AI revolutioniert das Gesundheitswesen – Verbesserung der Diagnostik, die Straffung von Workflows und die Unterstützung von Medizinern auf beispiellose Weise. Aber mit großem Potenzial ist ein erhebliches Risiko. Im Zentrum einer KI-betriebenen Lösung liegt die Grundlage: Daten. Und wenn diese Daten nicht ordnungsgemäß verwaltet, geschützt und verstanden werden, können die Ergebnisse bestenfalls unzuverlässig sein – und im schlimmsten Fall gefährlich.
Das alte Sprichwort „schlechte Daten in, schlechte Daten“ war noch nie relevanter als in der Ära von KI, insbesondere der generativen KI. Diese Herausforderung wird im Gesundheitswesen noch komplexer, wo KI hochempfindliche, regulierte und proprietäre Daten navigieren muss. Die große Frage ist:
Wie können Gesundheitsdienstleister KI sicher nutzen und gleichzeitig Vertrauen, Privatsphäre und Compliance aufrechterhalten?
Abrufer Augmented Generation – der erste Schritt
Die Antwort, die die meisten KI -Fachleute geben werden, ist die Abrufen von Augmented Generation (RAG), was bedeutet, dass Sie Ihre Daten verwenden, um die Benutzerabfrage mit den richtigen Daten zu informieren und zu verbessern, damit die generative KI diese Daten in ihrer Antwort verwenden kann. Einige KI- und RAG -Anbieter ermöglichen es Benutzern sogar, den Daten vor und nach der KI Sicherheits- und Governance -Steuerelemente hinzuzufügen, um personenbezogene Daten (PII) oder andere geschützte Daten sicher zu halten und nur mit dem richtigen Zugriffsniveau verwendet oder an Endbenutzer ausgesetzt zu werden.
Dies ist großartig, aber ich betrachte dies als einen brutalen Kraftansatz für Lappen – einen, der etwas effektiv ist, aber häufig in Tests und Versuchen zu kurz ist, da ein kritisches Element an diesem Ansatz fehlt. Diese fehlende Komponente ist der Kontext und die Kontextualisierung der Daten, die Sie an die KI senden.
Ohne eine semantisch verbundene Sicht auf Ihre Daten über ein Wissensdiagramm werden Sie Schwierigkeiten haben, der KI die vollständigste Sichtweise Ihrer Daten und die Domäne zu geben, in der sie existiert. Darüber hinaus können die Vorschriften und Geschäftsregeln, die für die Daten gelten, nicht programmatisch hinzugefügt und wirksame und potenziell riskieren, um die Nichteinhaltung zu riskieren.
Ein semantischer Ansatz: Kontextualisieren Sie Ihre Daten
Was bedeutet ein semantischer Ansatz für Ihre Daten?
Nun, es bedeutet, Ihren Daten eine semantische Schicht hinzuzufügen, um diesen Kontext bereitzustellen. Im Wissensmanagement sind semantische Schichten wie eine intelligente Brücke zwischen Rohdaten und menschlichem Verständnis. Sie helfen, Informationen auf eine Weise zu organisieren, zu interpretieren und zu präsentieren, die für Menschen und die KI sinnvoll ist.
Stellen Sie sich ein großes Krankenhausnetzwerk vor, das Patientendaten über mehrere Systeme hinweg speichert – elektronische Gesundheitsakten (EHRS), Laborberichte, Bildgebungssysteme und Abrechnungsdatenbanken. Diese Systeme verwenden häufig unterschiedliche Formate, Terminologien und Strukturen, wodurch Ärzte, Forscher und Administratoren schwierig sind, auf Daten effektiv zuzugreifen und zu analysieren.
Eine semantische Schicht in diesem Zusammenhang würde:
Standardisieren Sie die Terminologie zwischen Systemen (z. B. über die Übersetzung verschiedener medizinischer Kodizes für „Herzinfarkt“ in einen einzigen, allgemein verstandenen Begriff) ermöglichen natürliche Sprachfragen (z. B. ein Arzt können Fragen stellen, und das System wird die richtigen Daten abruft, keine technischen Abfragen erforderlich). Erfordernde Compliance und Sicherheit, die nur autorisierte Benutzer zugreifen, die auf geschützte Information zugreifen, um zu strukturierten, und inschlussfieldaten und inschlussfieldaten und in Einsichten, die strukturierten Informationen zu erstellen.
Zum Beispiel konnte ein Arzt fragen: „Zeigen Sie mir alle Diabetiker mit abnormalen Nierenfunktionstests im letzten Jahr“, und die semantische Schicht würde die relevanten Daten aus mehreren Quellen abrufen, selbst wenn verschiedene Systeme unterschiedliche Namen oder Formate verwendeten.
Der Schlüssel zu vertrauenswürdigen KI -Lösungen im Gesundheitswesen
Durch die Integration einer semantischen Schicht zieht KI nicht nur Daten an – sie versteht sie. Dies führt zu:
Genauere kI-gesteuerte Erkenntnisse, die sich mit medizinischen und regulatorischen Anforderungen an die Sicherheit und Konformität ausrichten, da KI jetzt mit der Kontext-Skalierbarkeit von Menschen auf großen Gesundheitsdienstleistern in Betrieb ist, sodass AI-Lösungen vertrauenswürdiger und anpassungsfähiger bleiben
Kurz gesagt, KI im Gesundheitswesen kann nur ihr volles Potenzial ausschöpfen, wenn sie auf einer Grundlage strukturierter, sinnvoller und gut verwalteter Daten basiert. Ein semantischer Ansatz ist der Schlüssel, um KI nicht nur mächtig, sondern auch sicherer, zuverlässig und transformativ zu machen.
AI hat die Befugnis, die Gesundheitsversorgung zu revolutionieren, aber ohne die richtige Datenstrategie ist es eher ein Risiko als ein Vermögenswert. Der Unterschied zwischen KI, der nur Informationen und KI abruft, die Wissen sicher versteht und anwendet, ist der Kontext, der mit einem semantischen Ansatz beginnt. Wenn Gesundheitsdienstleister KI wollen, die genauer, sicherer und wirklich lebensverändernder sind, müssen sie auf einer Grundlage strukturierter, sinnvoller und gut verwalteter Daten aufbauen.
Dies ist nicht nur ein nettes Have-es ist ein kritischer Teil der Förderung der Skalierbarkeit und Sicherheit der KI-Lösungen, denen wir mit unseren sensibelsten Daten vertrauen.
Foto: Chanut iamnoy, Getty Images
Philip Miller ist ein KI -Stratege für Fortschritte und wurde als Top -Influencer in Onalytica Who’s Who in Datenmanagement ernannt. Außerhalb der Arbeit ist er ein Vater von zwei Töchtern, einem Fan von Hunden und einem begeisterten Lernenden, der jeden Tag versucht, etwas Neues zu lernen.
Dieser Beitrag erscheint durch das Medcity Influencers -Programm. Jeder kann seine Sichtweise auf Geschäft und Innovation im Gesundheitswesen in Bezug auf MedCity -Nachrichten durch MedCity -Influencer veröffentlichen. Klicken Sie hier, um herauszufinden, wie.
