Thamani ya soko la akili ya bandia katika huduma za afya ilipata kiwango cha juu mnamo 2020 huko $ 6.7bn. Wataalam katika uwanja na maveterani wa teknolojia pia wanafunua kuwa tasnia hiyo itathaminiwa karibu $ 8.6bn ifikapo mwaka 2025 na kwamba mapato katika huduma ya afya yatatoka kwa suluhisho nyingi za 22 za huduma ya afya ya AI.
Unaposoma, tani za ubunifu kote ulimwenguni zinajitokeza kukuza huduma za afya, kuinua utoaji wa huduma, kutengeneza njia ya utambuzi bora wa magonjwa, na zaidi. Wakati umeiva kweli kwa sekta ya huduma ya afya inayoendeshwa na AI.
Wacha tuchunguze faida za AI katika huduma ya afya na wakati huo huo tuchambue changamoto zinazohusika. Tunavyoelewa yote mawili, tutagusa pia hatari zinazohusiana na mfumo wa ikolojia.
Faida za AI katika Huduma ya Afya
Wacha tuanze na mambo mazuri kwanza. AI katika huduma ya afya inafanya kazi kubwa. Pia inakamilisha matendo ambayo hakuna mwanadamu aliyewahi kutabiri mwanzo wa magonjwa kama wasiwasi wa figo na shida zingine za maumbile. Ili kukupa wazo bora, hapa kuna orodha pana:
- Afya ya Google imevunja nambari ya kugundua mwanzo wa majeraha ya figo siku chache kabla ya kutokea. Utambuzi wa sasa na huduma za afya zinaweza kugundua majeraha tu baada ya kutokea lakini kwa Afya ya Google, watoa huduma za afya wanaweza kutabiri kwa usahihi mwanzo wa jeraha.
- Akili bandia inasaidia sana katika kushiriki maarifa kwa njia ya mafunzo au mafunzo ya kusaidiwa. Sehemu maalum kama radiolojia na ophthalmology zinahitaji utaalam mkubwa, ambao unaweza kutolewa tu na maveterani kwa Kompyuta au waanzilishi. Kwa msaada wa AI, hata hivyo, washiriki wapya wanaweza kujifunza juu ya utambuzi na taratibu za matibabu kwa uhuru. AI inasaidia katika demokrasia ya maarifa hapa.
- Mashirika ya huduma ya afya hufanya kazi nyingi za kila siku. Kuingia kwa AI kunawaruhusu kugeuza kazi kama hizo na kutumia muda mwingi kwa kazi ambazo zina kipaumbele cha juu. Hii ni faida kubwa katika kliniki au usimamizi wa hospitali, matengenezo ya EHR, ufuatiliaji wa mgonjwa, na zaidi.
- Algorithms za AI pia hupunguza gharama za uendeshaji na kuongeza nyakati za pato kwa kiasi kikubwa. Kutoka kwa utambuzi wa haraka hadi mipango ya matibabu ya kibinafsi, AI inaleta, ufanisi kwa bei nafuu.
- Matumizi ya roboti yanayotumiwa na algorithms ya AI yanatengenezwa kusaidia madaktari wa upasuaji katika kufanya shughuli muhimu. Mifumo ya AI iliyojitolea huhakikisha usahihi na kupunguza athari au athari za upasuaji.
Hatari na Changamoto za AI katika Huduma ya Afya
Wakati faida za AI katika huduma ya afya, kuna mapungufu kadhaa ya utekelezaji wa AI pia. Hizi zote ni kwa suala la changamoto na hatari zinazohusika katika kupelekwa kwao. Wacha tuangalie zote mbili kwa undani.
Upeo wa makosa
Wakati wowote tunapozungumza kuhusu AI, kwa asili tunawaamini kuwa wakamilifu na kwamba hawawezi kufanya makosa. Ingawa mifumo ya AI imefunzwa kwa usahihi kufanya kile wanachopaswa kufanya kupitia kanuni na masharti, hitilafu inaweza kutokana na vipengele na sababu nyingine tofauti. Hitilafu kutokana na data ya ubora duni inayotumiwa kwa madhumuni ya mafunzo au algoriti zisizofaa zinaweza kuzuia uwezo wa sehemu ya AI wa kutoa matokeo sahihi.
