Здравоохранение внедряет ИИ с осторожностью
ИИ неуклонно трансформирует здравоохранение, обещая значительные достижения, но для более широкого внедрения все еще необходимо преодолеть существенные вызовы.
Глобальный рынок искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении, оцененный в 29,01 млрд долларов США в 2024 году, по прогнозам, достигнет 504,17 млрд долларов к 2032 году. В одной только Европе рынок, как ожидается, вырастет с 7,92 млрд долларов в 2024 году до 143,02 млрд долларов к 2033 году с впечатляющим ежегодным темпом роста в 38%.
Растущее внедрение подчеркивает значительный потенциал ИИ в различных областях здравоохранения: он может повысить точность и раннее выявление заболеваний, поддерживать персонализированные планы лечения, упрощать административные задачи, такие как выставление счетов и планирование, а также улучшать управление ресурсами больниц с помощью предиктивной аналитики. В клинической практике ИИ уже демонстрирует влияние в таких областях, как раннее выявление сепсиса и улучшение скрининга рака молочной железы.
Как отметил Антуан Тесньер, профессор медицины и управляющий директор кампуса PariSanté, в интервью HIMSS TV: «ИИ — это настоящая революция для здравоохранения. Инструменты ИИ позволяют нам понять, что в ближайшем будущем у нас будут сверхточные, сверхпродуктивные, сверхпрофилактические и сверхперсонализированные подходы».
ИИ продвигается за рамки простого содействия клиницистам в принятии решений. «Уровень производительности сегодня приближается к человеческому, но он превзойдет человеческий уровень, открывая новые горизонты для общей эффективности здравоохранения», — сказал Тесньер.
Критические вызовы ИИ
Несмотря на растущий энтузиазм, остаются значительные опасения. «Предвзятость может влиять на клиническое принятие решений и уход за пациентами, когда мы используем алгоритмические инструменты», — отметила доктор Джессика Морли, постдокторант Центра цифровой этики Йельского университета, в интервью HIMSS TV. Она указывает на текущие ограничения в системах, таких как устройства для выявления аритмии, которые обычно хуже работают на людях с темной кожей, и алгоритмы распознавания меланомы, которые неэффективны для разных групп населения.
Морли также выделяет более глубокую системную проблему, которую она называет «законом обратного качества данных»: «Там, где потребность наибольшая, часто доступность высококачественных данных наименьшая». Эта фундаментальная проблема означает, что создание справедливых систем ИИ требует решения как технических ограничений, так и проблем управления.
Несмотря на эти препятствия, Морли остается оптимистичной, считая, что правильные подходы могут преодолеть текущие вызовы. Она полагает, что инновации, такие как защищенные среды данных, предлагают жизнеспособный путь вперед: «Полностью возможно защищать данные отдельных пациентов и при этом использовать преимущества для здоровья населения на групповом уровне. Можно и торт съесть, и сохранить его», — утверждает она.
Баланс между инновациями и защитой
Для решения проблем ИИ Европейский союз разработал два знаковых регулирующих акта, чтобы обеспечить развитие ИИ в здравоохранении, сбалансированное с этикой, прозрачностью и уважением к основным правам.
Закон ЕС о данных направлен на улучшение доступа к данным, генерируемым подключенными медицинскими устройствами, помогая создавать более разнообразные и репрезентативные наборы данных и снижая риск алгоритмической предвзятости. В то же время Закон ЕС об ИИ устанавливает четкие требования для высокорисковых систем ИИ в здравоохранении, вводя меры предосторожности, такие как обязательные оценки воздействия, человеческий надзор, объяснимые модели ИИ и верификация данных.
Вместе эти рамки стремятся создать среду, в которой ИИ в здравоохранении может обеспечивать точную и персонализированную помощь, сохраняя доверие, справедливость и подотчетность.
