Τεχνολογία

Τεχνητή νοημοσύνη: Ανάπτυξη αξιόπιστων λύσεων AI για υγειονομική περίθαλψη

Τεχνητή νοημοσύνη: Ανάπτυξη αξιόπιστων λύσεων AI για υγειονομική περίθαλψη

Τεχνητή νοημοσύνη: Οι μηχανές AI θα μπορούσαν να προσφέρουν βασικές γνώσεις που συμπληρώνουν τους επαγγελματίες του ιατρικού τομέα.

Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης αυξάνεται σταθερά στην υγειονομική περίθαλψη, μια εξέλιξη που είναι πολλά υποσχόμενη και ανησυχητική εάν αφεθεί ανεξέλεγκτη. Η τεχνολογία AI έχει κάνει αξιοσημείωτες προόδους την τελευταία δεκαετία. Οι υπολογιστές μπορούν να ταξινομήσουν με ακρίβεια τις εικόνες και να χαρτογραφήσουν το περιβάλλον τους, παρέχοντας στα αυτοκίνητα, τα drones και τα ρομπότ τη δυνατότητα πλοήγησης σε χώρους του πραγματικού κόσμου. Η τεχνητή νοημοσύνη επέτρεψε τις αλληλεπιδράσεις ανθρώπου-μηχανής που δεν ήταν δυνατές πριν.

Εξαιτίας αυτού, η τεχνητή νοημοσύνη διερευνάται για ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών υγειονομικής περίθαλψης. Αυτό περιλαμβάνει τη βελτίωση της φροντίδας των ασθενών, την επιτάχυνση της ανακάλυψης φαρμάκων και τη διευκόλυνση της αποτελεσματικής λειτουργίας και διαχείρισης των συστημάτων υγειονομικής περίθαλψης. Οι βασικοί στόχοι για τη φροντίδα των ασθενών περιλαμβάνουν ανάλυση ακτινολογικών εικόνων και δειγμάτων ιστού για ανίχνευση και διάγνωση, καθώς και εξατομικευμένη ιατρική ακριβείας για τη θεραπεία και τη θεραπεία ασθενειών.

Αλλά είναι ιδιαίτερα σημαντικό να προχωράτε με προσοχή κάθε φορά που ένα μηχάνημα τοποθετείται για να λαμβάνει αποφάσεις ζωής και θανάτου. Η εστίαση θα πρέπει να είναι στην τεχνητή νοημοσύνη που μπορεί να βοηθήσει στη λήψη αποφάσεων από τον άνθρωπο και όχι να την αντικαταστήσει σε ένα περιβάλλον υγειονομικής περίθαλψης. Ένα πλαίσιο στο οποίο οι άνθρωποι συνεργάζονται με μηχανές για να καταλήξουν σε τέτοιες αποφάσεις είναι καλό να επιδιώκεται, αναγνωρίζοντας ότι οι μηχανές θα μπορούσαν να προσφέρουν βασικές γνώσεις που συμπληρώνουν τους επαγγελματίες του ιατρικού τομέα.

Παράγοντες που επηρεάζουν την αξιοπιστία των αποφάσεων υγειονομικής περίθαλψης της τεχνητής νοημοσύνης

Υπάρχουν πολλοί παράγοντες που επηρεάζουν την αξιοπιστία των συστημάτων AI. Η προκατάληψη έχει αναφερθεί ευρέως ως μια σημαντική ανησυχία στα συστήματα λήψης αποφάσεων που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη. Μεγάλη ανάγκη υφίσταται για μια θεμελιώδη προσέγγιση για τη δημιουργία και την επικύρωση συστημάτων λήψης αποφάσεων που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη. Πέρα από τα ζητήματα με την ποιότητα των δεδομένων, την προκατάληψη και την ευρωστία, είναι απαραίτητο να αναπτυχθούν συστήματα που να είναι εξηγήσιμα και ερμηνεύσιμα, καθώς και στρατηγικές διαχείρισης κινδύνου για τον προσδιορισμό προτεραιοτήτων και τη λήψη αποφάσεων.

Η ύπαρξη ενός καλού πλαισίου θα βοηθήσει τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις και να οικοδομήσουν εμπιστοσύνη μεταξύ των ενδιαφερομένων. Άλλοι παράγοντες αφορούν ηθικές και κοινωνικές ανησυχίες. Αυτό είναι σημαντικό να ληφθεί υπόψη για οποιοδήποτε σύστημα λήψης αποφάσεων που βασίζεται σε τεχνητή νοημοσύνη και κρίσιμο για συστήματα που είναι υπεύθυνα για τη διασφάλιση της ασφάλειας.

Θα μπορούσαμε να φανταστούμε ένα σύστημα διαχείρισης υγειονομικής περίθαλψης που αποφασίζει ποιοι ασθενείς θα λάβουν μια θεραπεία που είναι περιορισμένης προσφοράς ή θα σταλούν στη ΜΕΘ πριν από άλλους που χρειάζονται πιο επείγουσα φροντίδα. Υπάρχουν ανησυχίες σχετικά με το απόρρητο και η προσδοκία ότι τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης θα έχουν κάποιο επίπεδο διαφάνειας και λογοδοσίας. Ορισμένα από αυτά τα ζητήματα δεν έχουν σαφή απάντηση και απαιτούν πολύ περαιτέρω σκέψη.

