Jukumu la AI katika Huduma ya Afya ni lipi?

Kama unajiuliza kuhusu Jukumu la AI katika Huduma ya Afya , lifikirie kama daktari wa roboti na zaidi kama: macho ya ziada, upangaji wa haraka, utabiri bora, mtiririko wa kazi laini - pamoja na seti mpya kabisa ya matatizo ya usalama na maadili ambayo tunapaswa kuyashughulikia kama raia wa daraja la kwanza. (Mwongozo wa WHO kuhusu mifumo ya "msingi" wa uzalishaji katika afya kimsingi unapiga kelele hili kwa lugha ya heshima na kidiplomasia.) [1]

🔗 Je, AI itachukua nafasi ya madaktari katika tiba?
Mtazamo halisi wa mahali ambapo AI inawasaidia madaktari na mahali ambapo haiwezi kuwasaidia.

🔗 Je, AI itachukua nafasi ya wataalamu wa eksirei
Jinsi AI inavyoathiri mtiririko wa kazi za upigaji picha, usahihi, na kazi za radiolojia.

🔗 Je, ni maandishi bandia (AI) kwa usemi?
Elewa jinsi TTS inavyofanya kazi na wakati inahesabiwa kama AI.

🔗 Je, AI inaweza kusoma maandishi ya mlalo?
Tazama jinsi AI inavyotambua uandishi wa herufi zilizounganishwa na mapungufu ya kawaida.

Jukumu la AI katika Huduma ya Afya, kwa maneno rahisi 🩺

Kimsingi, Jukumu la AI katika Huduma ya Afya ni kubadilisha data ya afya kuwa kitu kinachoweza kutumika:

Gundua : pata ishara ambazo wanadamu hawazioni (upigaji picha, ugonjwa, ECG, skani za retina)
Tabiri : kadiria hatari (kuzorota, kurudishwa tena, matatizo)
Pendekezo : maamuzi ya usaidizi (miongozo, ukaguzi wa dawa, njia za utunzaji)
Otomatiki : punguza kuburuza kwa msimamizi (kuandika msimbo, kupanga ratiba, nyaraka)
Binafsisha : rekebisha utunzaji kulingana na mifumo ya mtu binafsi (wakati ubora wa data unaruhusu)

Lakini AI "haielewi" magonjwa kama wanavyoelewa madaktari. Inaweka ramani ya mifumo. Hiyo ina nguvu - na pia ni kwa nini uthibitisho, ufuatiliaji, na usimamizi wa binadamu huendelea kujitokeza katika kila mfumo mzito wa utawala. [1][2]

Ni nini kinachofanya toleo zuri la AI katika huduma ya afya? ✅

Miradi mingi ya AI hushindwa katika huduma ya afya kwa sababu za kuchosha… kama vile msuguano wa mtiririko wa kazi au data mbaya. AI "nzuri" ya huduma ya afya kwa kawaida huwa na sifa hizi:

Imethibitishwa kimatibabu : imejaribiwa katika mazingira halisi, si seti nadhifu za data za maabara (na ikiwezekana katika tovuti nyingi) [2]
Inafaa kwa mtiririko wa kazi : ikiongeza mibofyo, ucheleweshaji, au hatua za ajabu, wafanyakazi wataiepuka - hata kama ni sahihi
Uwajibikaji wazi : ni nani anayewajibika inapotokea kosa? (sehemu hii inakuwa ngumu haraka) [1]
Hufuatiliwa baada ya muda : mifano husogea wakati idadi ya watu, vifaa, au mazoezi ya kliniki yanapobadilika (na kwamba kusogea ni kawaida ) [2]
Mwenye ufahamu wa usawa : huangalia mapungufu ya utendaji katika vikundi na mipangilio [1][5]
Uwazi wa kutosha : si lazima "ieleweke kikamilifu," lakini inaweza kukaguliwa, kujaribiwa, na kupitiwa [1][2]
Salama kwa muundo : vizuizi vya matokeo yenye hatari kubwa, chaguo-msingi zinazofaa, na njia za kupanda [1]

Muhtasari mdogo wa kuangalia uhalisia (sio nadra):
Fikiria kifaa cha akili bandia ambacho ni "cha kushangaza" katika onyesho ... kisha kinaingia katika wodi halisi. Wauguzi wanachanganya dawa, maswali ya kifamilia, na kengele. Ikiwa kifaa hakiingii katika wakati uliopo wa kuchukua hatua (kama "hii inasababisha mtiririko wa kazi wa sepsis" au "hii inaongeza orodha ya uchunguzi"), inakuwa dashibodi ambayo kila mtu anaipuuza kwa heshima.

