La inteligencia artificial (IA) en la atención médica convierte entornos clínicos y no clínicos, continuando de la práctica. Si se implementa de manera efectiva, el equipo de inteligencia artificial puede ayudar al desarrollador y desarrollarse en las poblaciones del mundo, rural y de la ciudad desarrollados para cerrar la división de salud profunda existente y aquellos que tienen atención de calidad y aquellos que no tienen atención de calidad.
En el entorno urbano, los sistemas de apoyo de decisiones clínicas habilitadas para la AI han demostrado el precio para ayudar a los médicos a dar prioridad a los pacientes de alto riesgo, mejorar la precisión y reducir las posibilidades de un diagnóstico incorrecto.
En entornos rurales, estas herramientas potencian la identificación de pacientes que necesitan atención urgente a los trabajadores de salud capacitados, lo que garantiza que los casos críticos reciban el tratamiento correcto en el momento adecuado.
La atención médica preventiva tiene un papel importante en las herramientas de IA, especialmente para grupos subyacentes con bajo acceso a la infraestructura de tratamiento, como poblaciones rurales, mujeres y comunidades marginadas.
Un ejemplo es el uso de pruebas de detección de cáncer de mama basadas en IA que permiten la detección inicial y se pueden implementar fácilmente incluso en la región subestimada. Los trabajadores de la salud pueden recibir capacitación para manejar dispositivos de detección portátiles y conscientes de las privadas y crear informes de trigen instantáneos. Las mujeres marcadas como altas se mencionan en centros de imágenes avanzadas para un diagnóstico adicional.
Este método no es solo un acceso al acceso a la India rural, sino que también aborda el problema de menos detección en las ciudades, que solo tiene un 1,5%según la encuesta reciente.
Además, los programas de detección basados en el lugar de trabajo realizados por tecnología portátil y no agresiva han alentado a más mujeres a participar. El equipo de salud con capacidad de IA funciona cuando las personas están diseñadas y desplegadas en su centro.
Sin embargo, el desarrollo de aplicaciones de IA para la toma de decisiones clínicas presenta desafíos únicos. Los defectos de la salud tienen partes mucho más altas que otros dominios, lo que significa que los modelos de IA deben lograr una precisión excepcional, a menudo medidas en términos de sensibilidad y especificidad.
Los conjuntos de datos utilizados para la capacitación deben revisarse cuidadosamente, ya que los datos de tratamiento a menudo sufren de desequilibrios de clase, se requieren técnicas especiales para garantizar la identificación correcta de muchas muestras positivas positivas que los negativos.
Igualmente importante es la precisión del etiquetado de datos. Las etiquetas obtenidas de la explicación de un solo médico pueden introducir un sesgo. Se debe crear un fuerte “datos de oro” con etiquetas verificadas por múltiples intérpretes expertos, o legalizarse por exámenes de diagnóstico adicionales, como imágenes o biopsia. Asegura tanto la precisión como las variaciones en el conjunto de datos, lo que lleva a modelos de IA que se generalizan bien en varias categorías, que son importantes para alcanzar la escala de la población en la India.
En los entornos clínicos del mundo real, el despliegue trae su propia barrera. Los sistemas de IA deben integrarse con las rutas de atención existentes para interrumpir el flujo de trabajo; esta es la causa raíz de los médicos.
La confianza en la producción de IA es esencial; Esto significa que los resultados deben ser explicados y explicados por los profesionales del tratamiento. Lo que hemos visto en esta creencia es que los informes de detección expuestos a AI se adhieren a los sistemas de puntuación médica estándar y proporcionan una explicación para los hallazgos positivos. Por ejemplo, en un caso de imagen médica, el informe puede mencionar los detalles de la imperfección de las anormalidades para guiar el diagnóstico de seguimiento. Este médico explicativo nacional fomenta la confianza y ayuda a la integración del flujo de trabajo.
La privacidad y la gestión de datos son igualmente criticadas. Las medidas consistentes para las reglas locales de almacenamiento de datos, como el proceso de consentimiento sólido, la ignorancia de datos y el cifrado, son esenciales. Cuando se utiliza el alojamiento en la nube, las zonas implementadas deben elegirse para cumplir con las restricciones de datos geográficos.
La precisión de la responsabilidad también es importante. En general, el desarrollador del modelo de IA comparte la responsabilidad con un médico certificado que se inscribe en este informe. Aunque la empresa puede asumir la responsabilidad de la precisión del modelo, la decisión clínica sigue siendo responsabilidad del médico. Depende del papel de la IA en la atención médica: apoyar a los médicos, fortalecer los sistemas y hacer que la atención médica sea más accesible y personalizada.
A pesar de esta complejidad, la posibilidad de sistemas de apoyo a decisiones clínicas con IA es inmensa. En el futuro, los médicos y los AIS se ven trabajando en conjunto con cada decisión de tratamiento, combinando el juicio de los seres humanos y proporcionando más justicia a todo el juicio de los seres humanos.
Gita Manzunath es el fundador de Nirmai Termal Analytics
Editado por Suman Singh
(Reclamar Denry: Las opiniones y puntos de vista publicadas en este artículo son las del autor y no refleja las opiniones de su estilo))))))
