Iššūkiai ir sprendimai kuriant tvirtą reguliavimo sistemą, užtikrinančią etišką AI naudojimą ir realią klinikinę naudą sveikatos priežiūros srityje | Simbo AI
Vienas didelis rūpestis dėl dirbtinio intelekto naudojimo sveikatos priežiūros srityje yra tai, kad paciento informacija būtų privati. AI sistemoms reikia daug jautrių sveikatos duomenų, kad būtų galima rasti modelius, teikti rekomendacijas ar automatizuoti užduotis. Šie duomenys dažnai apima asmens sveikatos informaciją, saugomą griežtų įstatymų, pvz., JAV HIPAA.
Net ir laikantis šių taisyklių, problemų išlieka:
- Duomenų pažeidimai ir neteisėta prieiga: Į sveikatos priežiūros duomenis dažnai patenka įsilaužėliai. Pavyzdžiui, 2024 m. WotNot duomenų pažeidimas parodė, kaip AI sveikatos priemonių saugumo trūkumai gali pakenkti pacientams ir sveikatos priežiūros grupėms.
- Piktnaudžiavimo duomenimis ir saugojimo debesyje rizika: Daugelis AI programų naudoja debesų paslaugas, todėl nerimaujama dėl duomenų perkėlimo ar saugojimo vietose, kurios gali būti nevisiškai saugios.
- Sudėtingos sutikimo ir skaidrumo problemos: Pacientai turi žinoti, kaip jų duomenys naudojami dirbtiniu intelektu. Be aiškių paaiškinimų ir sutikimo pacientai gali nepasitikėti šiais AI įrankiais ir jų vengti.
Kad sumažintų šią riziką, sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai turėtų naudoti griežtas technines ir organizacines priemones, pavyzdžiui, šifruoti duomenis, slėpti tapatybes, kontroliuoti, kas gali pasiekti informaciją, ir reguliariai tikrinti privatumą. Taip pat svarbu mokyti darbuotojus apie privatumo taisykles ir kodėl svarbu apsaugoti sveikatos duomenis.
Algoritminio šališkumo ir teisingumo problemos sprendimas sveikatos priežiūros AI
AI sistemų šališkumas yra rimta etinė problema, galinti turėti įtakos sąžiningumui sveikatos priežiūros srityje. Jei dirbtinis intelektas mokomas naudotis duomenų rinkiniais, kurie ne visiems gerai reprezentuoja, jis gali pateikti nesąžiningų pasiūlymų arba neteisingų diagnozių. Paprastai taip nutinka, jei kai kurioms grupėms atstovaujama per daug arba jei duomenys atspindi senas sveikatos priežiūros nelygybes.
Šališkumas gali sukelti tokias problemas kaip:
- Nevienodas gydymas ir klaidingos diagnozės: Žmonės iš mažumų grupių gali gauti neteisingą arba blogesnę priežiūrą dėl šališkų AI rezultatų.
- Paciento pasitikėjimo erozija: Grupės, kurias įskaudino neobjektyvus AI, gali nustoti pasitikėti sveikatos priežiūros sistema ir išvengti medicininės pagalbos.
Norint pašalinti šališkumą, reikia imtis nuolatinių veiksmų:
- Įtraukiamas duomenų rinkimas: Dirbtinio intelekto kūrėjai ir sveikatos priežiūros grupės turi užtikrinti, kad į jų duomenis būtų įtraukti skirtingų tipų pacientai, pvz., skirtingų rasių, lyčių, ekonominės padėties ir vietovių.
- Nuolatinis stebėjimas ir auditas: AI sistemos turi reguliariai tikrinti, ar nėra šališkumo, kurį atlieka komandos su sveikatos priežiūros darbuotojais, duomenų ekspertais, etikos specialistais ir bendruomenės nariais.
- AI sprendimų priėmimo skaidrumas: Aiškinami AI modeliai padeda gydytojams ir pacientams geriau suprasti AI pasiūlymus, o tai gali sumažinti nepasitikėjimą.
AI redaktorius Jeremy Kahnas pabrėžia, kad šie žingsniai yra svarbūs ne tik dėl sąžiningumo, bet ir dėl realios naudos pacientams. AI įrankiai, patvirtinti tik patikrinus senus duomenis, gali nepadėti pacientams realiame pasaulyje. Jis sako, kad naujos taisyklės turėtų reikalauti įrodymų, kad AI pagerina pacientų sveikatą, prieš pradedant jas plačiai naudoti.
