ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΣΤΗΝ ΥΓΕΙΑ

 

ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΣΤΗΝ ΥΓΕΙΑ (ΑΚΟΜΑ ΠΟΛΥ ΑΡΧΑΡΙΑ ΕΙΝΑΙ ΟΛΑ ΑΥΤΑ) BLOOG

Προκλήσεις .Οι backend πλατφόρμες

Τα σύγχρονα συστήματα bacKend για εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στην υγεία αντιμετωπίζουν αρκετές προκλήσεις λόγω της φύσης των δεδομένων υγείας, των απαιτήσεων από τα Μοντέλα μηχανικής μάθησης και των αναγκών ασφάλειας και προστασίας της ιδιωτικοτητας . Ορισμένες από τις βασικές προκλήσεις περιλαμβάνουν.

1. Ασφάλεια δεδομένων. Η ασφάλεια των ιατρικών δεδομένων απαιτεί σταθερές και αξιόπιστες μεθόδους κρυπτογράφησης, πρόληψης απώλειας δεδομένων και πρόσβασης απο μη εξουσιοδοτημένους χρήστες.

2. Διαχείριση μεγάλου όγκου Δεδομένων. Τα ιατρικά δεδομένα συχνά είναι μεγάλου όγκου και πολύπλοκα απαιτώντας αποτελεσματικές διαδικασίες αποθήκευσης επεξεργασίας και ανάκτησης

3. Διαλειτουργικότητα Δεδομένων. Συχνά τα δεδομένα υγείας προέρχονται από διαφορετικές πηγές και συστήματα κάτι που μπορεί να δυσχεράνει την ομαλή ανταλλαγή και ενσωμάτωση των δεδομένων

4. Διαχείριση Εκπαίδευσης και Εκτέλεσης Μοντέλων. Η Εκπαίδευση και η εκτέλεση μοντέλων μηχανικής μάθησης απαιτούν αποδοτικούς πόρους υπολογιστικής ισχύος και αποθήκευσης.

5. Εξασφάλιση της εγκυρότητας των Αποτελεσμάτων. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης πρέπει να είναι αξιόπιστοι και να προσφέρουν έγκυρες προβλέψεις ιδίως όταν αυτές έχουν απευθείας επίπτωση στην ανθρώπινη υγεία

6. Εργονομία και Χρηστικότητα. Οι εφαρμογές πρέπει να σχεδιάζονται με τρόπο που να είναι εύχρηστες για τους ιατρούς και το ιατρικό προσωπικό που θα τις χρησιμοποιήσουν στην καθημερινή τους εργασία.

7. Διασφάλιση της ιδιωτικότητας. Η Προστασία της ιδιωτικότητας των ασθενών είναι κρίσιμη και πρέπει να λαμβάνονται κατάλληλα μέτρα για την ανωνυματοποίηση και την ασφάλεια των δεδομένων.