Imesemwa mara za kutosha lakini AI inadhihirisha kuwa inabadilisha mchezo katika tasnia ya utunzaji wa afya. Kuanzia kuwa washiriki tu katika safu ya utunzaji wa afya, wagonjwa sasa wanachukua malipo ya afya zao kupitia mifumo ya ufuatiliaji wa wagonjwa inayotumia hewa ya AI, vifaa vinavyovaliwa, ufahamu wa hali zao, na zaidi. Kutoka kwa mitazamo ya madaktari na watoa huduma za afya, AI inaandaa njia ya mikono ya roboti, uchambuzi wa hali ya juu na moduli za uchunguzi, bots za upasuaji za kusaidia, mabawa ya utabiri wa kugundua shida za maumbile na wasiwasi, na zaidi.
Hata hivyo, AI inapoendelea kuathiri vipengele vya afya, kinachoongezeka kwa usawa ni changamoto zinazohusiana na kuzalisha na kudumisha data. Kama unavyojua, moduli ya AI au mfumo unaweza kufanya kazi vizuri tu ikiwa umefunzwa kwa usahihi na seti za data zinazofaa na za muktadha kwa muda mrefu.
Katika blogi, tutachunguza changamoto za kipekee ambazo wataalam na wataalam wa huduma ya afya wanakabiliwa nazo wakati kesi za matumizi ya AI katika huduma ya afya zinaendelea kuongezeka kulingana na ugumu wao.
1. Changamoto katika kudumisha faragha
Huduma ya afya ni sekta ambayo faragha ni muhimu. Kutoka kwa maelezo ambayo huenda kwenye rekodi za elektroniki za afya ya wagonjwa na data iliyokusanywa wakati wa majaribio ya kliniki kwa data ambayo vifaa vya kuvaa kwa ufuatiliaji wa wagonjwa wa mbali, kila inchi katika nafasi ya huduma ya afya inahitaji faragha kubwa.
Ikiwa kuna usiri mwingi unaohusika, ni kwa jinsi gani programu mpya za AI ambazo zimepelekwa katika huduma ya afya hupata mafunzo? Kweli, katika hali kadhaa, wagonjwa hawajui kwa ujumla kuwa data zao zinatumika kwa madhumuni ya utafiti na utafiti. Kanuni zilizotajwa na HIPAA pia zinamaanisha kuwa mashirika na watoa huduma za afya wanaweza kutumia data ya mgonjwa kwa kazi za huduma ya afya na kushiriki data na ufahamu na biashara zinazohusika.
Kuna tani za mifano halisi ya ulimwengu kwa hii. Kwa ufahamu wa kimsingi, elewa kuwa Google inadumisha uelewa wa utafiti wa miaka 10 na Kliniki ya Mayo na inashiriki ufikiaji mdogo wa data ambayo ni kutokujulikana au kutambuliwa.
Ingawa hii ni wazi kabisa, anuwai kadhaa za msingi wa AI ambazo zinafanya kazi katika kusuluhisha suluhisho za utabiri katika soko kwa ujumla ni mama juu ya vyanzo vyao vya data bora ya mafunzo ya AI. Hii ni dhahiri kutokana na sababu za ushindani.
Kwa kuwa ni mada nyeti, faragha ni jambo ambalo maveterani, wataalam, na watafiti wanazidi kuwa na hamu ya kofia nyeupe inayoendelea. Kuna itifaki za HIPAA za uondoaji utambulisho wa data na vifungu vya utambulisho upya mahali pake. Kwenda mbele, itabidi tushughulikie jinsi faragha inavyoweza kuanzishwa huku kwa wakati mmoja tukitengeneza masuluhisho ya hali ya juu ya AI.
