Fordeler og ulemper med AI i helsevesenet vurdert

Det er ingen tvil om at AI er kommet for å bli, ettersom selskaper tilbyr AI-utviklingstjenester i alle typer bransjer, og mange bedrifter investerer stort. Med det sagt, kan noen tvile på fordelene med AI i helsesektoren, da teknologien fortsatt er fersk. JetBase liker å holde ting objektivt for å se hele bildet, og i dag skal vi hjelpe deg med å gjøre det samme med AI innen medisin.Denne guiden vil vise deg hvorfor AI kan være utrolig nyttig og også fremheve potensielle utfordringer med teknologien. Vi vil ta for oss både fordeler og ulemper spesifikt slik at du kan vite om dette er hva din løsning trenger. La oss begynne med å snakke om det positive.Hvordan AI hjelper i helseindustrienSå, hvorfor snakker folk om kunstig intelligens, spesielt i medisinsk sammenheng? Vel, det enkle svaret er at AI kan dekke mange oppgaver og gjøre livet enklere for team. For å illustrere hva AI kan gjøre for deg, la oss ta det sak for sak. Her er måtene AI gagner helsevesenet på.Umiddelbar databehandlingTakket være læringsalgoritmer kan du trene AI til å forstå data som et sykehus genererer lynraskt. Som et resultat kan pasientregistrering, blodprøver og journalføring alt bli mye raskere. Ved å eliminere behovet for menneskelig inndata spares ikke bare tid, men ansatte frigjøres også til å fokusere på mer kreative oppgaver mens AI tar seg av rutinearbeidet.Raskere medisinsk forskningKliniske studier for nye medisiner kan ta år, men takket være AI kan prosessen bli mye mer effektiv. Verktøy basert på modeller som GPT-4 kan analysere hundrevis av studier og trekke ut relevante data i løpet av få minutter. På denne måten mottar forskere relevant informasjon uten å måtte sile gjennom den manuelt.AI kan simulere relevante eksperimenter og forutsi utfall uten å måtte utføre dem i praksis. Selv om dette krever data for å lage modellen, er det fortsatt en mye raskere måte å gjøre ting på, noe som gjør det til en av de viktigste fordelene med AI i helsevesenet.Fordeler med AI i helsevesenetLa oss snakke om hvordan AI påvirker medisinske virksomheter. Du vet hva den kan gjøre, men hva oppnår disse funksjonene? Det er ganske mye å nevne, men vi holder oss til kjerneaspektene.Høyere nøyaktighetTakket være prediktive algoritmer og raffinert analyse kan leger vurdere en pasients tilstand mye mer nøyaktig. Faktisk gjør prediktiv AI det mulig å forutsi endringer og forebygge potensielle sykdommer. Noen tar det opp som en del av den potensielle negative innvirkningen av AI i helsevesenet, og nevner at algoritmer ikke er 100 % pålitelige. Imidlertid garanterer deres konstante forbedring bedre resultater, og de er allerede svært nøyaktige.Sterkere personaliseringNoen mener kanskje at en av ulempene med AI i helsevesenet er at "maskiner er upersonlige". Imidlertid er det ingen som har til hensikt å erstatte sykepleiere og leger med roboter. I stedet tillater AI raskere informasjonsinnhenting og kartlegging av pasienter. Dette lar i sin tur sykehusene tilby pasientene nøyaktig det de trenger, og tilpasse opplevelsen for å gjøre den mer komfortabel.Lavere kostnaderSmå administrative operasjoner kan virkelig pådra seg store utgifter siden alle krever manuelt arbeid. Med AI-automatisering kan du bli kvitt administrative hodepiner, som koster det amerikanske helsevesenet 1 billion dollar i året. Det effektiviserer EHR og automatiserer deler av det, noe som reduserer utgiftene betydelig.Vi lovet å dekke både fordeler og ulemper med AI i helsevesenet. Nå som vi er ferdige med det positive, la oss gå videre til den andre delen.Ulemper med AI i helsevesenetDet du raskt vil finne ut, er at mange av ulempene med AI i helsevesenet er sentrert rundt teoretiske problemstillinger. De hviler på dårlige eller uetiske implementeringer av AI, noe som ikke bør være et problem for selskaper som tilnærmer seg teknologien med nødvendig ekspertise. Vi lar deg være dommer, derimot, når vi presenterer de mest vanlig diskuterte AI-ulempene i helsevesenet.Skjevhet og lav nøyaktighetBruk av AI med ufullstendige eller feilaktige data kan føre til problemer som skjevhet og dårlige prediksjoner. Dette kan imidlertid bare skje hvis selskaper