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.