Pasitikėjimo kūrimas per skaidrumą ir žmogiškąją priežiūrą
Be pasitikėjimo dirbtinį intelektą sunku naudoti sveikatos priežiūros srityje. Apžvalgoje nustatyta, kad daugiau nei 60 % sveikatos priežiūros darbuotojų nebuvo tikri dėl AI naudojimo, nes manė, kad dirbtinis intelektas nėra pakankamai aiškus ir nerimauja dėl duomenų saugumo. Net geriausios technologijos mažai naudojamos be pasitikėjimo.
Sveikatos priežiūros grupės turėtų imtis kelių žingsnių, kad sukurtų pasitikėjimą:
- Skaidrus bendravimas: Pateikite darbuotojams ir pacientams aiškią ir lengvai suprantamą informaciją apie AI įrankius, jų vaidmenį priimant sprendimus ir pacientų duomenų apsaugą.
- Žmogaus priežiūra: AI turėtų palaikyti žmogaus sprendimus, o ne juos pakeisti. Gydytojai ir gydytojai turi laikytis atsakomybės ir išmokti atidžiai klausti AI patarimų.
- Reguliacinės apsaugos priemonės: Taisyklėse turėtų būti reikalaujama nuolat tikrinti AI saugą, tikslumą ir etišką naudojimą. Tai apima AI našumo stebėjimą po to, kai jis naudojamas, siekiant rasti ir išspręsti problemas.
2024 m. rugpjūčio mėn. įsigaliojęs Europos AI įstatymas reikalauja rizikos kontrolės, geros duomenų kokybės, žmonių priežiūros ir atvirumo didelės rizikos dirbtiniam intelektui sveikatos priežiūros srityje. Nors taisyklės visame pasaulyje skiriasi, JAV FDA taip pat ieško būdų, kaip patvirtinti AI medicinos programinę įrangą, daugiausia dėmesio skiriant saugai ir techniniam teisingumui.
Reguliavimo iššūkiai ir realaus klinikinio patvirtinimo poreikis
AI sparčiai auga, tačiau sunku laikytis taisyklių. Dabartinės JAV taisyklės dažnai leidžia dirbtinio intelekto įrankius ligoninėse, išbandžius tik ankstesnius duomenis, neparodant, ar jie tikrai padeda pacientams šiandien. Tai gali reikšti, kad dirbtinio intelekto įrankiai teikia techninę pagalbą, bet nepagerina realių klinikinių rezultatų.
Kitos reguliavimo problemos yra šios:
- Suskaidytas teisinis kraštovaizdis: Įstatymai labai keičiasi tarp federalinio ir valstijos lygmenų, todėl sveikatos priežiūros grupėms sunku laikytis visų taisyklių.
- Ekonominiai sumetimai: Gydytojai gali nedvejodami naudoti AI įrankius, nes AI diagnostikos ar pagalbos kompensavimo taisyklės nėra aiškios.
- Atsakomybė ir atskaitomybė: Kadangi dirbtinis intelektas labiau veikia medicininius sprendimus, reikia aiškių taisyklių, leidžiančių nuspręsti, kas atsakingas už žalą – gydytojai, kūrėjai ar ligoninės.
Ekspertai siūlo griežtesnius įstatymus, kurie:
- Prieš visišką patvirtinimą reikalaujama išbandyti AI realiose klinikinėse aplinkose.
- Nustatykite nuolatinių patikrinimų standartus, kad surastumėte šališkumą, klaidas ir saugos problemas.
- Sukurkite sistemas, kuriose dirbtinio intelekto kūrėjai, sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai, draudikai ir reguliavimo institucijos dirbtų kartu, kad pacientai būtų saugūs.
AI sveikatos priežiūros darbo eigos automatizavime: teisinės ir etinės nuostatos, susijusios su „front-Office“ programomis
AI naudojimas automatizuoti užduotis, pvz., skambučius biure, susitikimų planavimą ir pacientų bendravimą, yra svarbus realaus pasaulio naudojimas. Tokios įmonės kaip „Simbo AI“ kuria DI pagrįstas telefonų sistemas, kurios keičia pacientų bendravimą su sveikatos priežiūros įstaigomis.
Šios priemonės turi tokių privalumų kaip:
- Padidintas efektyvumas: Automatinės telefono sistemos gali tvarkyti priminimus, klausimus ir pagrindinį palaikymą, todėl darbuotojai atleidžiami nuo sunkesnių užduočių.
- Patobulinta pacientų patirtis: AI atsakymo paslaugos suteikia greitus atsakymus, sumažina laukimo laiką ir palaiko pastovų ryšį.
Tačiau šie AI įrankiai taip pat kelia iššūkių:
- Duomenų saugumas: Šios sistemos tvarko asmens sveikatos duomenis ir turi laikytis HIPAA privatumo taisyklių. Šifravimas, saugus saugojimas ir kontroliuojama prieiga yra svarbūs.
