Не сподівайтеся, що наступного разу, коли ви відвідаєте кабінет лікаря, вас лікуватиме робот-лікар. Комп’ютери та алгоритми можуть підказувати нам, що дивитися, що купувати та кого додавати до наших соціальних мереж, але дослідження показують, що штучний інтелект у сфері охорони здоров’я не замінить людей, які доглядають за хворими, найближчим часом.
Однак це може допомогти замінити заплутану паперову роботу, подовжений час очікування, неправильні діагнози та інші небажані елементи медичної допомоги на більш сприятливі. ШІ також може допомогти лікарям-людям розширити свою практику для лікування більшої кількості пацієнтів і надати їм можливість надавати більш персоналізовану та ефективну допомогу окремим пацієнтам.
Так, навіть у 2021 році розмови про штучний інтелект та автоматизацію в охороні здоров'я, як правило, зосереджуються на потенціалі, перспективах та можливостях. Зрештою, більшість можливостей для застосувань на базі штучного інтелекту в цій галузі ще попереду — головним чином тому, що основні перешкоди ще необхідно подолати, щоб прокласти шлях для широкого впровадження в цій галузі. Доки цього не станеться, ця трансформаційна технологія продовжуватиме обговорюватися з точки зору того, що може бути (а не того, що є).
У Shaip ми хочемо змінити розмову, допомагаючи командам розробників штучного інтелекту подолати ці перешкоди. Нам подобається говорити про те, що майбутнє може принести штучному інтелекту в охороні здоров'я, але ще більше нам подобається створювати це майбутнє. Перш ніж заглибитися в те, як ми це робимо, давайте на мить зосередимося на сьогоденні.
ШІ не просто готовий назавжди змінити охорону здоров’я; воно вже є. Будучи відносно новою, ця технологія проникла майже в усі аспекти сучасної системи охорони здоров’я:
- У клінічних умовах лікарі використовують інструменти візуалізації за допомогою штучного інтелекту з розширеними можливостями розпізнавання образів для вивчення результатів КТ, МРТ та інших типів візуального аналізу, що дозволяє їм швидше та точніше виявляти захворювання та діагностувати травми.
- У класі інструменти машинного навчання допомагають учням збирати глибше уявлення про людське тіло, ніж будь-коли раніше, і дають їм можливість створювати нові рішення з реальними додатками.
- У лабораторії дослідники використовують складні програми для перехресних посилань на формули нових ліків із ліками, про які вже відомо, що вони безпечні. Потім вони можуть копіювати та повторювати їх, щоб розробити антидоти та вакцини в рекордно короткий термін.
- Адміністратори та керівники використовують програми штучного інтелекту, щоб створити більш інтуїтивно зрозумілі й ефективні умови роботи з пацієнтами, які водночас приносять дохід постачальникам і забезпечують більш якісний догляд за пацієнтами. Список можна продовжувати і продовжувати.
Оскільки ви читаєте це, ви, мабуть, вже усвідомлюєте, що вплив штучного інтелекту на нашу систему охорони здоров'я був величезним — і він лише посилюватиметься. З огляду на незліченну кількість різноманітних учасників, які складають цей сектор, кількість проблем, які потенційно можуть вирішити рішення на основі штучного інтелекту, здається, безкінечна.
Шайп тут, щоб допомогти втілити ці рішення в життя. Наші послуги дозволяють підприємствам і підприємцям створювати технології штучного інтелекту в галузі охорони здоров’я, які можуть вирішувати реальні проблеми в масштабі, усуваючи деякі з найбільших перешкод на їхньому шляху. А для команд, які працюють у сфері охорони здоров’я, таких є багато.
Блокпости та червоні прапори
Хоча перспективи штучного інтелекту в охороні здоров’я ніколи не були більшими, справжня інтеграція технології в монолітну систему охорони здоров’я буде процесом, наповненим перешкодами. Мабуть, жоден з них не є більш значущим, ніж регуляторні перешкоди, які відрізняють медицину від інших галузей, в яких впровадження відбулося швидше.
Минуло майже чверть століття з тих пір, як Конгрес прийняв Закон про перенесення та підзвітність медичного страхування (HIPAA), але цей самий закон досі регулює те, як постачальники медичних послуг обробляють дані пацієнтів у 2021 році. На жаль, він дедалі більше ставить перед лікарями, пацієнтами та підприємцями, які прагнуть створювати нові медичні технології, запитань, ніж відповідей. Більше того, вимоги HIPAA зараз збігаються з новішими нормативними актами щодо персональної інформації (PII), такими як Загальний регламент про захист даних (GDPR) Європейського Союзу, Закон Сінгапуру про захист персональних даних (PDPA) та Закон Каліфорнії про конфіденційність споживачів (CCPA), який є першим комплексним законодавством, що регулює використання даних у Сполучених Штатах.