Ambapo AI ina nguvu zaidi leo: upigaji picha, uchunguzi, na uchunguzi 🧲🖼️

Hii ndiyo kesi ya matumizi ya mtoto wa bango kwa sababu upigaji picha kimsingi ni utambuzi wa ruwaza kwa kiwango kikubwa.

Mifano ya kawaida:

Usaidizi wa radiolojia (X-ray, CT, MRI): triage, vidokezo vya kugundua, kuweka kipaumbele orodha za kazi
Usaidizi wa uchunguzi wa mammografia : kusaidia usomaji wa mtiririko wa kazi, kuashiria maeneo yenye shaka
Usaidizi wa X-ray ya kifua : kuwasaidia madaktari katika kugundua kasoro haraka zaidi
Patholojia ya kidijitali : kugundua uvimbe, usaidizi wa uainishaji, kuweka kipaumbele kwenye slaidi

Huu ndio ukweli mdogo ambao watu hupuuza: AI si mara zote "bora kuliko madaktari." Mara nyingi ni bora kama seti ya pili ya macho , au kama kifaa cha kuchambua kinachowasaidia wanadamu kuzingatia inapohitajika.

Na tunaanza kuona ushahidi thabiti zaidi wa majaribio katika ulimwengu halisi katika uchunguzi. Kwa mfano, jaribio la nasibu la MASAI nchini Uswidi liliripoti uchunguzi wa mammografia unaoungwa mkono na akili bandia (AI) ambao ulidumisha usalama wa kimatibabu huku ukipunguza mzigo wa kazi wa kusoma skrini kwa kiasi kikubwa (liliripoti kupungua kwa ~44% kwa usomaji katika uchambuzi wa usalama uliochapishwa). [3]

Usaidizi wa uamuzi wa kimatibabu na utabiri wa hatari: farasi mkimya wa kazi 🧠📈

Sehemu kubwa ya Jukumu la AI katika Huduma ya Afya ni utabiri wa hatari na usaidizi wa maamuzi. Fikiria:

Mifumo ya tahadhari za mapema (hatari ya uharibifu)
Viashiria vya hatari ya Sepsis (wakati mwingine huwa na utata, lakini ni kawaida)
Ukaguzi wa usalama wa dawa
Alama za hatari zilizobinafsishwa (hatari ya kiharusi, hatari ya moyo, hatari ya kuanguka)
Kuwalinganisha wagonjwa na miongozo (na kugundua mapengo katika huduma)

Zana hizi zinaweza kuwasaidia madaktari, lakini pia zinaweza kusababisha uchovu wa tahadhari . Ikiwa modeli yako ni "sawa" lakini ina kelele, wafanyakazi warekebishe. Ni kama kuwa na kengele ya gari inayolia wakati jani linapoanguka karibu… unaacha kujali 🍂🚗

Pia: "kusambazwa sana" haimaanishi kiotomatiki "kuthibitishwa vizuri." Mfano maarufu ni uthibitisho wa nje wa mfumo wa utabiri wa sepsis uliotekelezwa sana (Mfano wa Epic Sepsis) uliochapishwa katika JAMA Internal Medicine , ambao ulipata utendaji dhaifu sana kuliko matokeo yaliyoripotiwa na msanidi programu na kuangazia mabadiliko halisi ya tahadhari na uchovu. [4]

Otomatiki ya kiutawala: sehemu ambayo madaktari wanaitaka zaidi kwa siri 😮💨🗂️

Tuwe wakweli - makaratasi ni hatari ya kimatibabu. Ikiwa akili bandia hupunguza mzigo wa usimamizi, inaweza kuboresha huduma kwa njia isiyo ya moja kwa moja.

Malengo ya usimamizi yenye thamani kubwa:

Usaidizi wa nyaraka za kimatibabu (kuandika maelezo, muhtasari wa matukio)
Usaidizi wa uandishi wa kodi na bili
Upimaji wa rufaa
Uboreshaji wa ratiba
Kituo cha simu na utumaji ujumbe kwa wagonjwa

Hii ni mojawapo ya faida "zinazohisiwa" zaidi kwa sababu muda unaookolewa mara nyingi ni sawa na umakini unaorejeshwa.

Lakini: kwa mifumo ya uzalishaji, "inasikika sawa" si sawa na "iko sawa." Katika huduma ya afya, kosa la kujiamini linaweza kuwa baya zaidi kuliko lililo wazi - ndiyo maana mwongozo wa utawala kwa mifumo ya uzalishaji/misingi unaendelea kusisitiza uthibitishaji, uwazi, na ulinzi. [1]

Akili bandia inayomkabili mgonjwa: vikaguzi vya dalili, vidhibiti vya gumzo, na wasaidizi "wasaidizi" 💬📱

Vifaa vya wagonjwa vinaongezeka kwa sababu vinaweza kupanuliwa. Lakini pia ni hatari kwa sababu vinaingiliana na watu moja kwa moja - pamoja na mazingira yote machafu ambayo wanadamu huleta.