- Skaidrumas: Kad pasitikėtų, pacientai turėtų žinoti, ar kalbasi su dirbtiniu intelektu, o ne su žmogumi.
- Sistemos patikimumas: „First-office AI“ turi veikti gerai, kad būtų išvengta blogo bendravimo, kuris gali suklaidinti pacientus arba sukelti praleistus susitikimus.
Administratoriai taip pat turėtų nepamiršti teisinių taisyklių, įskaitant galimą FDA priežiūrą, jei dirbtinio intelekto įrankiai padeda priimti klinikinius sprendimus ar atlikti skirstymą. Dauguma „front-office“ AI įrankių klasifikuojami kitaip nei diagnostikos AI, tačiau būsimos taisyklės gali apimti šias priemones, nes jose naudojami jautrūs sveikatos duomenys.
Apmokyti darbuotojus, kaip naudoti, stebėti ir tvarkyti dirbtinio intelekto sistemas, labai svarbu, kad jie veiktų gerai ir spręstų etikos ar privatumo problemas.
„First-office AI“ įrankiai rodo, kad reikia griežtų taisyklių ne tik klinikiniam dirbtiniam intelektui, bet ir kasdieniniam sveikatos priežiūros darbui.
Rekomendacijos medicinos praktikos administratoriams ir IT vadovams
Administratoriai ir IT vadovai atlieka svarbų darbą užtikrindami, kad dirbtinis intelektas sveikatos priežiūros srityje būtų naudojamas etiškai. Norėdami išspręsti sudėtingas taisykles ir etinius klausimus, jie turėtų atlikti šiuos veiksmus:
- Bendraukite su daugiadisciplininėmis komandomis: Rinkdamiesi ir naudodami AI įrankius įtraukite IT ekspertus, gydytojus, teisininkus ir etikos grupes.
- Pardavėjų reikalavimas skaidrumo: Paprašykite aiškios informacijos apie tai, kaip veikia AI, kaip tvarkomi duomenys ir kaip mažinamas šališkumas.
- Nuolat stebėkite AI našumą: Reguliariai tikrinkite organizacijoje, kad peržiūrėtumėte AI rezultatus, rastumėte šališkumą ir greitai išspręstumėte saugos problemas.
- Investuokite į darbuotojų mokymą: Išmokykite darbuotojus apie AI etiką, privatumo taisykles ir kaip tinkamai naudoti sistemas.
- Būkite informuoti apie reguliavimo atnaujinimus: Laikykitės FDA taisyklių, valstijos įstatymų ir būsimų taisyklių, pvz., JAV AI teisių įstatymo, kad atitiktumėte reikalavimus.
- Pirmenybė teikiama paciento bendravimui: Sukurkite būdus, kaip aiškiai papasakoti pacientams apie AI naudojimą jų priežiūros ar sąveikos metu ir, kai reikia, gauti jų sutikimą.
Atlikdamos šiuos veiksmus, sveikatos priežiūros grupės gali saugiai naudoti AI, laikytis įstatymų ir išlaikyti pacientų pasitikėjimą.
Apvyniojimas
JAV nustatyti griežtas taisykles, užtikrinančias, kad dirbtinis intelektas būtų naudojamas sąžiningai ir tikrai padėtų pacientams, yra sudėtinga užduotis. Pagrindinis dėmesys turi būti skiriamas privatumo apsaugai, šališkumo mažinimui, atviram AI naudojimui ir AI įrodinėjimui, kad jis padeda rūpintis realiame gyvenime. Ligoninių vadovai, praktikos savininkai ir IT vadovai atlieka svarbų vaidmenį kuriant dirbtinio intelekto sistemas, kurios atitinka šias idėjas. Kadangi kasdieniame sveikatos priežiūros darbe atsiranda vis daugiau AI įrankių, gerai parengtos taisyklės ir aktyvus vadovavimas gali padėti dirbtiniu intelektu padaryti sveikatos priežiūrą saugesnę, teisingesnę ir veiksmingesnę visoje šalyje.
Dažnai užduodami klausimai
Kokie pagrindiniai privatumo klausimai kyla naudojant AI sveikatos priežiūros srityje?
Dirbtinis intelektas sveikatos priežiūros srityje remiasi jautriais sveikatos duomenimis, todėl kyla susirūpinimas dėl privatumo, pvz., neteisėta prieiga per pažeidimus, netinkamas duomenų naudojimas perkėlimo metu ir su saugykla debesyje susijusi rizika. Siekiant išvengti poveikio ir apsaugoti asmeninį konfidencialumą, labai svarbu apsaugoti paciento duomenis.