Зростання вимог до телемедицини, що супроводжувало пандемію COVID-19, лише додало регуляторних проблем . По-перше, багато пацієнтів отримують дистанційне лікування через платформи, які не відповідають стандартам HIPAA, що може зробити їх вразливими до загроз конфіденційності. Навіть платформи, які відповідають вимогам, створюють ризики, оскільки вони можуть розголошувати конфіденційну інформацію про пацієнтів з метою отримання прибутку . Зростання попиту на віртуальну допомогу призвело до появи багатьох цифрових послуг, які виходять за межі первісної сфери застосування HIPAA, і це змусило великі технологічні компанії Facebook, Alphabet, Amazon та Microsoft вийти на ринок , принісши нові інновації , а також необхідність додаткового нагляду.
Регулюючим органам все важче забезпечити дотримання вимог у цій складній системі мандатів, оскільки дані використовуються по-новому та все більшою кількістю учасників. Аналогічно, для команд, які сподіваються створити та розгорнути технології на базі штучного інтелекту в сфері охорони здоров’я, забезпечення відповідності цих інструментів існуючим стандартам вимагає регуляторного досвіду, який досить важко знайти.
Також важко знайти? Якісні медичні дані. Регулювання може перешкодити деяким новим технологіям досягти широкого поширення, але без якісних даних інструменти на основі штучного інтелекту навіть не пройдуть стадію розробки.
Нещодавнє дослідження , опубліковане в журналі «Journal of the American Medical Association», показало, що географічний розподіл пацієнтів, чиї дані використовуються для навчання алгоритмів машинного навчання, здебільшого обмежений кількома штатами, зокрема Каліфорнією, Нью-Йорком та Массачусетсом. Враховуючи економічні, соціальні, поведінкові та інші характеристики, які ці пацієнти можуть мати один з одним, але не з рештою країни, алгоритми, навчені на цих даних, можуть погано узагальнюватися. Цю проблему можна було б вирішити за допомогою більш різноманітних наборів даних, але знову ж таки, дані важко отримати. Після отримання їх також важко впорядкувати, що є ще одним важливим кроком для розробників технологій машинного навчання.
Багато компаній роблять значні інвестиції для пошуку або створення даних для своїх алгоритмів, а потім витрачають ще більше коштів на оплату анотаторів для їх маркування. Як і у випадку з надмірно однорідними наборами даних, дані, які не марковані та не куруються належним чином, навчать програми штучного інтелекту генерувати упереджені та неточні результати, створюючи проблеми, які нелегко вирішити. На жаль, ці проблеми залишатимуться поширеними для команд, що працюють над технологіями штучного інтелекту в охороні здоров'я. Дослідження Gartner показує, що до 85 % проектів штучного інтелекту дадуть помилкові результати внаслідок упередженості в управлінні даними до 2022 року.
Знову ж таки, існує багато інших проблем зі створенням AI-додатків для охорони здоров’я, як відомих, так і невідомих. У міру того, як все більше розробників виходить на ринок і все більше провайдерів стикаються з рішенням про те, чи додавати рішення на основі штучного інтелекту до своїх стратегій лікування пацієнтів, ці проблеми стають великими. Хоча перешкоди неминучі, коли ви намагаєтеся створити корисні інструменти для трансформації з використанням нових технологій, Shaip допомагає командам подолати багато найбільших перешкод, з якими зараз стикаються розробники в космосі.
Як Шайп підтримує прогрес у сфері охорони здоров'я
Shaip пропонує набір рішень, розроблених спеціально для команд, які працюють над додатками AI для охорони здоров'я. Разом вони можуть допомогти вам отримати значну і багатогранну віддачу від ваших інвестицій і створити масштабовані продукти, які справді тривалий вплив на галузь.
Повністю керований збір даних
Щоб створювати програми, які можуть бути дійсно корисними для медичних організацій, команди повинні створювати рішення, які постійно генерують точні, неупереджені результати. Звичайно, ви можете почути про технології штучного інтелекту, які точно виявляють і діагностують захворювання, але це зазвичай відбувається в сценаріях, коли штучні обмеження використовуються для контролю відомих обмежень навчання, таких як відсутність відповідних якісних даних. Якщо ви сподіваєтеся розробити продукт, який отримає широке поширення в реальних клінічних умовах, він повинен бути здатним забезпечити оптимальні результати в широкому діапазоні важких обставин. Іншими словами, вам знадобиться багато надійних даних світового класу для навчання ваших алгоритмів.
Повністю керовані служби збору даних від Shaip гарантують, що у вас є дані, які вам потрібні, коли вони вам потрібні. За допомогою нашого власного мобільного додатка, запатентованої веб-платформи та досвідчених власних проектних команд ми можемо отримувати дані майже з будь-якої комбінації вікових груп, демографічних показників та освіти. У наш процес збору даних, пов’язаний із залученням людей, залучаються експерти в галузі охорони здоров’я, щоб гарантувати, що отримані вами дані відповідають найвищим стандартам якості та надійності. Окрім ідентифікації, профілювання та пошуку даних, ми також піклуємось про очищення та підготовку даних, дозволяючи вашій команді зосередитися на інших видатних заходах.