2. Changamoto katika kuondoa upendeleo na makosa
Makosa na upendeleo katika sehemu ya huduma ya afya inaweza kuwa mbaya kwa wagonjwa na mashirika ya afya. Hitilafu zinazotokana na seli zilizowekwa vibaya au zilizopangwa vibaya, uchovu, au hata uzembe zinaweza kubadilisha mwendo wa dawa au utambuzi kwa wagonjwa. Ripoti iliyotolewa na Mamlaka ya Usalama wa Wagonjwa ya Pennsylvania ilifichua kuwa karibu matatizo 775 katika moduli za EHR yalitambuliwa. Kati ya hili, makosa ya kibinadamu yalihesabiwa karibu 54.7% na makosa ya kuunganisha mashine yalihesabiwa karibu na 45.3%.
Mbali na makosa, upendeleo ni sababu nyingine kubwa ambayo inaweza kuleta athari zisizofaa katika kampuni za huduma za afya. Tofauti na makosa, upendeleo ni ngumu zaidi kugundua au kutambua kwa sababu ya mwelekeo wa asili wa imani na mazoea fulani.
Mfano wa kawaida wa jinsi upendeleo unaweza kuwa mbaya unatoka kwa ripoti, ambayo inashiriki kwamba algorithms zinazotumiwa kugundua saratani ya ngozi kwa wanadamu huwa sio sahihi juu ya tani nyeusi za ngozi kwa sababu walikuwa wamefundishwa zaidi kugundua dalili kwenye tani nzuri za ngozi. Kugundua na kuondoa upendeleo ni muhimu na njia pekee ya kusonga mbele kwa matumizi ya kuaminika ya AI katika huduma ya afya.
3. Changamoto katika kuanzisha viwango vya uendeshaji
Ushirikiano wa data ni neno muhimu kukumbuka katika huduma ya afya. Kama unavyojua, huduma ya afya ni mazingira ya vitu anuwai. Una kliniki, vituo vya uchunguzi, vituo vya ukarabati, maduka ya dawa, mabawa ya R&D, na zaidi. Mara nyingi, zaidi ya moja ya vitu hivi inahitaji data kufanya kazi kwa malengo yaliyokusudiwa. Katika visa kama hivyo, data ambayo inakusanywa inapaswa kuwa sare na sanifu kwa njia ambayo inaonekana na inasoma sawa bila kujali ni nani anayeiangalia.
Kutokuwepo kwa usanifishaji, kutakuwa na machafuko na kila kitu kitatunza toleo lake la rekodi hiyo hiyo. Kwa hivyo, mtu yeyote anayeangalia daftari kutoka kwa mtazamo mpya hupotea kiotomatiki na inahitaji msaada wa mamlaka inayohusika kuelewa yaliyomo kwenye mkusanyiko wa data.
Ili kuepusha hili, usanifishaji lazima ufanywe kuwa bora zaidi kwa vyombo vyote. Maana, fomati maalum, hali, na itifaki lazima ziwekwe wazi kwa uzingatiaji wa lazima. Hapo tu data hiyo inaweza kuingiliana kwa usawa.
4. Changamoto katika kudumisha usalama
Usalama ni jambo lingine muhimu katika huduma ya afya. Hili ndilo litakalothibitisha kuwa ghali zaidi wakati vipengele vinavyohusiana na faragha ya data vinachukuliwa kwa uzito mdogo. Data ya huduma ya afya ni hazina ya maarifa kwa wavamizi na wanyonyaji na hivi majuzi, kumekuwa na visa vingi vya ukiukaji wa usalama wa mtandao. Ransomware na mashambulizi mengine mabaya yamefanywa kote ulimwenguni.
Hata katikati ya janga la Covid-19, karibu na 37% ya washiriki wa utafiti walishiriki kuwa walikuwa wamepata shambulio la ukombozi. Usalama ni muhimu wakati wowote kwa wakati.
Kumalizika kwa mpango Up
Changamoto za data katika huduma ya afya sio tu kwa haya. Tunapoelewa ujumuishaji wa hali ya juu na ufanyaji kazi wa AI katika huduma ya afya, changamoto huwa ngumu zaidi, zinazoingiliana, na kuunganishwa.
Kama kawaida, tutapata njia ya kukabiliana na changamoto na kutoa nafasi kwa mifumo ya kisasa ya AI inayoahidi kufanya huduma ya afya AI sahihi zaidi na kupatikana.
