Οι παραβιάσεις του απορρήτου των δεδομένων και της ασφάλειας αποτελούν κρίσιμα ζητήματα ανησυχίας σχετικά με τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη.
Ένας ορισμός για το Φαρμακευτικό Σφάλμα είναι «οποιοδήποτε αποτρέψιμο συμβάν που μπορεί να προκαλέσει ή να οδηγήσει σε ακατάλληλη χρήση φαρμάκων ή βλάβη του ασθενούς, ενώ το φάρμακο βρίσκεται υπό τον έλεγχο του επαγγελματία υγείας, του ασθενή ή του καταναλωτή. Τέτοια συμβάντα μπορεί να σχετίζονται με επαγγελματική πρακτική, με προϊόντα υγειονομικής περίθαλψης, με διαδικασίες και συστήματα, συμπεριλαμβανομένης της συνταγογράφησης, με την επικοινωνία παραγγελίας με τη σήμανση προϊόντων, τη συσκευασία και ονοματολογία τους, τη σύνθεση, τη διανομή, τη διαχείριση, την εκπαίδευση, την παρακολούθηση και τη χρήση τους.
Ένας στους 30 ασθενείς βιώνει βλάβη που σχετίζεται με τη φαρμακευτική αγωγή. Το παγκόσμιο κόστος των σφαλμάτων φαρμακευτικής αγωγής, μη συμπεριλαμβανομένων των χαμένων μισθών και της παραγωγικότητας, υπολογίζεται σε 42 δισεκατομμύρια δολάρια.
Ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης (AI) στη φαρμακευτική είναι σημαντικός ως προς την ικανότητά της να βελτιώνει τη φροντίδα των ασθενών, συμπεριλαμβανομένης της επιλογής δόσης και των μειωμένων σφαλμάτων φαρμακευτικής αγωγής. Αυτά τα σφάλματα προκαλούν βλάβη στους ασθενείς και αυξάνουν το κόστος υγειονομικής περίθαλψης, συμπεριλαμβανομένων των νοσηλειών. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εντοπίσει και να αποτρέψει σφάλματα φαρμακευτικής αγωγής αναλύοντας δεδομένα ασθενών, προβλέποντας τις αλληλεπιδράσεις φαρμάκων και παρέχοντας ειδοποιήσεις σε πραγματικό χρόνο.
Εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης για την παρακολούθηση των ασθενών
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να λάβει διάφορες μορφές, όπως η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (Natural Language Processing – NLP), οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης και η ανάσυρση δεδομένων, μεταξύ άλλων. Η NLP αναλύει μη δομημένα δεδομένα, όπως κλινικές σημειώσεις, εργαστηριακές αναφορές και αφηγήσεις ασθενών, χρησιμοποιώντας αλγόριθμους για τον εντοπισμό βασικών λεπτομερειών, την εξαγωγή αυτών των πληροφοριών και τη μετατροπή τους σε δομημένες πληροφορίες που να μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για ανάλυση και λήψη αποφάσεων. Αυτές οι πληροφορίες μπορεί να περιλαμβάνουν δημογραφικά στοιχεία ασθενών, διάγνωση, φάρμακα και σχέδια θεραπείας.
Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να αναλύσουν μεγάλα σύνολα δεδομένων πληροφοριών ασθενών, συμπεριλαμβανομένων κλινικών οδηγιών, κλινικών δοκιμών, παρακολούθησης μετά την κυκλοφορία ενός προϊόντος και αναφορών συγκεκριμένων περιπτώσεων. Οι επαγγελματίες υγείας μπορούν να χρησιμοποιήσουν αυτά τα δεδομένα για να προβλέψουν ανεπιθύμητες ενέργειες, να βελτιστοποιήσουν σχέδια θεραπείας και να βελτιώσουν τα αποτελέσματα των ασθενών.
Τέλος, η ανάσυρση δεδομένων είναι απλώς τρόποι ανάλυσης μέσα σε μεγάλα σύνολα δεδομένων. Αυτό βελτιώνει την ικανότητα του φαρμακείου να εντοπίζει πιθανές αλληλεπιδράσεις φαρμάκων, να βελτιστοποιεί το απόθεμα και να εντοπίζει «κατεργαριές».
Λιγότερα σφάλματα με τη χρήση A.I.
Αυτές οι στρατηγικές τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσαν να έχουν διάφορες επιπτώσεις στην ασφάλεια των φαρμάκων, ιδιαίτερα στη μείωση των πιθανών σφαλμάτων φαρμακευτικής αγωγής. Για παράδειγμα, οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης εκπαιδεύονται να αναγνωρίζουν αλληλεπιδράσεις φαρμάκων αναλύοντας χαρακτηριστικά φαρμάκων που εξάγονται από δεδομένα, όπως το ιστορικό φαρμακευτικής αγωγής ασθενών και τεκμηριωμένες για τον ασθενή ανεπιθύμητες ενέργειες και αλληλεπιδράσεις φαρμάκων. Επιπλέον, συνδυάζοντας τη μηχανική μάθηση με τη φαρμακογονιδιωματική και τη συνεχή φαρμακοεπαγρύπνηση, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προβλέψει αποτελεσματικά τις αντιδράσεις σε πιθανούς ασθενείς.
