Es wurde oft genug gesagt, aber KI erweist sich als bahnbrechend in der Gesundheitsbranche. Von nur passiven Teilnehmern in der Gesundheitskette übernehmen Patienten jetzt die Verantwortung für ihre Gesundheit durch luftdichte KI-gestützte Patientenüberwachungssysteme, tragbare Geräte, visualisierte Einblicke in ihren Zustand und mehr. Aus Sicht von Ärzten und Gesundheitsdienstleistern ebnet KI den Weg für Roboterarme, ausgeklügelte Analyse- und Diagnosemodule, assistierende Operationsroboter, prädiktive Flügel zur Erkennung genetischer Störungen und Bedenken und mehr.
Da KI jedoch weiterhin Aspekte des Gesundheitswesens beeinflusst, steigen auch die Herausforderungen, die mit der Generierung und Pflege von Daten verbunden sind. Wie Sie wissen, kann ein KI-Modul oder -System nur dann eine gute Leistung erbringen, wenn es über einen längeren Zeitraum präzise mit relevanten und kontextbezogenen Datensätzen trainiert wurde.
Im Blog werden wir die einzigartigen Herausforderungen untersuchen, denen Experten und Gesundheitsexperten gegenüberstehen, wenn die Anwendungsfälle von KI im Gesundheitswesen hinsichtlich ihrer Komplexität immer weiter zunehmen.
1. Herausforderungen bei der Wahrung der Privatsphäre
Das Gesundheitswesen ist ein Sektor, in dem der Datenschutz von entscheidender Bedeutung ist. Aus den Details, die in die elektronische Gesundheitsakten von Patienten und Daten, die während klinischer Studien gesammelt wurden, bis hin zu Daten, die tragbare Geräte für die Fernüberwachung von Patienten übertragen, erfordert jeder Zentimeter im Gesundheitswesen ein Höchstmaß an Privatsphäre.
Wenn es um so viel Privatsphäre geht, wie werden dann neue KI-Anwendungen trainiert, die im Gesundheitswesen eingesetzt werden? Nun, in einigen Fällen sind sich Patienten im Allgemeinen nicht bewusst, dass ihre Daten für Studien- und Forschungszwecke verwendet werden. Die von HIPAA erwähnten Vorschriften implizieren auch, dass Organisationen und Gesundheitsdienstleister Patientendaten für Gesundheitsfunktionen verwenden und Daten und Erkenntnisse mit relevanten Unternehmen teilen können.
Dafür gibt es unzählige Beispiele aus der Praxis. Für ein grundlegendes Verständnis sollten Sie sich bewusst sein, dass Google ein 10-jähriges Forschungsverständnis mit der Mayo Clinic unterhält und eingeschränkten Zugriff auf Daten teilt. anonymisiert oder anonymisiert.
Dies ist zwar ziemlich offensichtlich, aber mehrere KI-basierte Startups, die an der Einführung von Predictive-Analytics-Lösungen auf dem Markt arbeiten, sind im Allgemeinen ziemlich stumm über ihre Quellen für hochwertige KI-Trainingsdaten. Dies hat offensichtlich wettbewerbsbedingte Gründe.
Da der Datenschutz ein so sensibles Thema ist, sind Veteranen, Experten und Forscher zunehmend an einem fortlaufenden White Hat interessiert. Es gibt HIPAA-Protokolle zur Anonymisierung von Daten und Klauseln zur erneuten Identifizierung. In Zukunft müssen wir daran arbeiten, wie nahtlos Privatsphäre hergestellt werden kann, während wir gleichzeitig fortschrittliche KI-Lösungen entwickeln.