Кілька форматів даних
Ми можемо надати різноманітний набір даних, який включає зображення, відео, аудіо та текст, для забезпечення широкого спектру моделей AI.
Тексти пісень:
У Shaip є сотні досвідчених фахівців, які можуть виконувати анотації даних практично на будь-якому типі текстових даних, від приміток лікаря до страхових виплат, що дає вам можливість розкрити інформацію, яка інакше залишилася б прихованою в неструктурованих наборах даних. Крім того, наша інтуїтивно зрозуміла, настроювана хмарна платформа дає змогу налаштовувати анотації для дуже конкретних випадків використання та отримувати конкретну інформацію для конкретного домену для розвитку технологій.
Аудіо:
Shaip має перевірений послужний список у створенні та оптимізації високофункціонального розмовного штучного інтелекту, чат-ботів та голосових роботів. Завдяки нашій всесвітній мережі кваліфікованих лінгвістів і команді, яка здатна збирати та коментувати обсяги аудіоданих, зокрема розмови між лікарями та пацієнтами без сценарію, висловлювання та слова для пробудження, монологи та інші типи мовлення, ми можемо допомогти вам тренувати мовлення -увімкнені програми швидко та ефективно.
Зображення:
Наші набори даних для навчання зображень аналізуються за допомогою комбінації хірургічно точних ручних процесів і найсучасніших технологій для додатків, які залежать від складних можливостей комп’ютерного зору та розпізнавання образів. І ми не просто надаємо дані; ми також можемо допомогти вам розробити алгоритми машинного навчання світового класу для створення рішень, які можуть розпізнавати людські обличчя, продукти харчування, документи, зображення медичних лабораторій, геопросторові зображення та іншу візуальну інформацію.
Відео:
Наші люди, досвід і технології дозволяють нам виконувати практично будь-які вимоги до відео анотації. Найкраще ми робимо відстеження об’єктів: анотування відео кадр за кадром, щоб навчити комп’ютери розпізнавати певні об’єкти за допомогою машинного навчання. Незалежно від того, чи створюєте ви роботизоване обладнання з підтримкою штучного інтелекту для надання допомоги лікарям у клінічних умовах чи додатків, які покращують взаємодію між пацієнтами та медсестрами під час дистанційних прийомів, ми можемо допомогти.
Гарантія відповідності
Shaip пропонує ліцензовані дані охорони здоров'я , щоб полегшити це навантаження для команд, що розробляють моделі штучного інтелекту, що аналізують текстові медичні записи пацієнтів, зображення з комп'ютерної томографії, рентгенівські знімки (та інші візуальні діагностичні методи), записи лікарів та десятки інших типів даних. За допомогою API Shaip ви отримуєте доступ на вимогу до цієї зростаючої бібліотеки анонімних записів та якісних контекстуалізованих медичних даних (включаючи понад 10 мільйонів наборів даних, отриманих з понад 60 різних місць по всьому світу), які відповідають усім стандартам HIPAA та Safe Harbor (включаючи редагування всіх 18 ідентифікаторів, що охоплюються цими рекомендаціями). Для команд, яким потрібні більш комплексні послуги, ми можемо масштабувати анонімізацію даних у кількох регуляторних юрисдикціях.
Як лідер у галузі деідентифікації даних, маскування даних та анонімізації даних, конфіденційність пацієнтів є основою наших рішень. Ми надаємо експертну сертифікацію та аудит якості деідентифікації та дотримуємося рекомендацій щодо анотацій щодо повної персональної медичної інформації (PHI) відповідно до стандартів Safe Harbor. Аналогічно, платформа ShaipCloud дозволяє отримати доступ до ваших даних у захищеному середовищі, ще більше знижуючи ризик невідповідності.
Давайте рухатися вперед разом
У Shaip ми розуміємо величезний потенціал штучного інтелекту для покращення практично кожного аспекту існуючої системи охорони здоров’я, і ми раді надати свій досвід організаціям, які працюють над розкриттям цього потенціалу. Ми також добре знайомі з унікальними проблемами, з якими стикаються ці організації, і всі наші послуги розроблено з урахуванням цих проблем.
Якщо ви є частиною команди, яка працює над рішеннями для охорони здоров'я на основі технологій штучного інтелекту та машинного навчання , ми будемо раді допомогти вам просунути вашу ініціативу вперед. Наш досвід охоплює весь життєвий цикл розробки штучного інтелекту, і ми працювали над проектами майже будь-якого масштабу — нам ще не доводилося стикатися з проектами, які були б занадто великими чи занадто малими. Якщо вам потрібна додаткова інформація, зв'яжіться з нами сьогодні.