Majukumu ya kawaida ya kumkabili mgonjwa:

Huduma za urambazaji ("Ninaenda wapi kwa hili?")
Vikumbusho vya dawa na vivutio vya kufuata
Muhtasari wa ufuatiliaji wa mbali
Upimaji wa usaidizi wa afya ya akili (kwa mipaka makini)
Kuandika maswali kwa ajili ya miadi yako ijayo

Akili bandia ya kuzalisha hufanya hii ionekane ya kichawi… na wakati mwingine ni ya kichawi sana 😬 (tena: uthibitishaji na uwekaji wa mipaka ndio mchezo mzima hapa). [1]

Kanuni ya vitendo ya kidole gumba:

Ikiwa AI inaarifu , sawa
Ikiwa ni kugundua , kutibu , au kuzidi uamuzi wa kimatibabu , punguza mwendo na ongeza ulinzi [1][2]

Afya ya umma na afya ya idadi ya watu: AI kama kifaa cha utabiri 🌍📊

AI inaweza kusaidia katika kiwango cha idadi ya watu ambapo ishara hujificha katika data chafu:

Ugunduzi wa mlipuko na ufuatiliaji wa mwenendo
Kutabiri mahitaji (vitanda, wafanyakazi, vifaa)
Kutambua mapengo katika uchunguzi na kinga
Uainishaji wa hatari kwa programu za usimamizi wa huduma

Hapa ndipo AI inaweza kuwa ya kimkakati kweli - lakini pia ambapo proksi zenye upendeleo (kama vile gharama, ufikiaji, au rekodi zisizokamilika) zinaweza kusababisha ukosefu wa usawa katika maamuzi kimya kimya isipokuwa ujaribu kikamilifu na kurekebisha. [5]

Hatari: upendeleo, ndoto za usiku, kujiamini kupita kiasi, na "kuongezeka kwa kasi kwa otomatiki" ⚠️🧨

AI inaweza kushindwa katika huduma ya afya kwa njia chache maalum sana, za kibinadamu:

Upendeleo na ukosefu wa usawa : mifumo iliyofunzwa kuhusu data isiyowakilisha inaweza kufanya vibaya zaidi kwa makundi fulani - na hata pembejeo "zisizoegemea upande wowote" bado zinaweza kutoa matokeo yasiyo sawa [5]
Mabadiliko ya seti ya data / mabadiliko ya modeli : modeli iliyojengwa juu ya michakato ya hospitali moja inaweza kuharibika kwingineko (au kuharibika baada ya muda) [2]
Mawazo ya ndoto katika AI ya kuzalisha : makosa yanayoonekana kuwa ya kweli ni hatari sana katika dawa [1]
Upendeleo wa kiotomatiki : wanadamu huamini kupita kiasi matokeo ya mashine (hata wakati hawapaswi) [1]
Utambuzi wa Utambuzi : ikiwa AI hufanya ugunduzi rahisi kila wakati, wanadamu wanaweza kupoteza ukali baada ya muda
Ukungu wa uwajibikaji : wakati kitu kinapoenda vibaya, kila mtu huwaelekeza wengine wote 😬 [1]

Uamuzi wa usawa: hakuna hata moja kati ya haya linalomaanisha "usitumie AI." Linamaanisha "chukulia AI kama uingiliaji kati wa kimatibabu": fafanua kazi, ijaribu katika muktadha, pima matokeo, ifuatilie, na uwe mwaminifu kuhusu mabadiliko. [2]

Kanuni na utawala: jinsi akili bandia inavyoruhusiwa kugusa huduma 🏛️

Huduma ya afya si mazingira ya "duka la programu". Mara tu kifaa cha akili bandia kinapoathiri maamuzi ya kimatibabu, matarajio ya usalama huongezeka - na utawala huanza kuonekana kama: nyaraka, tathmini, udhibiti wa hatari, na ufuatiliaji wa mzunguko wa maisha. [1][2]

Mpangilio salama kwa kawaida hujumuisha:

Uainishaji wa hatari wazi (maamuzi ya kliniki ya hatari ndogo dhidi ya hatari kubwa)
Nyaraka za data na mapungufu ya mafunzo
Kujaribu katika idadi halisi ya watu na tovuti nyingi
Ufuatiliaji unaoendelea baada ya kupelekwa (kwa sababu ukweli hubadilika) [2]
Njia za usimamizi na uenezaji wa binadamu [1]

Utawala si mkanda wa usalama. Ni mkanda wa usalama. Inakera kidogo, ni muhimu sana.

