Skip to content

Sztuczna inteligencja cz. 3

1 tydzień ago

244 words

Integralność danych wymaga migracji i przechowywania zidentyfikowanych anonimowych danych. Zabezpieczenia ograniczają dostęp do repozytoriów dla naukowców i baz danych. Niezależnie od tego, Apple i 13 czołowych amerykańskich systemów opieki zdrowotnej ogłosiło niedawno plany pobrania danych EMR (oczekujące pozwolenia pacjenta) na serwery Apple iCloud. Uznane to zostało przez niektórych za „naprawdę destrukcyjne”. Bez zgody ubezpieczyciela zdrowotnego pozwolenie na przyznanie obywatelom prawa do posiadania ich indywidualnych informacji zdrowotnych dla korzyści zdrowotnych, obietnica spersonalizowanej medycyny pozostaje  w dużej przestrzeni danych.

W dochodowym sektorze ubezpieczeń zdrowotnych w USA o wartości 570 miliardów dolarów (2,7% produktu krajowego brutto w USA), nie dziwi fakt, że najwięksi ubezpieczyciele korzystają z samouczących się urządzeń sztucznej inteligencji, które umożliwiają wydobywanie danych. Ubezpieczyciele twierdzą, że sztuczna inteligencja pomaga klientom wybrać odpowiedni plan zdrowotny (wirtualni asystenci), specjaliści zarządzają chorobami przewlekłymi (śledzenie urządzeń biometrycznych), a dostawcy podnoszą oceny jakości gwiazdek (wywoływanie bota poprawiające zgodność i wiadomości tekstowe).

Niedawne konsolidacje rynku ubezpieczeń zdrowotnych – pionowe przejęcia (tj. Próba zakupu cygny przez Anthem) oraz poziome fuzje (tj. CVS Health-Aetna, Cigna-Express Scripts, Walmart-Humana) – były realizowane (częściowo) w celu gromadzenia cennych danych pacjentów. Działalność w zakresie fuzji i przejęć zapewniła również wewnętrzne możliwości analityczne w zakresie sztucznej inteligencji dla systemów opieki zdrowotnej (np. Udział zdrowotny Oregon kupujący Health Catalyst) oraz ubezpieczycieli (Cigna kupująca jaśniejszą sztuczną inteligencję).