Три кращих способи інтегрувати AI в охорону здоров’я — нотатки для розробників

Машинний інтелект опановує найбільш критично важливу індустрію для людства — охорону здоров’я. Глобальні вендори реагують на цей тренд: нещодавно Microsoft створила новий підрозділ, завдання якого — вирішення проблем на перетині медичного обслуговування та штучного інтелекту (Artificial Intelligence — AI).

Це не означає, що незабаром AI замінить лікарів, але інтеграція нової технології в систематичні завдання охорони здоров’я відбувається все частіше. Роботи вже є частиною процесу: від хірургічної допомоги пацієнтам до аналізу зображень. І їх роль буде тільки зростати з плином часу.

vst_medicine_11

Який поріг входу?

В процесі впровадження AI в індустрію охорони здоров’я розробник стикається з такими ж проблемами, як і в інших напрямках. Дослідникам часто не вистачає обсягу інформації, необхідної для навчання машинного розуму, але навіть якщо дані є, вони зазвичай знаходяться в закритих сховищах. Щоб просунути AI в галузі охорони здоров’я, галузь повинна створити спільні стандарти обміну інформацією. Є чимало складнощів і в тому, як забезпечити недоторканність приватного життя. Адже, коли великі пакети даних переміщаються між цими сховищами, їх безпека та захищеність стає проблемою.

Провайдери медичних послуг відповідально ставляться до питання безпеки пацієнтів, тому інноваційним технологіям потрібен час, щоб отримати визнання. Навіть коли AI отримає доступ до певної інформації, роботам, як і раніше, непросто буде здобути перемогу в галузі, де головна ставка — це життя людини. Все ж, інновації в сфері охорони здоров’я неможливо зупинити; просто деякий час вони перебувають під суворим контролем і вивченням, поки не буде підтверджена їх надійність. І якщо ви — розробник, який бажає зробити свій внесок у медичний світ, прислухайтеся до наведених нижче рекомендацій.

AI здатний скоротити чорнову роботу

Щоб швидко отримати визнання у сфері охорони здоров’я, необхідно створити технологію для автоматизації додаткових медичних завдань, які не мають великої ваги і не потребують спеціалізованих медичних знань. Адже багато лікарів витрачають до половини свого робочого часу на канцелярську роботу замість того, щоб зосередитися на пацієнтах. Тому будь-який інструмент, який скорочує подібну роботу, буде високо цінуватися.

Наприклад, актуальним буде інструментарій, який дозволить AI перевіряти взаємодію між ліками або порекомендує певні тести, виходячи з виявлених лікарем симптомів, чим зменшить вірогідність впливу людського фактора і банальної помилки. Можна розглянути індивідуальні методи спостереження за пацієнтом — це завдання, яке цілком виконуване для AI, дозволить зменшити адміністративне навантаження на лікарів, звільнивши їх для виконання прямих професійних обов’язків.

Така концепція вже стала популярною в сільському господарстві. Технологія Blue River використовує камери на розпилювачах для розпізнавання рослин, знищення бур’янів і удобрення сільськогосподарських культур. Фермери можуть налаштовувати свої розпилювачі так, щоб заощадити час і витрати на хімікати. Медичні технології повинні робити те ж саме для лікарів — перейняти на себе прості завдання, дозволяючи їм зосередитися на нагальних питаннях.

Мета — спростити робочий процес

Багато хто занурюється в створення нової технології і забуває про виправлення помилок. Однак тут варто врахувати, що медична індустрія зазвичай дуже неохоче йде назустріч будь-яким змінам, тому ви повинні зробити свій інструмент набагато надійнішим і зручнішим, ніж в будь-якій іншій галузі.

Наприклад, іноді буває непросто змусити пацієнта дотримуватися прописаної процедури лікування. Чатбот здатний допомогти в цьому, але його допомога буде ефективною тільки якщо він не потребує корекції ззовні. Коли ж бот щодня вимагає оновлення інформації у лікаря — він просто створює йому більше роботи. Хороша система повинна подавати сигнал лікарю, тільки якщо пацієнт своєчасно не випив ліки або пропустив важливу процедуру. Подібні ситуації вам потрібно враховувати під час аналізу кожної точки дотику з користувачем, щоб зрозуміти, чи буде ваше рішення надавати допомогу, чи просто створить нову рутинну роботу.

Тут доречно навести приклад з юридичної галузі. Розробка Kira Systems — машинний асистент юриста на базі AI, який займається аналізом контрактів. Перевага Kira полягає в його простоті — він не вимагає від юристів багато зусиль для введення інформації. Kira перевіряє бази даних швидше, ніж будь-яка людина, і потім надає свої результати для подальшого вивчення фахівцем, завдяки чому він економить власний робочий час. Аналогічно, щоб стати корисним для працівників медицини, інструмент повинен скорочувати їх робоче навантаження.

Зауважимо, що в будь-якій галузі починається хаос, якщо ламаються роками налагоджені робочі процеси. Однак в охороні здоров’я все набагато серйозніше, адже тут в зону ризику потрапляє життя і здоров’я людей. Тому дружність і зрозумілість технології по відношенню до користувача важлива більше, ніж в будь-якому іншому секторі.

Безпека, а не бездумні інновації

Технічні проблеми в сфері охорони здоров’я є другорядними, порівняно до конфіденційності. Найефективніший інструмент буде безжалісно відкинутий в сторону, якщо він не забезпечить стабільний захист інформації про пацієнта.

Щоб підготувати систему штучного інтелекту для медичної галузі, необхідно навчити достатню кількість персоналу. Для створення якісних AI-інструментів потрібно залучити різних професіоналів, серед яких повинен бути: фахівець служби безпеки високого рівня, адвокат, який добре знайомий із законами конфіденційності та безпеки пацієнтів, а також команда розробників та інженерів, що вміє налагодити регулярне оновлення програмного забезпечення, встановити чіткі права власності, шифрування інформації і навчання персоналу правилам безпеки. Все це — дуже непростий і трудомісткий процес, але ж в галузі медичного обслуговування ви маєте справу з найбільш особистою інформацією. Якщо ви зможете виконати зазначені тут вимоги, новий інструмент буде запроваджено набагато швидше.

AI веде до революції в галузі охорони здоров’я, і якщо ви бажаєте долучитися — зараз найбільш доречний момент. Наші рекомендації дозволять більш впевнено пройти по шляху розробки інноваційних технологій для медичних працівників.

БІЛЬШЕ ЦІКАВОГО:

Джерело: VB

Читайте также:

Everyday Robots зсередини: як Google намагалася створити роботів-помічників зі штучним інтелектом

Британська поліція тестує детектива на базі штучного інтелекту

Вчені створили роботизовану ногу зі штучними м’язами

Google DeepMind навчила робота грати в настільний теніс на рівні людини