Generatywna sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej

Raport National Academy of Medicine, Generative Artificial Intelligence in Health and Medicine, przedstawia jasny obraz sytuacji: Sztuczna inteligencja przekształca medycynę - ale bez zarządzania, ryzyko staje się odpowiedzialnością.

Kluczowe wnioski:

Integracja kliniczna

Generatywna sztuczna inteligencja już teraz usprawnia przepływy pracy poprzez zautomatyzowaną dokumentację kliniczną, generowanie notatek i wspomaganie decyzji. W rzeczywistych pilotażach podsumowania generowane przez sztuczną inteligencję często przewyższają te pisane przez człowieka pod względem przejrzystości, spójności i szybkości.

Komunikacja i zaangażowanie pacjentów

Narzędzia sztucznej inteligencji są wdrażane w celu opracowywania empatycznych odpowiedzi pacjentów, dostarczania wielojęzycznej edukacji zdrowotnej i oferowania spersonalizowanych zaleceń dotyczących samoopieki. Jednak ludzki nadzór pozostaje kluczowy dla zapewnienia trafności, dokładności i zaufania.

Równość i badania

GenAI może identyfikować rozbieżności w leczeniu i wynikach, informując o bardziej sprawiedliwych interwencjach. Jednak modele wyszkolone na niereprezentatywnych danych mogą utrwalać systemowe uprzedzenia i nierówności zdrowotne.

Sztuczna inteligencja w badaniach klinicznych i odkryciach

Od usprawnienia rekrutacji pacjentów po syntezę danych badawczych, GenAI przyspiesza terminy w całym rurociągu farmaceutycznym - zwłaszcza w modelowaniu rzadkich chorób i zmianie przeznaczenia leków.

Zagrożenia

- Luki w prywatności w pętlach sprzężenia zwrotnego danych GenAI

- Halucynacje algorytmiczne i sfabrykowane twierdzenia kliniczne

- Osadzone uprzedzenia w treningowych zbiorach danych

- Dryf wydajności bez czujności algorytmicznej

- Brak możliwości wyjaśnienia decyzji podejmowanych przez sztuczną inteligencję o wysokiej stawce

Integracja GenAI z systemami opieki zdrowotnej wymaga czegoś więcej niż optymizmu - wymaga strategicznych inwestycji, gotowości regulacyjnej i realizacji opartej na ryzyku. W Europie kliniczne wykorzystanie sztucznej inteligencji musi być zgodne z ustawą AIAct, podczas gdy sektor opieki zdrowotnej jest już regulowany przez NIS2 i RODO, egzekwując surowe wymagania dotyczące odporności, ochrony danych i zarządzania ryzykiem operacyjnym.

W oparciu o raporty ENISA i moje własne doświadczenia, sektor opieki zdrowotnej pozostaje jedną z najmniej dojrzałych branż w zakresie cyberbezpieczeństwa. Luka ta sprawia, że jest on głównym celem ataków ransomware i wycieków danych na dużą skalę. Ale poza ryzykiem cyfrowym istnieje głębsza kwestia: bezpieczeństwo pacjentów. Opieka zdrowotna to nie tylko branża oparta na danych - to branża, w której stawką jest ludzkie życie. Brak wdrożenia odpowiedniej kontroli nad systemami sztucznej inteligencji lub zabezpieczenia operacji cyfrowych może bezpośrednio zagrozić wynikom pacjentów, przerwać świadczenie krytycznej opieki lub doprowadzić do zakłóceń w szerszym łańcuchu dostaw bezpieczeństwa ludzi - wpływając na farmację, reagowanie kryzysowe lub krajową infrastrukturę zdrowotną.

Właśnie dlatego konieczne jest, aby liderzy opieki zdrowotnej traktowali zarządzanie sztuczną inteligencją i cyberbezpieczeństwo jako podstawowe filary świadczenia opieki, a nie tylko ulepszenia techniczne.

Link

Autor: Sebastian Burgemejster