2. Herausforderungen bei der Beseitigung von Vorurteilen und Fehlern
Fehler und Vorurteile im Gesundheitswesen können sich für Patienten und Gesundheitsorganisationen als tödlich erweisen. Fehler, die auf falsch platzierte oder falsch ausgerichtete Zellen, Lethargie oder sogar Nachlässigkeit zurückzuführen sind, können den Verlauf der Medikation oder Diagnose für Patienten verändern. Ein von der Pennsylvania Patient Safety Authority veröffentlichter Bericht ergab, dass rund 775 Probleme in EHR-Modulen identifiziert wurden. Davon machten menschlich bedingte Fehler etwa 54.7 % und maschinenbedingte Fehler fast 45.3 % aus.
Neben Fehlern sind Vorurteile eine weitere schwerwiegende Ursache, die in Gesundheitsunternehmen unerwünschte Folgen haben kann. Im Gegensatz zu Fehlern sind Vorurteile aufgrund der inhärenten Neigung zu bestimmten Überzeugungen und Praktiken schwieriger zu erkennen oder zu identifizieren.
Ein klassisches Beispiel dafür, wie Voreingenommenheit schlecht sein könnte, stammt aus einem Bericht, der teilt, dass Algorithmen, die zur Erkennung von Hautkrebs beim Menschen verwendet werden, bei dunkleren Hauttönen tendenziell weniger genau sind, da sie hauptsächlich darauf trainiert wurden, Symptome bei hellen Hauttönen zu erkennen. Das Erkennen und Eliminieren von Vorurteilen ist entscheidend und der einzige Weg für einen zuverlässigen Einsatz von KI im Gesundheitswesen.
3. Herausforderungen bei der Etablierung von Betriebsstandards
Dateninteroperabilität ist ein wichtiges Wort im Gesundheitswesen. Wie Sie wissen, ist das Gesundheitswesen ein Ökosystem aus verschiedenen Elementen. Sie haben Kliniken, Diagnosezentren, Reha-Zentren, Apotheken, Forschungs- und Entwicklungsabteilungen und mehr. Häufig sind für mehr als eines dieser Elemente Daten erforderlich, um ihren beabsichtigten Zweck zu erfüllen. In solchen Fällen müssen die erhobenen Daten einheitlich und so standardisiert sein, dass sie gleich aussehen und gelesen werden, egal wer sie betrachtet.
Ohne Standardisierung wird es Chaos geben, da jedes Element seine eigene Version desselben Datensatzes verwaltet. Wer also einen Datensatz aus einer neuen Perspektive betrachtet, ist automatisch verloren und benötigt die Hilfe der zuständigen Behörde, um den Inhalt des Datensatzes zu verstehen.
Um dies zu vermeiden, muss die Standardisierung unternehmensübergreifend wirksamer werden. Das heißt, bestimmte Formate, Bedingungen und Protokolle müssen zur verbindlichen Einhaltung klar festgelegt werden. Nur dann könnten diese Daten nahtlos interoperabel sein.
4. Herausforderungen bei der Aufrechterhaltung der Sicherheit
Sicherheit ist ein weiteres wichtiges Anliegen im Gesundheitswesen. Das wird am teuersten, wenn datenschutzrechtliche Aspekte weniger ernst genommen werden. Gesundheitsdaten sind eine Fundgrube für Hacker und Exploiter, und in letzter Zeit gab es unzählige Fälle von Cybersicherheitsverletzungen. Ransomware und andere böswillige Angriffe wurden auf der ganzen Welt durchgeführt.
Auch inmitten der Covid-19-Pandemie in der Nähe von 37 % der Befragten einer Umfrage teilten mit, dass sie einen Ransomware-Angriff erlebt hatten. Cybersicherheit ist zu jedem Zeitpunkt von entscheidender Bedeutung.
Fazit
Datenherausforderungen im Gesundheitswesen beschränken sich nicht nur auf diese. Je mehr wir die fortschrittliche Integration und Funktionsweise von KI im Gesundheitswesen verstehen, desto komplexer, überlappender und verflochtener werden die Herausforderungen.
Wie immer würden wir einen Weg finden, die Herausforderungen anzugehen und ausgeklügelten KI-Systemen Platz zu machen, die versprechen, etwas zu machen Gesundheitswesen AI genauer und zugänglicher.
