注目を集める医療における AI の倫理的応用

医療における人工知能は患者の転帰を改善する可能性を秘めていますが、それには責任を持って AI 対応製品を提供することが不可欠です。

これは、データプライバシーに関する倫理的および規制上の考慮事項について議論することを意味します。 PointClickCare の臨床ソリューション ディレクターである Jody Long 氏が登場します。彼は、HIMSS24 世界会議で、責任ある AI の原則に関するディスカッションでこの話題を取り上げます。

「最終的に私をこのテーマに導いたのは、臨床医に AI をより深く理解してもらい、AI を恐れず、ツールの使用に自信を持ってもらいたいという情熱でした」と Long 氏は述べています。 「AI はベッドサイドの医療従事者に取って代わるものではありません。AI は医療従事者がより良い、より多くの情報に基づいた意思決定を行えるよう支援するために存在します。ワークフロー内でデータを手に入れて臨床上の意思決定を改善することで、人間とのつながりを強化します。」

この議論はAIにとって重要な局面を迎えるだろう。 大量のデータを処理し、臨床上の意思決定や洞察を提供する上で有望であることが示されていますが、それらのアプリケーションは非常に異種で広範囲にわたるため、技術進歩の最前線に留まりたい医療リーダーにとっては複雑な状況になる可能性があります。倫理的な方法でテクノロジーを適用しながら。

多くの医療リーダーが AI の利点を認識して導入に熱心であると、次のように述べています。 医療経済学それらの利点の中で最も重要なものの 1 つは、診断の速度と精度の向上であり、これにより医療提供者は病気の診断と治療が容易になります。 たとえば、AI を使用して X 線、MRI スキャン、その他の医療画像を分析すると、人間が見逃してしまう可能性のあるパターンや異常を特定できます。

AI アルゴリズムは、リアルタイムのデータと推奨事項を提供することもできるため、医療提供者は潜在的な緊急事態に迅速に対応できるほか、慢性疾患の管理にも役立ちます。
また、このテクノロジーは、遠隔医療の場合など、ケアへのアクセスを増やす上で潜在的な役割を果たす可能性があります。遠隔医療では、AI の強化により、遠隔での診察と診断が可能になり、患者の移動の必要性がなくなります。

しかし、医療経済学は、特にセキュリティとプライバシーに関して、潜在的なリスクが存在する可能性があると指摘しました。 最大のリスクの 1 つは、大量の患者データがサイバー犯罪者の標的となることが多いため、データ侵害の可能性です。 他の種類の独自の AI 攻撃には、悪意のある攻撃者がトレーニング セットに不正なデータを挿入してモデルの出力に影響を与えるデータ入力ポイズニングや、攻撃者が代替モデルを作成するためにアルゴリズムに関する十分な情報を抽出する可能性があるモデル抽出などがあります。

によると 政治家、2021 年に 110 億ドルと評価されるヘルスケア AI 市場は、2030 年には 1,870 億ドルに達すると予測されています。より優れた機械学習アルゴリズム、より多くのデータへのアクセス、より安価なハードウェア、および 5G 接続速度はすべて、ヘルスケアにおける AI の適用拡大に貢献しています。 。

「臨床医および多くのテクノロジー プラットフォームのエンドユーザーとして、医療提供者は責任ある AI の原則と、テクノロジー パートナーがこれらの新しい革新的なツールの生産にどのように投資しているかについて教育を受けることが重要です」と Long 氏は述べています。 私たちが AI にどのように思慮深く意図的にアプローチしてきたかを聞くことは、この分野での私たちの学習の基礎と影響を理解したい人にとって素晴らしい出発点となります。」

彼女のセッション「患者の転帰を改善する責任ある AI」は、3 月 12 日の午前 10 時 30 分から 11 時 30 分まで、オーランドの HIMSS24 の W208C ルームで開催される予定です。 詳細と登録。

ジェフ・ラガス ヘルスケア・ファイナンス・ニュースの編集者です。
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ヘルスケア・ファイナンス・ニュースは、 ヒムス メディア掲載。