ИИ не сможет улучшить здравоохранение, если врачи и персонал не обучены его использовать и организовывать

Системы здравоохранения стремятся внедрить искусственный интеллект для диагностики, документирования, планирования, кодирования и общения с пациентами, но без обучения персонала они спешат навстречу новым рискам.

Руководители часто полагают, что технология искусственного интеллекта сама по себе приведет к улучшениям, но неподготовленные врачи и неклинический персонал могут легко неправильно использовать эти инструменты, не доверять им, чрезмерно полагаться на них или вообще отказаться от них.

В этом разница между покупкой Ferrari и уверенным знанием того, как безопасно управлять ею на высоких скоростях. Предоставление медицинским работникам мощных инструментов искусственного интеллекта без обучения подрывает их способность безопасно и эффективно использовать потенциально изменяющие систему инструменты.

Готовность к искусственному интеллекту выходит за рамки единовременного внедрения

Согласно Американская медицинская ассоциацияДве трети врачей сейчас используют дополненный интеллект, однако здравоохранение по-прежнему отстает от других отраслей во внедрении ИИ. Основная причина – разрыв между технологиями и стратегическими планами. рабочая сила готовность и растущее недоверие к ИИ, сообщает Всемирный экономический форум.

Во многих системах здравоохранения врачи и неклинический персонал не готовы безопасно и последовательно использовать ИИ. Это связано с тем, что обучение ИИ часто рассматривается как разовое требование или простое поле для проверки, а не как постоянные инвестиции. Чтобы устранить этот разрыв, необходимо обучение, ориентированное на конкретные роли, которое со временем, а не только при усыновлении, укрепляет уверенность и рассудительность.

Успех ИИ в сфере здравоохранения требует новых навыков рабочей силы

Готовность к искусственному интеллекту — это не только технические навыки. Медицинским командам нужен новый образ мышления, соответствующий тому, как на самом деле работает ИИ. Благодаря интеграции ИИ в инструменты он дает точные прогнозы и предложения, основанные на статистических вероятностях и показателях достоверности, а не на достоверности. Таким образом, вместо мышления «если это, то это» мышление смещается к «если это, то это наиболее вероятный ответ».

Таким образом, цель обучения не должна ограничиваться обучением врачей и неклинического персонала использованию инструментов ИИ, а, скорее, тому, как быть организаторами ИИ, которые могут:

• Интерпретация результатов
• Результаты вопросов
• Признайте ограничения
• Отменить предложения машины

Когда инструменты ИИ используются без этого понимания, могут возникнуть предсказуемые сбои.

Клиницисты могут чрезмерно полагаться на ИИ в таких областях, как поддержка принятия решений, сортировка и документирование. Или, не до конца понимая, как были сформированы предложения, они могут непоследовательно применять результаты, что приводит к сбоям в диагностике, документировании и оказании медицинской помощи.

Без надлежащего обучения системы могут столкнуться с «предвзятостью автоматизации», когда сотрудники перестают мыслить критически, потому что ИИ обычно прав, или с «алгоритмическим неиспользованием», когда они перестают использовать ИИ после того, как он допустит одну ошибку. Хорошие новости? И то, и другое можно предотвратить при лучшей подготовке и руководстве.

Специализированное обучение, соответствующее обязанностям сотрудников

На всех должностях лучшее обучение знакомит людей с реальными сценариями и дает четкие рекомендации по использованию. Целью здесь является не просто знакомство с ИИ, но и уверенность в суждениях, чтобы персонал и врачи понимали, для чего предназначен ИИ, и, что не менее важно, чем он не является.

Именно так ИИ заслужил свое место в качестве надежного партнера. И это начинается здесь:

• Используйте ИИ в качестве поддержки, а не замены клинических решений.: Клиницисты должны знать, как предоставлять точные данные, осуществлять надзор и интерпретировать предложения в клиническом контексте. Они также должны быть в состоянии распознавать ограничения и предвзятости ИИ, понимая, когда их суждения превосходят предложения ИИ. Таким образом, если медсестра понимает, почему система ИИ отметила у пациента риск сепсиса, она может подтвердить наличие угрозы на основе своей оценки, а не слепо следовать рекомендованному ИИ пути оказания помощи.

• Позиционируйте административные команды как участников ИИ, а не как пассивных пользователей.: Обучение искусственному интеллекту должно помочь административным командам понять, когда результатам, полученным с помощью искусственного интеллекта, можно доверять и как выявлять и управлять случаями, которые искусственный интеллект и автоматизация не могут разрешить. Но обучение должно также повысить важность их доклинической роли. Обучение должно выходить за рамки навыков использования, чтобы сотрудники понимали, что каждая запись, которую они вводят в ЭМК, является обучением и информированием ИИ. Это жизненно важный вклад в качество медицинской помощи и интеллектуальную систему.

• Сделайте искусственный интеллект основной возможностью, а не просто разовым внедрением.: Для операционных и клинических руководителей обучение искусственному интеллекту заключается не столько в использовании инструментов, сколько в том, чтобы быть управляющим технологией. Лидеры должны иметь возможность устанавливать четкие ожидания в отношении надлежащего использования ИИ и активно отслеживать внедрение и модели использования. Когда с ИИ неизбежно возникают проблемы с производительностью, доверием или надежностью, этим руководителям также необходимы уверенность, навыки и полномочия, чтобы быстро реагировать и корректировать рабочие процессы, обучение и рекомендации по мере необходимости.

Обещание ИИ улучшить системы здравоохранения не будет реализовано просто за счет покупки более совершенных инструментов. Это зависит от постоянных инвестиций в обучение, которое гарантирует, что врачи, персонал и руководители смогут уверенно подвергать сомнению результаты, применять суждения и управлять рисками. Лидеры, которые целенаправленно инвестируют в подготовку рабочей силы, превратят ИИ из блестящей покупки в мощный и продуктивный инструмент.

Фото: ЛеоВольферт, Getty Images

Это сообщение появляется через Влиятельные лица MedCity программа. Любой может опубликовать свой взгляд на бизнес и инновации в здравоохранении в MedCity News через влиятельных лиц MedCity. Нажмите здесь, чтобы узнать, как.