มิติใหม่ของชีวิตสมัยใหม่กำลังถูกขับเคลื่อนโดยปัญญาประดิษฐ์มากขึ้นรวมทั้งด้านสุขภาพและความงามต่างๆ นานแค่ไหนที่คอมพิวเตอร์สามารถมีประสิทธิภาพมากกว่าการแทรกแซงด้านการดูแลสุขภาพที่มนุษย์กำกับไว้? บางทีอาจจะสำคัญกว่าก่อนที่มนุษย์จะเต็มใจที่จะไว้วางใจคนที่ไม่ใช่มนุษย์เพื่อรักษาเขาหรือไม่? คำถามสองข้อนี้อาจเป็นประเด็นสำคัญในการอภิปรายเกี่ยวกับศักยภาพของเทคโนโลยีการเรียนรู้และหุ่นยนต์ในการดูแลสุขภาพ
คอมพิวเตอร์สามารถ "คิด" ในแบบที่มนุษย์ชอบมากขึ้น ไม่ว่าเราจะพร้อมหรือไม่ก็ตามการพัฒนาล่าสุดในสัญญาณคอมพิวเตอร์ความรู้ความเข้าใจว่าอายุของการสอนด้วยคอมพิวเตอร์และการดูแลสุขภาพมาถึงแล้ว
สถิติการวิเคราะห์ข้อมูลด้านสุขภาพ
ไม่มีความลับใด ๆ ที่เราแชร์ข้อมูลส่วนตัวและบ่อยๆอย่างสนิทสนมทุกครั้งที่เราซื้อสินค้าหรือเรียกดูอินเทอร์เน็ต ความสามารถในการทำนายเหตุการณ์สุขภาพได้ง่ายๆโดยการติดตามพฤติกรรมสบาย ๆ ได้รับการแสดงอย่างฉับพลันในปี 2012 เมื่อเป้าหมายร้านค้าปลีกแสดงให้เห็นถึงโลกที่พวกเขาสามารถทำนายได้อย่างแม่นยำหากผู้หญิงตั้งครรภ์ตามนิสัยการช็อปปิ้งของเธอบางครั้งก็ส่งข่าวการตั้งครรภ์ไปทำร้าย สมาชิกในครอบครัว.
รายละเอียดส่วนบุคคลจำนวนมากได้รับการวิเคราะห์ทางสถิติเป็นประจำเพื่อให้มีข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับนิสัยและลักษณะเฉพาะของตน การปฏิบัติบางส่วนเกิดขึ้นโดยสมัครใจและมีการรับรู้และการสนับสนุนอย่างเต็มรูปแบบของผู้ใช้ขณะที่องค์กรและ บริษัท ต่างๆสามารถดำเนินการได้อย่างคล่องแคล่ว
พฤติกรรมการติดตามโดยไม่ได้ตั้งใจก่อให้เกิดคำถามด้านจริยธรรมและสังคมบางอย่าง
ผู้คนจำนวนมากได้แบ่งปันข้อมูลสุขภาพส่วนบุคคลของตนในรูปแบบต่างๆผ่านทางการแบ่งปันข้อมูลอย่างชัดเจนผ่านการประเมินความเสี่ยงด้านสุขภาพลวก ๆ ผ่านอุปกรณ์ที่สวมใส่ได้และบางครั้งอาจบังเอิญผ่านโพสต์สื่อสังคมออนไลน์และพฤติกรรมการซื้อ
ความถูกต้องของข้อมูลที่สามารถวิเคราะห์และแปลความหมายนี้จะเพิ่มขึ้นสร้างความเสี่ยงและโอกาสและอาจวางเราไว้ที่ชายแดนของยุคใหม่ซึ่งเทคโนโลยีสามารถมีบทบาทในการสร้างสุขภาพและความเป็นอยู่ที่ดีขึ้นในทางบวก
การปรับเปลี่ยนสุขภาพและการแก้ไขปัญหาในการวินิจฉัยผิดพลาด
ข้อผิดพลาดในการวินิจฉัยของแพทย์เป็นประเด็นที่น่าเป็นห่วง ผลของความประมาทหรือความล้มเหลวในการพิจารณาความอุดมสมบูรณ์ของตัวเลือกข้อผิดพลาดเหล่านี้สามารถทำลายล้างสำหรับผู้ป่วยและครอบครัวของเขาหรือเธอ ศาสตราจารย์ Eta Berner จาก University of Alabama ที่เบอร์มิงแฮมและ Dr. Mark L. Graber จากศูนย์การแพทย์ Northport VA พบว่าประมาณ 10 ถึง 20 เปอร์เซ็นต์ของคดีแพทย์ถูก misdiagnosed Berner และ Graber ชี้ให้เห็นว่ากระบวนการรับรู้ความสามารถที่มีประสิทธิภาพช่วยรักษาความถูกต้องของการวินิจฉัยที่ถูกต้องได้ตลอดเวลา