Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα ισχυρό εργαλείο που αναδιαμορφώνει την κοινωνία. Ενώ η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης αυξάνεται στην υγειονομική περίθαλψη, υπάρχουν ακόμη πολλά που πρέπει να μάθουμε για την εφαρμογή τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης, διασφαλίζοντας παράλληλα τα κατάλληλα πρωτόκολλα για την προστασία ενός οργανισμού και των ασθενών του. Δείτε τι πρέπει να γνωρίζουν οι οργανισμοί υγειονομικής περίθαλψης για την τεχνητή νοημοσύνη και πώς μπορούν να προετοιμαστούν για την υιοθέτηση τέτοιων τεχνολογιών για χρήση τόσο σε κλινικές όσο και σε διοικητικές ροές εργασιών.
Πώς μπορούν τα συστήματα υγείας να προετοιμαστούν για το επόμενο στάδιο της τεχνητής νοημοσύνης;
Οι οργανισμοί υγειονομικής περίθαλψης πρέπει να εκπαιδεύσουν το εργατικό δυναμικό τους σχετικά με τη χρήση τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης μέσω προγραμμάτων κατάρτισης ειδικά για κάθε σύστημα τεχνητής νοημοσύνης. Αυτά τα εκπαιδευτικά προγράμματα θα πρέπει να διδάσκουν τους παρόχους σχετικά με τους περιορισμούς τέτοιων τεχνολογιών και τη συνεχιζόμενη ανάγκη για επίβλεψη και επανεξέταση των αποτελεσμάτων της τεχνητής νοημοσύνης από ιατρούς.
Οι οργανισμοί πρέπει επίσης να προετοιμάσουν και να προσφέρουν πόρους για την αντιμετώπιση της δυσπιστίας των ασθενών στη χρήση τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης. Οι πόροι θα πρέπει να περιλαμβάνουν υλικό που ενημερώνει επαρκώς τους ασθενείς σχετικά με το ρόλο της τεχνητής νοημοσύνης στη φροντίδα που θα λάβουν και αποδεικνύουν ότι υπάρχουν επαρκή πρωτόκολλα απορρήτου και ασφάλειας για την προστασία των δεδομένων που συλλέγονται και χρησιμοποιούνται από το ίδιο το σύστημα τεχνητής νοημοσύνης.
Πώς μπορούν τα Generative AI Tools να αντιμετωπίσουν ζητήματα εργατικού δυναμικού;
Είτε μέσω εργαλείων πρόσληψης, βοήθειας προγραμματισμού ή ακόμα και εξατομικευμένων προγραμμάτων εκπαίδευσης, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη εξορθολογίζει τις ροές εργασίας τόσο των διοικητικών όσο και των ασθενών. Αυτό, με τη σειρά του, μπορεί να μειώσει την εξουθένωση για τους παρόχους και το διοικητικό προσωπικό.
Επιτρέπει επίσης στους παρόχους να περνούν περισσότερο χρόνο απευθείας με τους ασθενείς, βελτιώνοντας ενδεχομένως την πρόσβαση στην περίθαλψη, την ποιότητα της περίθαλψης, την εμπειρία των ασθενών και, τελικά, τα αποτελέσματα της φροντίδας.
Πού μπορεί το Generative AI να προσθέσει καλύτερα αξία σε ένα σύστημα υγείας;
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να φέρει επανάσταση στις διαδικασίες ροής εργασιών αυτοματοποιώντας εργασίες ρουτίνας που απαιτούν σημαντικό χρόνο και ανθρώπινη εργασία. Για παράδειγμα, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αντιμετωπίσει διάφορες διαδικασίες χρέωσης και αξιώσεων και να μειώσει πιθανά σφάλματα χρέωσης και κωδικοποίησης. Το Generative AI μπορεί επίσης να βοηθήσει με τις διαδικασίες πρόσληψης ασθενών και τη συλλογή και διατήρηση ιατρικών αρχείων.
Υπάρχουν ανησυχίες για την ασφάλεια ή το απόρρητο γύρω από το Generative AI;
Οι ανησυχίες για την ασφάλεια και το απόρρητο που προκύπτουν με τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη περιβάλλουν γενικά την πιθανή κακή χρήση πληροφοριών υγείας που προστατεύονται από τους ασθενείς για την υποστήριξη της συνεχούς εκμάθησης του ίδιου του συστήματος AI. Χωρίς την άμεση ενημερωμένη συγκατάθεση των ασθενών, η συλλογή και η χρήση δεδομένων ασθενών για αυτόν τον σκοπό μπορεί να εγείρει σημαντικές ανησυχίες σχετικά με το απόρρητο.
Τι αντίκτυπο θα μπορούσαν να έχουν τα Generative AI Tools στους στόχους ισότητας υγείας;
Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει την πρόσβαση στην περίθαλψη, τα αποτελέσματα φροντίδας και την εμπειρία του ασθενούς. Ωστόσο, οι νομικοί και ηθικοί παράγοντες που προκύπτουν με τις τεχνολογίες που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη ενδέχεται να εγείρουν σημαντικές ανησυχίες και δυσπιστία από το ευρύ κοινό.
Για παράδειγμα, η προκατάληψη μπορεί να επηρεάσει σημαντικά τα συνολικά αποτελέσματα υγείας όχι μόνο ατόμων αλλά ολόκληρων κοινοτήτων υγείας, ιδιαίτερα μειονεκτούντων πληθυσμών. Επιπλέον, η έλλειψη επαρκών πρωτοκόλλων απορρήτου και ασφάλειας θέτει σε κίνδυνο τόσο τον ασθενή όσο και τον οργανισμό υγείας. Αυτό περιλαμβάνει, όπως περιγράφεται παραπάνω, την πιθανότητα αυξημένου κινδύνου διαρροής δεδομένων ή παραβίασης δεδομένων πληροφοριών υγείας που προστατεύονται από τον ασθενή.