Искусственный интеллект (ИИ) произвел революцию в здравоохранении, добившись значительных успехов в диагностике заболеваний, прогнозировании результатов лечения пациентов, а также в общем уходе за пациентами и их безопасности. Согласно отчету Future Health Index 2023 от Philips, 83% руководителей здравоохранения планируют инвестировать в ИИ в ближайшие три года по сравнению с 74% в 2021 году.

Как вы можете видеть на графике ниже, инвестиции в ИИ продолжаются для оптимизации эффективности и интеграции диагностики, но в 2023 году ИИ будет больше полагаться на ИИ для прогнозирования результатов лечения пациентов и поддержки клинических решений.

Важность мониторинга ОД в здравоохранении

С растущей зависимостью от систем искусственного интеллекта важно признать, что вероятность получения плохих или изменяющихся данных, приводящих к неправильным прогнозам или рекомендациям, также возрастает. Медицинским компаниям необходимо следить за благополучием своих моделей и качеством данных, используемых для их обучения и обновления, чтобы гарантировать, что их системы искусственного интеллекта работают должным образом.

Вот несколько ключевых причин, по которым внедрение решения для мониторинга ML должно стать главным приоритетом в отрасли здравоохранения:

Выявление проблем до того, как они станут серьезными проблемами

Проактивно отслеживая модели машинного обучения и лежащие в их основе данные, организации могут выявлять проблемы до того, как они станут серьезными, и избегать принятия решений на основе устаревших моделей, дрейфующих данных или предвзятых результатов. Это помогает обеспечить надежность и справедливость бизнес-процессов в сфере здравоохранения, основанных на машинном обучении.

Улучшение результатов лечения пациентов

ИИ потенциально может значительно улучшить результаты лечения пациентов благодаря прогнозному анализу, диагностике и обнаружению заболеваний, а также рекомендациям по лечению. Однако когда происходят ошибки или предвзятости, это может иметь серьезные последствия для ухода за пациентами и их безопасности. Постоянно отслеживая эти модели, организации здравоохранения могут выявить потенциальные проблемы на ранней стадии, что позволяет своевременно вмешаться и улучшить уход за пациентами.

Снижение затрат

Внедряя системы искусственного интеллекта, организации здравоохранения могут получить огромные преимущества в оптимизации затрат на персонал, операции и управление цепочками поставок. Однако данные, лежащие в основе этих моделей, со временем ухудшаются, что приводит к неверным прогнозам затрат и ресурсов, которые, если оставить их незамеченными, могут привести к финансовым потерям. Мониторинг машинного обучения может помочь гарантировать, что эти приложения принесут ожидаемые преимущества, позволяя вам сэкономить затраты без ущерба для качества.

Обеспечение соответствия и регулирования

В жестко регулируемых отраслях, таких как здравоохранение, приложения ИИ должны соответствовать ряду правил и стандартов. Поставщики медицинских услуг несут ответственность за защиту конфиденциальности пациентов и обеспечение этического использования данных, что делает мониторинг необходимым. Это позволяет поставщикам выявлять предвзятость, поддерживать справедливость, отслеживать использование данных, отслеживать эффективность модели и оперативно выявлять потенциальные нарушения или неправильное использование конфиденциальной информации.

Ключевые компоненты мониторинга ОД в здравоохранении

Мониторинг в режиме реального времени позволяет медицинским компаниям быстро выявлять отклонения, аномалии или проблемы с производительностью машинного обучения. Наглядность производительности модели позволяет вам немедленно предпринять корректирующие действия или принять меры по снижению рисков.

Вот некоторые из ключевых компонентов мониторинга ОД в здравоохранении:

Мониторинг производительности модели

Производительность модели описывает точность прогнозов модели и то, насколько эффективно она может выполнять свои задачи с данными, на которых она была обучена. Необходимо отслеживать показатели производительности, чтобы оценить, насколько хорошо модель работает в реальных сценариях здравоохранения. Без постоянного наблюдения за входными и выходными данными модели ML вы рискуете снизить производительность модели, вызванную дрейфом данных, качеством данных, изменениями схемы и т. д.

ПлатформаWhyLabs поможет включить ML-мониторинг с минимальными настройками, а также поддерживать полностью настраиваемые метрики. Как только проблема обнаружена, широкий спектр инструментов для анализа первопричин, таких как сегментация (нарезка на кусочки) и трассировка (выявление сегментов с наихудшей производительностью), помогают точно определить проблему за считанные минуты.

Обеспечение качества данных

Качество данных означает согласованность и релевантность набора данных. Поскольку конвейеры данных обрабатывают большие объемы данных из различных источников и усложняются, качество данных становится одним из наиболее важных факторов общего состояния модели. Если вы не будете осторожны, низкое качество данных может привести к сбою вашего конвейера и моделей в производстве, что может быть не только дорогостоящим, но и поставить под угрозу уход за пациентами.

С помощьюWhyLabs вы можете обнаруживать проблемы с качеством данных в любом месте вашего конвейера машинного обучения и настраивать уведомления для получения сводной информации об аномалиях качества данных, чтобы вы могли следить за показателями работоспособности своих данных без необходимости проверять их вручную.

Обнаружение смещения

Смещение относится к систематической ошибке в прогнозах или решениях модели, вызванной неспособностью модели уловить истинную основную взаимосвязь между входными переменными и выходной переменной. Если предвзятость останется незамеченной, это может привести к неточностям или дискриминации в отношении определенных групп или отдельных лиц.

Быстро определите, делает ли ваша модель прогнозы на основе функций, которые могут вносить смещение, с помощью специально созданной функции Отслеживание смещения вWhyLabs и выясните, какие сегменты ваших данных отрицательно или положительно влияют на производительность вашей модели.

Начните свой путь мониторинга машинного обучения

Сейчас, более чем когда-либо, точность, надежность и безопасность являются главными приоритетами в мире искусственного интеллекта. Чтобы достичь этих целей и вселить уверенность в ваши приложения искусственного интеллекта, важно внедрить надежное решение для мониторинга машинного обучения. Возьмите на себя ответственность за развитие искусственного интеллекта и завоевывайте доверие заинтересованных сторон с помощью эффективной системы мониторинга.

WhyLabs предлагает архитектуру, сохраняющую конфиденциальность и не требующую дублирования данных, что делает ее идеальным решением для приложений машинного обучения в строго регулируемых отраслях, таких как здравоохранение. Крупные организации здравоохранения полагаются наWhyLabs для мониторинга систем искусственного интеллекта, чтобы гарантировать точность, соответствие моделям машинного обучения и стандартам безопасности пациентов.

Зарегистрируйте бесплатную учетную записьWhyLabs или запланируйте демонстрацию, чтобы увидеть, как платформаWhyLabs AI Observatory позволяет организациям здравоохранения:

  • Получайте информацию обо всех решениях, принимаемых на основе искусственного интеллекта, в режиме реального времени.
  • Обеспечьте безопасность пациентов и улучшите качество медицинской помощи
  • Выявляйте и устраняйте проблемы до того, как они повлияют на бизнес или уход за пациентами
  • Мониторинг приложений искусственного интеллекта без ущерба для конфиденциальности данных

Не верьте нам на слово: прочитайте, как крупный поставщик медицинских услуг выполнил рекомендации модели управления справедливостью в здравоохранении и свел к минимуму время на понимание задач работы модели с помощьюWhyLabs!

Ресурсы

Оригинально опубликовано на https://whylabs.ai.