Mål och utmaningar inom biovetenskap, farmakologi och sjukvård

  • 4 minuter

Hälso- och sjukvården är en stor och mångsidig sektor. Det omfattar ett brett utbud av tjänster, från medicinsk forskning, läkemedelstillverkning, förebyggande vård till behandling. Det tillhandahålls av forskningsinstitutioner, sjukhus, vårdhem, öppenvårdscentraler, hemsjukvård och andra vårdgivare. Denna sektor sysselsätter en kvalificerad personal med utbildad personal, inklusive läkare, sjuksköterskor, tekniker och administrativ personal som arbetar tillsammans för att leverera kvalitetsvård till patienter.

Trots dess storlek och komplexitet finns det vissa gemensamma mål och utmaningar som är avgörande för sjukvårdsindustrin.

Mål

Alla sjukvårdspersonal delar dessa mål. Som alla hälso- och sjukvårdsrutiner måste AI-användningsfall följa dem.

  • Förbättra och upprätthålla patienternas hälsa och välbefinnande: Det huvudsakliga och grundläggande målet med hälso- och sjukvård är fortfarande enkelt: att tillhandahålla säker, effektiv och högkvalitativ vård till alla.
  • Utveckla en stödjande, mångsidig och bemyndigad personal: AI har potential att möjliggöra en arbetsmiljö som prioriterar hälsovårdspersonalens välbefinnande, utveckling och tillfredsställelse samtidigt som man underlättar tillhandahållandet av utmärkt patientvård.
  • Flytta vården närmare hemmen: Det finns ett växande intresse för att göra sjukvården mer tillgänglig. Att ta sjukvård från sjukhus och in i hushållen är en strategi för att nå fler människor.
  • Skydda patientdata och upprätthålla regelefterlevnad: Hälso- och sjukvårdsdata är känsliga. Den innehåller personuppgifter som måste hållas konfidentiella till varje pris. Myndigheter kräver att hantering av hälso- och sjukvårdsdata följer strikta skyddsåtgärder, så sekretess- och säkerhetsproblem bör vägleda dataprinciper för att uppnå efterlevnad.

Foto som visar sjukvårdspersonal som håller i en surfplatta.

Utmaningar

Sjukvården står inför vissa specifika utmaningar när du implementerar AI som du bör tänka på under din AI-resa.

  • Datahantering och styrning: För att vara användbar måste data vara konsekventa. Det kan vara skrämmande att rensa data för AI-projekt inom hälso- och sjukvården. Dessutom måste alla dataåtgärder följa strikta regler. Risktoleransen inom datastyrning är lägre inom hälso- och sjukvården än inom andra sektorer, på grund av vikten av patientsäkerhet, rigorösa regler, etiska skyldigheter, de potentiella konsekvenserna av fel och nödvändigheten av att upprätthålla förtroende och rykte i både patienters och allmänhetens ögon.
  • Brist på data-/AI-infrastruktur anpassad för hälso- och sjukvård: Alltför ofta kämpar dataforskare som arbetar med sjukvårdsscenarier med att hitta grundläggande verktyg för sitt arbete. Det är till exempel svårt att hitta konsekvens mellan AI-modeller för hälso- och sjukvård. Det finns också en brist på AI-datainmatningslager som är anpassade för branschen. Slutligen finns det inte många tillgängliga modeller som kan vara kompatibla och som redan har tränats på hälso- och sjukvårdsdata.
  • Modellvalidering: AI-system kräver att branschexperter validerar modellens resultat. Det här arbetsflödet kräver ett medicinskt engagemang som ibland kan bli svårt. Dessutom måste AI-modeller undvika överanpassning, det vill säga lära algoritmen för specifika exempel som inte kan generaliseras. Vanliga AI-arbetsflöden undviker överanpassning av modeller, men den här uppgiften är svår inom sjukvården. Varje patient är unik och så är många medicinska situationer.

Dricks

Överväg andra mål och utmaningar som är specifika för din organisation. Foto som visar människor som arbetar och pratar runt ett bord.

Nu ska vi överväga möjligheterna inom biovetenskap och läkemedelshälsoscenarier.