[ This article was originally published here ]
Bu yazının içeriği tamamen yazarın sorumluluğundadır. AT&T, yazar tarafından bu makalede sağlanan görüşlerin, konumların veya bilgilerin hiçbirini benimsemez veya desteklemez.
Yapay zeka, günümüz teknolojisindeki en sıcak konudur. AI algoritmaları, çok büyük miktarda veriyi göz açıp kapayıncaya kadar parçalayabilir ve hepimizin daha sağlıklı, daha mutlu yaşamlar sürmesine yardımcı olma potansiyeline sahiptir.
Makine öğreniminin gücü, yapay zeka ile entegre tele sağlık hizmetlerinin de yükselişte olduğu anlamına geliyor. Günümüzde neredeyse her ilerici sağlayıcı, hastaların sağlık verilerini izlemek, randevuları planlamak veya otomatik olarak ilaç siparişi vermek için bir miktar yapay zeka kullanıyor.
Ancak yapay zeka ile entegre tele sağlık, siber güvenlik riski oluşturabilir. Yeni teknoloji, kötü niyetli aktörlere karşı savunmasızdır ve karmaşık AI sistemleri, büyük ölçüde birbirine bağlı Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarından oluşan bir ağa bağlıdır.
Yapay zekayı benimsemeden önce sağlayıcılar ve hastalar, otomasyon ve algoritmalarla birlikte gelen benzersiz fırsatları ve zorlukları anlamalıdır.
Sağlık hizmeti tüketici yolculuğunu iyileştirme
Etkili tele sağlık hizmeti, hastaları doğru zamanda doğru sağlayıcıya bağlamakla ilgilidir. Tedaviye ihtiyacı olan insanlar bürokratik uygulamalar veya külfetli bürokrasi ile geciktirilemez. AI, monoton görevleri otomatikleştirerek ve yazılımın verimliliğini artırarak hasta yolculuğunu iyileştirebilir.
AI kullanan CIAM yazılımı, kayıt ve hasta hizmet sürecini otomatikleştirmek için kullanılabilir. Bu önemlidir, çünkü çoğu hasta bir servis temsilcisiyle konuşmadan önce sorularını ve sorgularını kendi başlarına çözmeyi tercih ettiklerini söyler. Self servis özellikler, hastaların önemli üçüncü taraf verilerini akıllı saatler gibi IoT teknolojisi aracılığıyla tele sağlık sistemleriyle paylaşmasına bile olanak tanır.
AI ile entegre CIAM yazılımı da birlikte çalışabilir. Bu, hastaların ve sağlayıcıların çok kanallı yolları kullanarak CIAM’ye bağlanabileceği anlamına gelir. Sonuç olarak, kullanıcılar aynı tele sağlık dijital ekosistemi içinde birden çok sistemden gelen verileri kullanabilir. Ancak, sağlık hizmeti tüketici yolculuğuna yönelik bu çok kanallı yaklaşımın yine de uyumlu olması ve hasta mahremiyetini koruması gerekiyor.
Tıp ve teşhisler
Yanlış teşhisler çoğu insanın düşündüğünden daha yaygındır. ABD’de her yıl yanlış teşhis konuyor. Doktorlar hastaların vücut dilini okuyamadığından veya semptomlarını fiziksel olarak inceleyemediğinden, teşhisler tele sağlık yoluyla daha da zor olabilir.
AI, karar verme sürecinde makine öğrenimi algoritmalarından yararlanarak bunu yapabilir. Bu programlar, farklı hastalık türleri arasında nasıl ayrım yapılacağı öğretilebilir ve doktorları doğru yöne yönlendirebilir. Ön bulgular, bunun tıbbi teşhislerin doğruluğunu %99,5’e çıkarabileceğini düşündürmektedir.