ikke utfører sin due diligence, og forbedrer dataene de stoler på. Enhver virksomhet som ønsker å supplere sin infrastruktur med AI, må gjøre nøyaktighet og produktiv trening til sin hovedanliggende.Personvern for dataEt annet problem på listen over ulemper med AI i helsevesenet er personvern og sikkerhet. Bekymringer om å holde data beskyttet når de mates til AI-en er selvfølgelig gyldige. Uten riktig kryptering er data alltid i fare, spesielt hvis du bruker fullt ut tredjepartsmodeller. For å unngå dette, tren din egen modell og sørg for å anonymisere data. Å følge regelverk som HIPAA er også viktig i denne saken.Grenser for AI i helsevesenet du kan møteMens vi snakket om fordeler og ulemper med AI i helsevesenet, er det også viktig å erkjenne AIs begrensninger. Det er ingen universalmiddel, og å anvende det uforsiktig vil ikke gagne deg.Høy innledende kostnadSelv om vi nevnte den ultimate reduksjonen av utgifter som en av fordelene med AI i helsevesenet, er det viktig å forstå at den innledende investeringen ikke er en spøk. Å trene en AI-modell og utvikle løsninger som skal bruke den er kostbart, noe som gjør de første stadiene uinteressante for noen. Imidlertid vil besparelsene til slutt bidra til å dekke utviklingskostnadene, noe som gjør AI verdt det.Begrenset tilkoblingÅ holde sykehusets eldre systemer interoperable med nye applikasjoner som bruker AI, kan definitivt være en utfordring. Det er viktig å ha personell tilgjengelig for å integrere de to, noe som betyr enten å finne et godt outsourcingfirma eller å utvide din interne avdeling. Imidlertid, uten riktig tilgang til dine gamle databaser og verktøy, vil AI ikke være like effektiv.Er det passende å bruke kunstig intelligens i helsevesenet?Selv om vi ikke kan ignorere den potensielle negative innvirkningen av kunstig intelligens i helsevesenet, er det viktig å legge vekt på "potensial". Ja, mangelfull implementering eller databehandling kan utgjøre en trussel for en virksomhet som bruker AI. Imidlertid, med et dyktig team og en avveid tilnærming, kan du unngå de fleste slike problemer.I mellomtiden er fordelene med AI i helsevesenet tydelige og ville være direkte vanskelige å overse. Hvis en virksomhet følger den rette veien, for eksempel ved å holde seg til WHOs retningslinjer, er det svært lite å bekymre seg for. Så lenge du følger beste praksis og samarbeider med et team av utviklere som kjenner AI ut og inn, vil du ikke ha problemer.Et siste råd vi vil gi er at det er viktig å bruke AI sparsomt. Anvend den bare for bruksområder der den kan utgjøre en forskjell:Analyse av en pasients sykehistorieForskning på nye medisinerBehandling av medisinske bilderHver av disse drar direkte nytte av den smarte automatiseringen som AI bringer. Med en forsiktig tilnærming vil du høste AI-fordeler i helsevesenet samtidig som du styrker driften din.Lag din egen AI-applikasjon for helsevesenetMens vi snakket om den negative innvirkningen av AI i helsevesenet, er vi sikre på at alle de positive sidene har gjort deg ivrig etter å prøve teknologien selv. Tross alt kan AI bidra til å automatisere rutineoppgaver, redusere kostnader og forbedre pasientomsorgen. Men AI i helsevesenet gagner de som legger ned arbeidet og har et profesjonelt team som implementerer AI-drevne funksjoner.Dette er grunnen til at vi anbefaler å henvende deg til JetBase, da vi er et team med mer enn et tiårs erfaring. Våre utviklere har utviklet medisinske apper av alle slag, og vi har vært interessert i AI og dens transformasjon av tradisjonelle bransjer i årevis. Vi har også integrert AI i våre prosjekter, som en løsning for fjernpasientovervåking og Energex, en SaaS-løsning for energiledelse.Vi hjelper deg gjerne med å høste AI-fordeler i helsevesenet. Våre eksperter kan konsultere deg om prosjektet, utvide teamet ditt, eller håndtere hele utviklingsprosessen, avhengig av dine behov. Bare send oss en melding, så finner vi ut hvordan vi kan samarbeide.

Fordeler og ulemper med AI i helsevesenet vurdert

Våre Caser

Siste Artikler

Migrere Cypress-tester til Playwright med Copilot

En komplett guide til implementering av mikrotjenester på AWS

Outsourcing av programvareutvikling i 2025: En komplett guide