Pa liwiau fydd y cyfuniad o ddeallusrwydd artiffisial (AI) a gofal iechyd yn gwrthdaro? Yn yr ateb hwn, rydym yn archwilio'r newidiadau amlwg y mae AI yn eu gwneud i'r diwydiant gofal iechyd, y manteision posibl, a'r risgiau posibl.
Yr effaith ar y diwydiant gofal iechyd
Mae cymhwyso deallusrwydd artiffisial mewn meddygaeth wedi gwneud cynnydd sylweddol, a chredir y bydd y dyfodol yn parhau i symud ymlaen yn y duedd hon. Gall deallusrwydd artiffisial helpu i wella cywirdeb diagnosis, cyflymu'r broses driniaeth a gwella canlyniadau triniaeth cyffredinol i gleifion. Mae rhai o'r ffyrdd y mae deallusrwydd artiffisial yn cael ei ddefnyddio mewn meddygaeth yn cynnwys:
Diagnosis a thriniaeth:Gall offer deallusrwydd artiffisial helpu meddygon i wneud diagnosis mwy cywir drwy ddadansoddi data cleifion fel hanes meddygol, canlyniadau labordy, a sganiau delweddu. Gall nodi'r cyflwr a'r achos yn gynnar fod yn ddefnyddiol iawn ar gyfer triniaeth.
Meddygaeth bersonol:Gall deallusrwydd artiffisial helpu meddygon i deilwra triniaethau i gleifion unigol yn seiliedig ar eu cyfansoddiad genetig, eu hanes meddygol, a ffactorau ffordd o fyw. Gall hyn arwain at gynlluniau triniaeth mwy effeithiol a phersonol.
Darganfod cyffuriau:Gall deallusrwydd artiffisial helpu i gyflymu'r broses o ddarganfod cyffuriau trwy ddadansoddi symiau mawr o ddata ac adnabod ymgeiswyr cyffuriau posibl yn gyflymach.
Rheoli tasgau:Gall offer deallusrwydd artiffisial helpu i awtomeiddio tasgau gweinyddol, fel trefnu apwyntiadau, rheoli cofnodion cleifion, a bilio, gan ryddhau meddygon a nyrsys i ganolbwyntio ar ofal cleifion.
A dweud y gwir, mae gan gydgrynhoi yn y diwydiant gofal iechyd y potensial i wella canlyniadau cleifion, lleihau costau a chynyddu effeithlonrwydd.
Pryderon ynghylch deallusrwydd artiffisial mewn meddygaeth
Rhagfarn DataOs yw'r data hwn yn rhagfarnllyd neu'n anghyflawn, gall arwain at ddiagnosis neu driniaeth anghywir.
Preifatrwydd cleifion:Mae angen mynediad at symiau mawr o ddata cleifion ar offer deallusrwydd artiffisial er mwyn gwneud penderfyniadau gwybodus. Os na chaiff y data hwn ei ddiogelu'n iawn, mae pryderon y gallai preifatrwydd cleifion gael ei beryglu.
Materion moesegol:Mae materion moesegol ynghlwm wrth ddefnyddio deallusrwydd artiffisial mewn meddygaeth, yn enwedig y potensial i ddeallusrwydd artiffisial wneud penderfyniadau bywyd a marwolaeth.
Materion rheoleiddio:Mae integreiddio deallusrwydd artiffisial (AI) mewn meddygaeth yn codi cwestiynau rheoleiddio ynghylch diogelwch, effeithiolrwydd a diogelu data. Mae angen canllawiau a rheoliadau clir i sicrhau bod offer AI yn ddiogel ac yn effeithiol.
Mae gan integreiddio deallusrwydd artiffisial mewn meddygaeth y potensial i ddod â llawer o fanteision, gan gynnwys cywirdeb gwell, triniaeth gyflymach, meddygaeth bersonol, darganfod cyffuriau ac arbedion cost. Fodd bynnag, mae rhagfarn data, preifatrwydd cleifion, materion moesegol a materion rheoleiddio hefyd yn bryderon.
Wedi'r cyfan, cyhoeddodd y cwmni diogelwch Almaenig NitroKey adroddiad yn ddiweddar yn nodi, heb gyfranogiad system weithredu Android, y byddai ffonau clyfar gyda sglodion Qualcomm yn anfon data personol yn gyfrinachol at Qualcomm, a byddai'r data'n cael ei uwchlwytho i weinyddion Qualcomm sydd wedi'u lleoli yn yr Unol Daleithiau. Mae'r ffonau clyfar yr effeithir arnynt yn cynnwys y mwyafrif helaeth o ffonau Android sy'n defnyddio sglodion Qualcomm a rhai ffonau Apple.
Gyda datblygiad parhaus deallusrwydd artiffisial, mae mater preifatrwydd data sy'n aros i gael ei ddiogelu hefyd yn cael ei alw'n ffocws pryderon cyfredol pobl, rhaid i'r defnydd o ddeallusrwydd artiffisial fod yn ddiogel, yn effeithiol ac yn deg, sy'n bwysig iawn i'r gymdeithas sy'n mynd trwy chwyldro gwyddonol a thechnolegol.
Amser postio: Rhag-07-2023