Otomatik programlar, hastaların ilaçlarını korumalarına ve tekrar reçetelerini yeniden sipariş etmelerine yardımcı olabilir. Bu, özellikle doktorun muayenehanesini ziyaret edemeyen ve ziyaret etmek için sınırlı zamanı olabilecek kırsal kesimdeki hastalar için önemlidir. Sonuç olarak, süreci otomatikleştirmek için yapay zekayı kullanan tele sağlık portalları, sağlayıcıların kırsal-kentsel ayrımı kapatmasına yardımcı olur.
etik düşünceler
Yapay zekanın tele sağlıkta net faydaları vardır. Ancak, makine öğrenimi programları ve otomatik platformlar, hasta verilerini daha fazla maruz kalma riskine sokar. Ek olarak, bazı hastalar ChatGPT ve AI tarama uygulamaları gibi programlarla insan doktorları ve terapistleri tamamen değiştirmeye çalışıyor.
Sağlayıcılar yerine tele sağlık uygulamalarını kullanan hastalar, . AI doğal olarak üzerinde eğitildiği verilerle sınırlıdır ve insan terapistlerle aynı kontrol ve dengelere sahip değildir. Yapay zeka destekli uygulamalar, gerçek hayattaki terapinin yerini almak yerine, daha iyi ve daha alakalı destek sağlamada arka planda bir rol oynamalıdır.
Bazı hastaların olduğunu belirtmekte fayda var. ihtiyaç insan etkileşimi. Yapay zeka daha verimli olabilir, ancak birçok hasta durumlarıyla empati kurabilen gerçek bir doktor tarafından görülmek ister. İnsanın bağlanma ihtiyacı, bazı hastaların köşeyi dönmesine ve daha sağlıklı, daha mutlu bir yaşam için çalışmasına bile yardımcı olabilir.
AI ve Siber Güvenlik
dünya çapında sağlık hizmeti sağlayıcıları için her zaman mevcut bir endişe kaynağıdır. Hasta verileri son derece hassastır ve hatalı algoritmalar veya düşük güvenlikli yazılımlar tarafından riske atılamaz. Tele sağlık uygulamaları, hasta güvenini oluşturmak ve gizliliği korumak için en güvenli platformlar arasında olmalıdır.
Ne yazık ki, AI’nın daha fazla benimsenmesi, tele sağlıkla ilgili riskin arttığı anlamına geliyor. Kötü niyetli aktörler, büyük miktarda veriyi taramak ve güvenlik açıklarını tespit etmek için yapay zekayı kendileri kullanır. Tele sağlık sağlayıcıları, her adımda güvenliği “işleyerek” dolandırıcılarla ve kimlik sahtekarlığıyla mücadele etmelidir.
Sağlayıcılar, oturum açma sırasında iki adımlı kimlik doğrulaması gerektirerek ve aktif olmayan hastaları boştayken zamanlayarak siber güvenlik risklerini azaltabilir. Bu basit adımlar, kötü niyetli aktörlerin hasta verilerine erişme riskini azaltır.
Ek olarak, tele sağlık sağlayıcılarının bağlantı noktalarını düzenli olarak sürdürmesi ve güncellemesi gerekir. IoT cihazları, daha geniş dijital ekosistemde zayıf noktalar olmalarıyla ünlüdür ve kötü niyetli aktörlere gizli hasta portallarına girmeleri için ihtiyaç duydukları giriş noktasını verebilir. Sağlayıcılar, IoT ağlarını düzenli olarak test ederek ve potansiyel zayıf noktalara hızla yanıt vererek bilgisayar korsanlığı riskini azaltabilir.
Çözüm
AI, tıbbi teşhislerin doğruluğunu artıracak ve kırsal-kentsel sağlık hizmeti ayrımını kapatmaya yardımcı olacaktır. Ancak yapay zeka ile entegre tele sağlık hizmetleri, bazı kullanıcı verilerini riske atabilir. Sağlayıcılar, iki faktörlü kimlik doğrulama gibi sağduyulu prosedürleri kullanarak ve bir saldırı riskini azaltmak için bir siber güvenlik uzmanları ekibini işe alarak hasta portallarını ve CIAM yazılımlarını sağlamlaştırabilir.
reklam