อย่างไรก็ตามมีบางครั้งที่กระบวนการทางความรู้ความเข้าใจเหล่านี้ล้มเหลว การวิเคราะห์ Berner และ Graber แสดงให้เห็นว่าความเชื่อมั่นในตัวของแพทย์มักเป็นสาเหตุที่ทำให้เกิดข้อผิดพลาดทางการแพทย์ นอกจากนี้รายงานที่ได้รับทุนจากเอเจนซี่เพื่อการวิจัยด้านสุขภาพและคุณภาพพบว่าร้อยละ 28 ของความผิดพลาดในการวินิจฉัยทั้งหมดมีความสำคัญในระดับความรุนแรงซึ่งอาจบ่งบอกถึงเหตุการณ์ที่คุกคามชีวิต
การวินิจฉัยไม่ถูกต้องอาจรวมถึงสิ่งใดจากการสั่งยาผิด ๆ เพื่อผ่าตัดเอาส่วนที่ไม่ถูกต้องออก
สถิติอันน่าตกใจนี้อาจทำให้บางคนแย้งว่าปัญหาที่มีอยู่สามารถแก้ไขได้ง่ายๆโดยการเอาปัจจัยมนุษย์ออกจากสมการ เทคโนโลยีเช่น Watson ของไอบีเอ็มกำลังให้ความหวังว่าข้อมูลจะสามารถสังเคราะห์และครุ่นคิดอย่างมีมนุษยธรรมมากขึ้น เทคโนโลยีด้านความรู้ความเข้าใจของวัตสันมีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเข้าใจคำถามที่ซับซ้อนและนำเสนอผู้ใช้ขั้นปลายด้วยโซลูชั่นที่ใช้หลักฐาน
วัตสันมุ่งมั่นที่จะเพิ่มขั้นตอนวิธีการทำนายซึ่งไม่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าประสบความสำเร็จเสมอเมื่อใช้กับสถานการณ์ในชีวิตจริง
อย่างไรก็ตามสิ่งที่อาจก่อให้เกิดความเร้าใจมากกว่าศักยภาพในการทำนายของวัตสันคือความเป็นไปได้ที่เทคโนโลยีของตนจะมีประสิทธิภาพดีกว่าเมื่อเทียบกับการแทรกแซงด้านสุขภาพและการออกกำลังกาย
ในปี พ.ศ. 2558 ไอบีเอ็มวัตสันเป็นหุ้นส่วนทางยุทธศาสตร์กับซีวีเอสเฮลธ์เรื่องนี้ประกาศถึงการใช้คอมพิวเตอร์องค์ความรู้ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพเชิงพาณิชย์ ในไม่ช้าแพทย์และเภสัชกรก็จะสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีที่สามารถตรวจพบการลดลงของสุขภาพของผู้ป่วยได้โดยอัตโนมัติ
ข้อตกลงระหว่าง Under Armour กับ IBM ซึ่งได้ลงนามในปีพ. ศ. 2560 ทำให้ Watson มีโอกาสที่จะสร้างและพัฒนาแพลตฟอร์มด้านสุขภาพต่อไป แอปเปิ้ลก็ทำเงินลงทุนที่สำคัญในแพลตฟอร์มวัตสันโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาแพลตฟอร์มการพัฒนา HealthKIT และ ResearchKIT รายงานจาก Grand View Research Inc. ระบุว่าตลาดคอมพิวเตอร์ระดับไฮเอนด์ด้านการดูแลสุขภาพทั่วโลกคาดว่าจะถึง 5 พันล้านเหรียญภายในปี 2563
การศึกษาวิจัยทางวิทยาศาสตร์ยังสนับสนุนการใช้เทคโนโลยีเพื่อลดความเสี่ยงในการเกิดข้อผิดพลาดและอันตรายในทางการแพทย์ ดร. มาร์คแอล Graber แนะนำให้ใช้เครื่องมือที่เรียกว่า "ทริกเกอร์" ซึ่งสามารถระบุถึงกรณีที่มีความเสี่ยงที่จะเกิดข้อผิดพลาดในการวินิจฉัยโดยการวิเคราะห์ข้อมูลด้านสุขภาพทางอิเล็กทรอนิกส์และมองหาความคลาดเคลื่อน เครื่องมือทริกเกอร์ชนิดต่างๆมีการใช้งานในโรงพยาบาลอเมริกันแล้ว แต่จะไม่สามารถตรวจพบข้อผิดพลาดในการวินิจฉัยได้ตลอดเวลา ดังนั้นจึงมีความพยายามที่จะออกแบบการแทรกแซงการป้องกันที่ดีขึ้นเช่นกัน