Jedwali la Ulinganisho: chaguzi za kawaida za akili bandia katika huduma ya afya (na ni nani hasa wanamsaidia) 📋🤏

Kifaa/Kisanduku cha Matumizi	Watazamaji bora	Bei ya juu	Kwa nini inafanya kazi (au… haifanyi kazi)
Usaidizi wa picha (radiolojia, uchunguzi)	Wataalamu wa eksirei, programu za uchunguzi	Leseni ya biashara - kwa kawaida	Ni mzuri katika upimaji wa ruwaza + upimaji, lakini inahitaji uthibitisho wa ndani na ufuatiliaji unaoendelea [2][3]
Dashibodi za utabiri wa hatari	Hospitali, vitengo vya wagonjwa wa kulazwa	Hubadilika sana	Hufaa inapounganishwa na njia za vitendo; vinginevyo inakuwa "tahadhari nyingine" (hujambo, uchovu wa tahadhari) [4]
Nyaraka/uandishi wa madokezo katika mazingira	Madaktari, mazingira ya wagonjwa wa nje	Usajili wa kila mtumiaji wakati mwingine	Huokoa muda, lakini makosa yanaweza kuwa ya siri - mtu bado anapitia na kusaini [1]
Msaidizi wa gumzo la mgonjwa kwa ajili ya urambazaji	Wagonjwa, vituo vya simu	Gharama ya chini hadi ya kati	Nzuri kwa ajili ya uelekezaji na Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara; ni hatari ikiwa itaingia katika eneo la utambuzi 😬 [1]
Uainishaji wa afya ya idadi ya watu	Mifumo ya afya, walipaji	Muundo wa ndani au muuzaji	Imara kwa ajili ya kulenga uingiliaji kati, lakini wakala wenye upendeleo wanaweza kupotosha rasilimali [5]
Ulinganisho wa majaribio ya kliniki	Watafiti, vituo vya saratani	Muuzaji au wa ndani	Inasaidia wakati rekodi zimepangwa; maelezo yasiyofaa yanaweza kupunguza ukumbusho
Ugunduzi wa dawa za kulevya / utambuzi wa walengwa	Dawa, maabara za utafiti	$$$ - bajeti kubwa	Huongeza kasi ya uchunguzi na utengenezaji wa nadharia, lakini uthibitisho wa maabara bado unatawala

"Bei kama ilivyo" si dhahiri kwa sababu bei ya muuzaji hutofautiana sana, na ununuzi wa huduma ya afya ni ... jambo zima 🫠

Orodha ya utekelezaji wa vitendo kwa kliniki na mifumo ya afya 🧰

Ikiwa unatumia AI (au unaulizwa kufanya hivyo), maswali haya yataokoa maumivu baadaye:

Hii inabadilisha uamuzi gani wa kimatibabu? Ikiwa haibadilishi uamuzi, ni dashibodi yenye hesabu nzuri
Hali ya kushindwa ni ipi? Chanya isiyo sahihi, hasi isiyo sahihi, kuchelewa, au kuchanganyikiwa?
Nani hukagua matokeo na lini? Muda halisi wa mtiririko wa kazi ni muhimu zaidi ya slaidi za usahihi wa modeli
Utendaji unafuatiliwa vipi? Ni vipimo gani, kizingiti gani husababisha uchunguzi? [2]
Tunawezaje kupima usawa? Panga matokeo kulingana na makundi na mipangilio husika [1][5]
Nini hutokea wakati mfumo hauna uhakika? Kutotumia mfumo kunaweza kuwa kipengele, si hitilafu
Je, kuna muundo wa utawala? Mtu lazima awe na usalama, masasisho, na uwajibikaji [1][2]

Maelezo ya Mwisho kuhusu Jukumu la AI katika Huduma ya Afya 🧠✨

Jukumu la AI katika Huduma ya Afya linapanuka, lakini muundo unaoshinda unaonekana kama huu:

AI hushughulikia kazi nzito zenye muundo na kuburuta kwa msimamizi
Madaktari huweka hukumu, muktadha, na uwajibikaji [1]
Mifumo huwekeza katika uthibitishaji, ufuatiliaji, na ulinzi wa usawa [2][5]
Utawala unachukuliwa kama sehemu ya ubora wa huduma - si wazo la baadaye [1][2]

AI haitachukua nafasi ya wafanyakazi wa afya. Lakini wafanyakazi wa afya (na mifumo ya afya) wanaojua jinsi ya kufanya kazi na AI - na kuipinga inapokosea - wataunda jinsi "huduma nzuri" itakavyokuwa baadaye.