Kaip sveikatos priežiūros organizacijos gali sumažinti su AI susijusią privatumo riziką?
Organizacijos gali sumažinti riziką įgyvendindamos duomenų anonimiškumą, šifruodamos duomenis ramybės būsenoje ir gabenant, reguliariai atlikdamos atitikties auditus, taikydamos griežtą prieigos kontrolę ir investuodamos į kibernetinio saugumo priemones. Darbuotojų mokymas apie privatumo taisykles, pvz., HIPAA, taip pat yra būtinas norint išlaikyti duomenų saugumą.
Kas sukelia algoritminį šališkumą AI sveikatos priežiūros sistemose?
Algoritminis šališkumas visų pirma atsiranda dėl nereprezentatyvių mokymo duomenų rinkinių, kurie per daug reprezentuoja tam tikras populiacijas ir istorines nelygybes, įtrauktas į medicininius įrašus. Tai lemia iškreiptus AI rezultatus, dėl kurių gali išlikti skirtumai ir nevienodas požiūris į skirtingas demografines grupes.
Koks yra algoritminio šališkumo poveikis sveikatos priežiūros teisingumui?
Dėl DI šališkumo marginalizuotos populiacijos gali būti neteisingai diagnozuotos arba nepakankamai diagnozuotos, o tai padidina sveikatos skirtumus. Tai taip pat mažina nukentėjusių bendruomenių pasitikėjimą sveikatos priežiūros sistemomis, atgrasydama jas nuo pagalbos ieškojimo ir didindama nelygybę.
Kokios strategijos padeda sumažinti AI sveikatos priežiūros programų šališkumą?
Visapusiškas duomenų rinkimas, atspindintis įvairias demografines aplinkybes, nuolatinis dirbtinio intelekto rezultatų stebėjimas ir auditas bei įvairių suinteresuotųjų šalių įtraukimas į AI kūrimą ir vertinimą padeda nustatyti ir sušvelninti šališkumą, skatinant teisingumą ir teisingus sveikatos rezultatus.
Kokios yra pagrindinės kliūtys pacientų pasitikėjimui dirbtinio intelekto sveikatos priežiūros technologijomis?
Pagrindinės kliūtys apima baimę dėl įrenginio patikimumo ir galimų diagnostinių klaidų, AI sprendimų priėmimo skaidrumo stoką („juodosios dėžės“ problemos) ir nerimą dėl neteisėto dalijimosi duomenimis arba netinkamo asmens sveikatos informacijos naudojimo.
Kaip galima sukurti pacientų ir paslaugų teikėjų pasitikėjimą dirbtinio intelekto sistemomis?
Pasitikėjimą galima sukurti skaidriai bendraujant apie AI, kaip klinikinės pagalbos priemonės, vaidmenį, aiškius duomenų apsaugos paaiškinimus, atskaitomybę užtikrinančias reguliavimo priemones ir visapusį sveikatos priežiūros paslaugų teikėjų švietimą bei mokymą, kad dirbtinis intelektas būtų veiksmingai integruotas į priežiūrą.
Kokie iššūkiai kyla reguliuojant AI sveikatos priežiūros programoms?
Reguliavimo iššūkiai apima suskaidytus pasaulinius įstatymus, dėl kurių nesilaikoma nuoseklumo, sparti technologijų pažanga lenkia reglamentus ir esami patvirtinimo procesai, kuriuose daugiau dėmesio skiriama techniniam veikimui, o ne įrodytai klinikinei naudai ar poveikiui pacientų rezultatams.
Kaip reguliavimo sistemos gali geriau užtikrinti etišką AI naudojimą sveikatos priežiūros srityje?
Nustatant standartus, pagal kuriuos dirbtinio intelekto sistemos turi parodyti realaus pasaulio klinikinį efektyvumą, skatinant politikos formuotojų, sveikatos priežiūros specialistų ir kūrėjų bendradarbiavimą ir įgyvendinant į pacientą orientuotą politiką, gavus aiškų sutikimą ir atskaitomybę už AI pagrįstus sprendimus.
Kokį vaidmenį etiškose sveikatos priežiūros naujovėse atlieka specialiai sukurtas AI?
Tiksliai sukurtos dirbtinio intelekto sistemos, sukurtos konkrečioms klinikinėms ar eksploatacinėms užduotims atlikti, turi atitikti griežtus etikos standartus, įskaitant įrodytus pacientų rezultatų pagerinimus. Sugriežtinus reglamentus, priėmus pramonės vadovaujamus standartus ir bendradarbiaujant kūrėjams, tiekėjams ir mokėtojams, užtikrinama, kad šios priemonės veiksmingai tarnautų pacientų interesams.
