الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: قضايا أخلاقية كبيرة محتملة

تحقق من الجلسات عند الطلب من قمة Low-Code / No-Code للتعرف على كيفية الابتكار واكتساب الكفاءات بنجاح من خلال تحسين وتوسيع نطاق المطورين المواطنين. شاهد الآن .

يستمر الذكاء الاصطناعي (AI) في النمو في التطور ، ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى التقدم في التعلم الآلي (ML). ومع ذلك ، لا تزال هناك أسئلة مهمة تحتاج إلى إجابة.

يرتبط التعلم الآلي ارتباطًا وثيقًا بالتحليلات التنبؤية. يمكن أن يكون كلاهما أدوات قوية لاكتشاف المعلومات وتحديد الأنماط في كميات كبيرة من البيانات. يمكن أن تخدم هذه الميزات صناعة الرعاية الصحية بشكل جيد للغاية ، لا سيما بالنظر إلى أن 30٪ من جميع البيانات التي يتم إنشاؤها على مستوى العالم تأتي من الرعاية الصحية وحدها.

ومع ذلك ، لا يزال الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية في مراحله الأولى في العديد من المجالات ، وغالبًا ما ينحصر في إدارة السجلات الطبية أو أتمتة المهام المتكررة والدنيوية. بالطبع ، لا تفتقر أي من هذه الأشياء إلى القيمة ، ولكن التحول إلى اعتماد أكبر على مستوى الصناعة لديه القدرة على حل "ثلاثي أ" للرعاية الصحية: إمكانية الوصول ، والقدرة على تحمل التكاليف ، والدقة. يتمتع الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير بإمكانيات أكبر: يمكن أن يساعد المؤسسات في العثور على الارتباطات بشكل أفضل من خلال البيانات وتحسين التشخيص.

فكر في الاضطرابات النفسية. على مدار العشرين إلى الثلاثين عامًا الماضية ، كان هناك تقدم ضئيل بشكل مدهش في مجال الاضطرابات النفسية. في كثير من الأحيان لا يعرف مقدمو الرعاية الصحية دائمًا ما الذي يسبب اضطرابات نفسية معينة لدى أشخاص مختلفين. الاضطرابات النفسية بطبيعتها شخصية للغاية. لحسن الحظ ، يوفر استخدام الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير القدرة على إيجاد ارتباط بين نقاط البيانات ، مما يسمح للأطباء بتقديم نتائج تشخيصية أكثر تخصيصًا. حدث

قمة الأمان الذكية

تعرف على الدور الأساسي للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الأمن السيبراني ودراسات الحالة الخاصة بالصناعة في 8 ديسمبر. اشترك للحصول على بطاقتك المجانية اليوم. سجل الان

يمكن للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير أن يأخذ الرعاية الصحية من "الصندوق الأسود" لتعلم الآلة ، مما يساعد المستخدمين على اكتشاف وفهم الارتباطات المقدمة لهم. إنه يوفر التخصيص في كل شيء من العلاجات إلى تقديم الرعاية ، وهذا هو الاتجاه الذي سلكته الرعاية الصحية لبعض الوقت الآن. هذا ما يريده المرضى - ويستحقونه. كما أنه يجعل العاملين في مجال الرعاية الصحية أكثر كفاءة. اغتنام فرصة الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

مع زيادة اعتماد الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية ، من الواضح أن العمل المتكرر سيصبح مشكلة أقل وأقل. يمكن أن يصبح الترميز الطبي وحده أكثر كفاءة مع إضافة قدرات الذكاء الاصطناعي. إن فهرسة الأسباب الفريدة لزيارة المريض تستغرق وقتًا طويلاً. ومع ذلك ، فإن التطورات في الذكاء الاصطناعي لا تساعد أنظمة الترميز في تحديد الرموز والتحقق من صحتها فحسب ، بل تساعد أيضًا المبرمجين أنفسهم على فهم البيانات غير المنظمة بشكل أفضل.

قد يشهد التصوير الطبي أيضًا تحسينات كبيرة بفضل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. اليوم ، يقوم الأطباء بمراجعة وتصنيف العديد من الصور كل يوم للوصول إلى التشخيصات. يمكن للتكنولوجيا الآن تحليل الصور الطبية للمساعدة في اكتشاف وتشخيص حالات معينة. لذلك ، يمكن للأطباء التركيز على التدخل والعلاج المبكر بدلاً من الفحص. يمكنهم أيضًا رؤية المزيد من المرضى ، مما يحسن الوصول إلى الرعاية.

على الجانب الصيدلاني ، ستجد AlphaFold ، وهو نظام ذكاء اصطناعي تم تطويره بواسطة DeepMind من Google. يساعد استخدام أداة الذكاء الاصطناعي هذه العلماء على التنبؤ بشكل أفضل بهيكل طي البروتين ، مما يعني أنه يمكنهم الانتقال إلى مرحلة تطوير الدواء بشكل أسرع. يمكن أن يؤدي ذلك إلى طرح الأدوية المنقذة للحياة في السوق بسرعات كان يعتقد أنها مستحيلة في السابق. فهم الاعتبارات الأخلاقية حول بيانات المريض

عندما يتعلق الأمر بالاعتبارات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي في سياق بيانات المريض ، فإن العديد من ...