajan. Sa sveprisutnošću generativne veštačke inteligencije (AI) i alata mašinskog učenja, svi korisnici zdravstvenih usluga mogu imati koristi od efikasnosti i poboljšanih ishoda lečenja koje ovi alati pružaju. Međutim, važno je uzeti u obzir i određene rizike koje pacijenti i zdravstvene ustanove treba da razmotre prilikom implementacije ovih inovativnih alata u zdravstvu.

Pružanje zdravstvenih usluga

Upotreba veštačke inteligencije (AI) u zdravstvu kontinuirano nastavlja da dobija zamah, pri čemu studije potvrđuju njenu efikasnost u dijagnostikovanju određenih hroničnih bolesti, povećanju efikasnosti osoblja i poboljšanju kvaliteta nege uz optimizaciju resursa. Zapravo, već se koristi u dijagnostikovanju pacijenata, "otkrivanju i razvoju" lekova, poboljšavanju komunikacije između lekara i pacijenata, kao i transkripciji medicinskih dokumenata.

Zbog obično dostupnih velikih skupova podataka, uključujući medicinske slike, koje se mogu primeniti na jasno definisane probleme, AI je uspešno dijagnostikovao stanja koja zahtevaju vizuelne poređenje. Na primer, velike međunarodne kompanije su razvile i obučile AI za dijagnozu i rangiranje dijabetičke retinopatije. AI je brzo je dijagnostikovao pacijente, pružao drugo mišljenje oftalmolozima, detektovao stanje ranije i smanjio prepreke pristupu. Trenutno su istraživači sa jednog medjunarodnog uglednog univerziteta razvili algoritam koji može pregledati rendgenske snimke i detektovati 14 patologija "za samo nekoliko sekundi".

Upotreba AI asistenata i četbotova takođe može poboljšati iskustvo pacijenata pomažući im da pronađu dostupne lekare, zakazuju termine, pa čak i odgovaraju na neka pitanja pacijenata.

Pristup ovim alatima takođe može pomoći lekarima u identifikaciji tretmanskih protokola, kliničkih alata i odgovarajućih lekova efikasnije. Pružaoci usluga takođe koriste AI kako bi dokumentovali susrete s pacijentima gotovo u stvarnom vremenu. Ovo ne samo da poboljšava dokumentaciju, već može povećati efikasnost i smanjiti frustraciju pružalaca zbog vremenski zahtevnih zadataka dokumentacije. Nije iznenađujuće da neke bolnice i ustanove primarne zdravstvene zaštite takođe koriste AI alate za verifikaciju pacijenata.

Iako je AI pokazala da je jednako tačna u dijagnostikovanju stanja ili preporuci tretmanskih protokola, u okviru međunarodne studije 60% ispitanika je izjavilo da bi se osećalo nelagodno ukoliko bi se njihov zdravstveni pružalac oslanjao na AI za dijagnozu ili preporuku tretmana. Briga da bi AI mogao pogoršati odnos između pacijenta i pružaoca usluga bila je faktor za 57% ispitanih prema istraživanju, dok je samo 38% reklo da misli da bi AI "doveo do boljih zdravstvenih ishoda".

Privatnost zdravstvenih podataka

Deljenje privatnih zdravstvenih podataka radi obuke i korišćenja AI alata predstavlja još jednu ozbiljnu zabrinutost. Obuka AI algoritama zahteva pristup ogromnim količinama osnovnih podataka, dok korišćenje alata stvara rizik od izloženosti takvih podataka, bilo zato što alat pamti i zadržava informacije ili zato što treće strane mogu biti izložene povredama podataka.

Iako se mnogi AI alati razvijaju u akademskim istraživačkim centrima, partnerstvo sa privatnim kompanijama često je jedini način za komercijalizaciju istraživanja. Ponekad su ova partnerstva rezultirala nedovoljnom zaštitom privatnosti i slučajevima u kojima pacijenti nisu uvek imali kontrolu nad korišćenjem svojih informacija ili nisu potpuno bili obavešteni o uticajima na privatnost.

Istraživanja su takođe pokazala da AI alati mogu ponovo identifikovati pojedince čiji se podaci nalaze u centralnim bazama podaraka zdravstvenih ustanova i fondova čak i kada su podaci anonimni i očišćeni od svih identifikatora. U nekim slučajevima, AI može ne samo ponovno identifikovati pojedinca, već može i napraviti sofisticirane pretpostavke o nezdravstvenim podacima pojedinca.

Zdravstvene ustanove i njihovi dobavljači podataka su posebno ranjivi na povrede podataka i napade malver-a. Fondovi zdravstvenog osiguranja koji je posebno ranjivi na napade su prijavili povrede podataka, sa prosečnim troškom od 10,93 miliona dolara.

Kao i u većini pitanja privatnosti, države predvode napore u zaštiti privatnosti pojedinca kako se korišćenje AI širi u oblasti zdravstva. Trenutno, 10 država ima regulative vezane za AI kao deo svojih opštih zakona o privatnosti potrošača; međutim, samo nekoliko država je predložilo zakonodavstvo specifično za privatnost podataka ili korišćen