วิธีการที่มีแนวโน้มได้ถูกนำเสนอโดยดร. Hardeep Singh และเพื่อนร่วมงานของเขา พวกเขาได้ออกแบบอิเล็กทรอนิกที่สามารถระบุผู้ป่วยที่มีการนัดหมายในโรงพยาบาลที่ไม่ได้กำหนดไว้ล่วงหน้าภายใน 2 สัปดาห์นับจากวันที่เข้ารับการรักษาปฐมภูมิโดยแนะนำว่าอาจมีบางสิ่งที่พลาดในระหว่างการตรวจครั้งแรกของพวกเขา ผู้เชี่ยวชาญหลายคนคาดการณ์ว่าเทคโนโลยีแบบนี้จะช่วยป้องกันข้อผิดพลาดหรืออย่างน้อยก็ให้ความสำคัญกับความพยายามในการลดปัญหาเหล่านี้
ไพบูลย์ปัญญาประดิษฐ์
ในปี 2015 ประธาน NHS England, Sir Malcolm Grant ได้แสดงความเห็นว่าควรมีการใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อการดูแลสุขภาพเนื่องจากสามารถปรับปรุงคุณภาพของการดูแลรักษารวมทั้งการปรับเปลี่ยนยาส่วนบุคคลได้ ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพหลายคนได้สะท้อนความรู้สึกนี้ เทคโนโลยีที่เชื่อถือได้ในการวินิจฉัยและ / หรือระบุข้อผิดพลาดในการวินิจฉัยผ่านการทำเหมืองข้อมูลอาจไม่ไกลนัก
การใช้ความรู้ความเข้าใจในภาคการดูแลสุขภาพปัจจุบันมีการใช้บทบาทในการให้คำปรึกษามากกว่าและไม่ใช่การตัดสินใจขั้นสุดท้ายหรือแทนที่มนุษย์ต่อตัว ตัวอย่างเช่นวัตสันช่วยให้บุคคลและองค์กรทำการตัดสินใจทางคลินิกขั้นสูงและมีความซับซ้อนมากขึ้นและเร็ว ๆ นี้จะช่วยให้บุคคลพัฒนาระดับการออกกำลังกายได้ด้วยการร่วมมือกับ Under Armour อย่างไรก็ตามช่วงเวลาสั้น ๆ ที่ผ่านมาคอมพิวเตอร์ล่วงเกินมนุษย์เป็นพลังสำคัญในกีฬาทางปัญญาเช่นหมากรุกและพลังการประมวลผลก็เพิ่มขึ้นเท่านั้น นอกจากนี้ยังมีการเพิ่มองค์ประกอบของมนุษย์ในลักษณะการประมวลผลของคอมพิวเตอร์ทำให้ความคิดเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์และโรบ็อตที่ดูแลเราไม่ได้ถูกนำมาใช้อย่างที่เคยเป็นมา
> แหล่งที่มา
Berner E, Graber M. ความมั่นใจในตนเองมากเกินไปเนื่องจากสาเหตุของข้อผิดพลาดในการวินิจฉัยทางการแพทย์ วารสารการแพทย์อเมริกัน 2008; 121: S2-S23
> Graber ML อุบัติการณ์ข้อผิดพลาดในการวินิจฉัยทางการแพทย์ คุณภาพและความปลอดภัย BMJ 2013; 22 (Suppl 2): ii21-ii27 ดอย: 10.1136 / bmjqs-2012-001615
Lupton D. การส่งเสริมสุขภาพในยุคดิจิตอล: ความเห็นที่สำคัญ การส่งเสริมสุขภาพระหว่างประเทศ 2015; 30 (1): 174-183
> Singh H, Giardina TD, Meyer และ Forjuoh SN, Reis Singh H, Giardina TD, Meyer AND, Forjuoh SN, Reis MD, Thomas EJ ชนิดและต้นกำเนิดของข้อผิดพลาดในการวินิจฉัยในการตั้งค่าปฐมภูมิ ยาภายใน JAMA 2013; 173 (6): 418-425
ธ อมป์สันเอ็มเฮลธ์แคร์และทีมงานด้านความรู้ความเข้าใจในการเปลี่ยนแปลงใหญ่ Econtent 2015: 4-8