Wakati hii inatokea kwa muda, michakato na mtiririko wa kazi ambao unategemea moduli hizi za AI zinaweza kutoa matokeo mabaya kila wakati. Kwa mfano, kliniki au hospitali inaweza kuwa na uzembe katika mazoea ya usimamizi wa kitanda licha ya kiotomatiki, chatbot inaweza kugundua kwa uwongo mtu aliye na wasiwasi kama Covid-19 au mbaya zaidi, kukosa kugundua, na zaidi.
Upataji wa data thabiti
Ikiwa upatikanaji wa data bora ni changamoto, hali kadhalika upatikanaji wake thabiti. Moduli za huduma za afya zinazotegemea AI zinahitaji data nyingi kwa madhumuni ya mafunzo na huduma ya afya ni sekta, ambapo data imegawanywa katika migawanyiko na mbawa. Utapata data zaidi ambayo haijaundwa kuliko ile iliyopangwa katika mfumo wa rekodi za maduka ya dawa, EHRs, data kutoka kwa wanaoweza kuvaa na wafuatiliaji wa mazoezi ya mwili, rekodi za bima, na zaidi.
Kwa hivyo, kuna kazi kubwa katika suala la kufafanua na kuweka alama kwenye data ya utunzaji wa afya hata ikiwa inapatikana kwa kesi maalum za utumiaji. Mgawanyiko huu wa data huongeza wigo wa makosa pia.
Upendeleo wa Takwimu
Moduli za AI ni onyesho la kile wanachojifunza na algorithms nyuma yao. Ikiwa hizi algorithms au hifadhidata zina upendeleo ndani yao, matokeo lazima yaelekezwe kwa matokeo maalum pia. Kwa mfano, ikiwa maombi ya m-afya hayataweza kujibu lafudhi fulani kwa sababu hayakufundishwa kwao, kusudi la huduma ya afya inayopatikana hupotea. Ingawa huu ni mfano mmoja tu, kuna matukio muhimu ambayo yanaweza kuwa mstari kati ya maisha na kifo.
Changamoto za faragha na usalama wa mtandao
Huduma ya afya inajumuisha sehemu za siri zaidi za habari kuhusu watu kama vile maelezo yao ya kibinafsi, magonjwa na wasiwasi, kundi la damu, hali ya mzio, na zaidi. Wakati mifumo ya AI inatumiwa, data zao hutumiwa mara nyingi na kushirikiwa na mabawa kadhaa katika sekta ya huduma ya afya kwa utoaji sahihi wa huduma. Hii inasababisha maswala ya faragha, ambapo watumiaji wanakabiliwa na hofu ya data zao kutumiwa kwa madhumuni anuwai. Kuhusiana na majaribio ya kliniki, dhana kama utambulisho wa data kuja kwenye picha pia.
Upande mwingine wa sarafu ni usalama wa mtandao, ambapo usalama na usiri wa hifadhidata hizi zina umuhimu mkubwa. Pamoja na wanyonyaji wanaosababisha mashambulio ya hali ya juu, data ya huduma ya afya inapaswa kulindwa kutoka kwa aina yoyote na aina zote za uvunjaji na maelewano.
Kumalizika kwa mpango Up
Hizi ndizo changamoto zinazohitaji kushughulikiwa na kurekebishwa ili moduli za AI ziwe na hewa ya kutosha iwezekanavyo. Jambo zima la utekelezaji wa AI ni kuondoa matukio ya hofu na mashaka kutokana na uendeshaji lakini changamoto hizi kwa sasa zinavuta mafanikio. Njia moja unaweza kushinda changamoto hizi ni, kwa hifadhidata za ubora wa juu za afya kutoka kwa Shaip ambazo hazina upendeleo na pia zinafuata miongozo madhubuti ya udhibiti.