Διαβάστε όλες τις τελευταίες Ειδήσεις για την υγεία από την Ελλάδα και τον Κόσμο
Ακολουθήστε το healthweb.gr στο Google News και μάθετε πρώτοι όλες τις ειδήσεις

Διαβάστε Eπίσης:

Οι εφαρμογές υγείας είναι σημαντικός παράγοντας της τηλεϊατρικής

Ένα μονάχα τεστ ανιχνεύει 50 γενετικές παθήσεις

Η τεχνολογία των wearables είναι το μέλλον της υγείας

Σετ εκπαιδευτικής ρομποτικής αξίας 30 εκατομμυρίων ευρώ αποκτούν νηπιαγωγεία, δημοτικά και γυμνάσια

svg%3E svg%3E
svg%3E
svg%3E
Περισσότερα

Διαβήτης ακρωτηριασμός: Ρομποτικά προσθετικά υπόσχονται ανακούφιση

Διαβήτης ακρωτηριασμός: Καναδοί επιστήμονες αποκαλύπτουν την ανάπτυξη ενός νέου τύπου προσθετικής χρησιμοποιώντας μαλακή ρομποτική με δυνατότητα μικρορευστοποίησης που υπόσχεται να μειώσει σημαντικά τα έλκη του δέρματος και τον πόνο σε ασθενείς με διαβήτη που έχουν υποστεί ακρωτηριασμό μεταξύ του αστραγάλου και του γόνατος.

Η έλλειψη κλινικών στοιχείων αποτελεί μεγάλο κενό στην ψηφιακή υγεία

Ιατρική περίθαλψη: Η χρηματοδότηση των αμερικανικών εταιρειών ψηφιακής υγείας αυξήθηκε πέρυσι παρά τις μελέτες που βρήκαν μικρή κλινική επικύρωση και έλλειψη ισχυρών αποδεικτικών στοιχείων ότι οι λύσεις ψηφιακής υγείας είναι αποτελεσματικές.

5 επιδράσεις της τεχνολογίας στη σωματική υγεία και τι πρέπει να κάνετε γι' αυτές

Υγεία τεχνολογία: Είναι αδύνατο να αποφευχθεί η τεχνολογία στην καθημερινή ζωή και δεν υπάρχει αμφιβολία ότι έχει κάνει μεγάλο μέρος της ζωής πιο διαχειρίσιμο. Ωστόσο, ορισμένες πτυχές του μπορεί να επηρεάσουν το σώμα σας με δυνητικά αρνητικούς τρόπους.

Αλματώδης αύξηση ενδιαφέροντος για τεχνολογία διαχείρισης πένθους

Startups πένθος: Ένας αυξανόμενος αριθμός νεοφυών επιχειρήσεων αναπτύσσει τεχνολογικές λύσεις και υπηρεσίες για την υποστήριξη των οικογενειών που έχουν πενθεί, χρησιμοποιώντας μια σειρά από επιχειρηματικά μοντέλα.

4 ιατρικές τεχνολογίες του 2022

Τεχνολογία:Το 2020 και το 2021, η πανδημία του Covid-19 ανάγκασε την υγειονομική περίθαλψη στο μέλλον και, ως εκ τούτου, πολλές υποσχόμενες ιατρικές τεχνολογίες δοκιμάστηκαν σε μαζική κλίμακα. Το 2022, το ερώτημα είναι πώς αυτές οι τεχνολογίες μπορούν να χρησιμοποιηθούν μαζί σε έναν κόσμο μετά την πανδημία.

Ακριβής διάγνωση όγκων εγκεφάλου με χρήση τεχνητής νοημοσύνης

Τεχνητή νοημοσύνη: Η ταξινόμηση των όγκων του εγκεφάλου - και επομένως η επιλογή των βέλτιστων επιλογών θεραπείας - μπορεί να γίνει πιο ακριβής μέσω της χρήσης τεχνητής νοημοσύνης σε συνδυασμό με φυσιολογική απεικόνιση. Αυτό είναι το αποτέλεσμα μιας εκτενούς μελέτης που δημοσιεύτηκε στο Cancers και διεξήχθη από το Πανεπιστήμιο Karl Landsteiner για Επιστήμες Υγείας (KL Krems).

Κατανόηση της συναπτικής διαβίβασης με υπερυπολογιστή

Εγκέφαλος: Ο εγκέφαλός μας έχει δισεκατομμύρια νευρικά κύτταρα ή νευρώνες και κάθε νευρώνας έχει χιλιάδες συνδέσεις με άλλους νευρώνες. Οι βαθμονομημένες αλληλεπιδράσεις αυτών των νευρώνων είναι αυτό από το οποίο αποτελούνται οι σκέψεις. Στόχος του Jose Rizo-Rey, καθηγητή Βιοφυσικής στο Southwestern Medical Center του Πανεπιστημίου του Τέξας είναι κατανοήσει πώς συμβαίνει η ενεργοποίηση της σκέψης.