Τα εργαλεία AI θα μπορούσαν επίσης να βοηθήσουν στην παρακολούθηση της συμμόρφωση στη φαρμακοθεραπεία. Αναλύοντας δεδομένα ασθενών, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εντοπίσει τάσεις και πιθανά εμπόδια για τη διατήρηση της συμμόρφωσης των ασθενών. Δεδομένα από εφαρμογές smartphone, έξυπνα μπουκάλια χαπιών και από άλλη τεχνολογία θα μπορούσαν επίσης να ενσωματωθούν σε αυτήν την ανάλυση. Τέλος, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να εξατομικεύσει τις ιατρικές θεραπείες λαμβάνοντας υπόψη παράγοντες όπως τρέχοντα φάρμακα, συννοσηρότητες, επιλογές τρόπου ζωής και τις προτιμήσεις των ασθενών.
Άλλα πλεονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης
Εκτός από τις προσπάθειες για την ασφάλεια των φαρμάκων, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τα φαρμακεία να προβλέψουν τη ζήτηση για φάρμακα, να παρακολουθήσουν το απόθεμα και να βελτιστοποιήσουν την αλυσίδα εφοδιασμού χρησιμοποιώντας προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία. Αυτά τα οφέλη βελτιώνουν τη φροντίδα των ασθενών, μειώνουν το κόστος, αυξάνουν την αποτελεσματικότητα και ενισχύουν τη λήψη αποφάσεων. Τα εργαλεία AI μπορούν επίσης να βοηθήσουν στον εντοπισμό πιθανών νέων θεραπευτικών στόχων αναλύοντας βιολογικά δεδομένα και χρησιμοποιώντας αλγόριθμους και μηχανική μάθηση για τον εντοπισμό συνδέσεων που μπορεί να αποκαλύψουν νέους τομείς θεραπείας.
Προκλήσεις και προβληματισμοί από τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης
Παρά τις σημαντικές δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης στη φαρμακευτική, είναι σημαντικό οι φαρμακοποιοί να είναι επίσης προσεκτικοί κατά τον εντοπισμό ευκαιριών και εφαρμόζοντας αυτά τα εργαλεία. Πρέπει να ληφθούν υπόψη η ποιότητα των δεδομένων, η αποδοχή αυτών των εργαλείων από τον χρήστη και οι ηθικές επιπτώσεις χρήσης τους.
Η κατάλληλη εκπαίδευση σε μοντέλα AI απαιτεί δεδομένα υψηλής ποιότητας. Οι μετρήσεις για την αξιολόγηση της ποιότητας των δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης περιλαμβάνουν την ακρίβεια, την πληρότητα και τη συνέπεια. Οι επαγγελματίες υγείας μπορούν να διασφαλίσουν την ποιότητα των δεδομένων χρησιμοποιώντας αυστηρά πρωτόκολλα, χρησιμοποιώντας αυτοματοποιημένο εντοπισμό σφαλμάτων και ενθαρρύνοντας ένα περιβάλλον ακρίβειας και διαφάνειας.
Ορισμένες ανησυχίες σχετικά με τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη περιλαμβάνουν πιθανή μεροληψία σε αλγόριθμους που οδηγούν σε άνιση μεταχείριση, έλλειψη διαφάνειας στο σκεπτικό πίσω από τις αποφάσεις που ελήφθησαν και πιθανότητα κακομεταχείρισης λόγω εσφαλμένων δεδομένων. Επιπλέον, ορισμένοι πιστεύουν ότι θα υπάρξει υπερβολική εξάρτηση από την τεχνητή νοημοσύνη που θα οδηγήσει σε μείωση της ανθρώπινης λειτουργίας των επαγγελματιών υγείας, οδηγώντας ενδεχομένως τον πολίτη σε απρόθυμη αποδοχή αυτής της πρακτικής.
Τέλος, οι παραβιάσεις του απορρήτου των δεδομένων και της ασφάλειας αποτελούν κρίσιμη ανησυχία για την τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη. Η διαρροή ή η κακή χρήση ευαίσθητων δεδομένων, όπως διαγνώσεις, αναφορές, θεραπείες και γενετικές πληροφορίες, θα μπορούσε να έχει καταστροφικές συνέπειες για τα άτομα.
Τεχνητή νοημοσύνη και ο ρόλος του φαρμακοποιού
Η τεχνητή νοημοσύνη ενισχύει τον ρόλο του φαρμακοποιού και θα συνεχίσει να το κάνει παρέχοντας υποστήριξη αποφάσεων, βελτιστοποιώντας τη διαχείριση φαρμάκων και αυτοματοποιώντας τις καθημερινές εργασίες. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλάβει πιο σύνθετες εργασίες όσο περνάει ο καιρός, απελευθερώνοντας τους φαρμακοποιούς στο να χρησιμοποιούν το δυναμικό τους ως άνθρωποι στην προσέγγιση και αλληλεπίδραση με τον ασθενή.
Η τεχνητή νοημοσύνη εξελίσσεται γρήγορα στην πρακτική του φαρμακείου. Μέσω της χρήσης αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης, οι φαρμακοποιοί μπορούν να αναλύσουν μεγάλο όγκο δεδομένων για να προβλέψουν και να ανιχνεύσουν ανεπιθύμητες ενέργειες και αλληλεπιδράσεις φαρμάκων, να αξιολογήσουν την ασφάλεια και την αποτελεσματικότητα των φαρμάκων και να παρέχουν συστάσεις με επίκεντρο τον ασθενή.
