Масштабирование и устойчивость ИИ – советы для достижения успеха от поставщиков, плательщиков и поставщиков

САН-ДИЕГО – Общей темой на форуме HIMSS AI в здравоохранении на прошлой неделе было то, что искусственный интеллект представляет собой новый сдвиг парадигмы того, как оказывается (и оплачивается) медицинская помощь, и что с такой быстро развивающейся технологией, мы все решаем это вместе.

Когда в пятницу двухдневное мероприятие подошло к завершению, три лидера из трех разных областей отрасли здравоохранения каждый предложил свои собственные точки зрения и свой опыт в отношении того, как перспективы ИИ могут быть использованы – и масштабированы – эффективно и действенно. .

В ходе дискуссии, которую модерировала главный научный сотрудник HIMSS Энн Сноудон, ИТ-руководители компаний Providence, VMware и Humana предложили несколько практических уроков по внедрению и расширению моделей искусственного интеллекта.

«Играйте на разногласия, а не на согласие»

Тарик Дастагир, старший вице-президент по медицинской информатике и клиническим направлениям в Хуманаописал ставки.

«Прибыль невелика, и с каждым годом на нас оказывается сильное давление, чтобы снизить стоимость медицинского обслуживания», – сказал он. «И очевидно, что это должно быть сделано с лучшими результатами. Это должно быть сделано эффективно. Мы надеемся, что мы сможем использовать для этого множество новых технологий».

Ключевой вопрос, добавил он, заключается в следующем: «Каков правильный вариант использования и экономическое обоснование для их развертывания, и где можно обойтись более простыми решениями? Не всем нужна модель генного искусственного интеллекта или защитная модель. Иногда это может быть только ваша простая оценка риска, которую можно использовать, чтобы что-то предсказать».

Поскольку все больше и больше организаций здравоохранения верят в перспективы ИИ, они должны быть готовы разобраться и критически подумать над этими вопросами.

«Ищите инакомыслие, а не согласие, потому что именно здесь вы действительно учитесь», — посоветовал Дастагир. «Нас волнуют многие вещи. Но дело в том, что на самом деле будет иметь реальное значение, и как все остальные думают об этом, согласны ли они, чувствуют ли они то же самое? А если нет, то как это сделать?» вы их внедряете? Или как научиться развивать свои варианты использования до такой степени, что они действительно начинают иметь смысл для всех?»

«Это переход на более шустрый путь»

Кори Лайонс, старший инженер по решениям в VMware, согласился и отметил, что внедрение возможностей искусственного интеллекта следующего поколения в существующие технологические процессы и рабочие процессы легче обсуждать, чем развертывать.

«Мы говорим об инфраструктуре, мы говорим о техническом долге, мы говорим о пересечении технологий, которые будут работать вместе с аналитикой, и других хорошо зарекомендовавших себя бизнес-процессах», — сказал он.

«Мы стремимся помочь нашим клиентам понять: «Послушайте, вы управляете делами очень традиционным, хорошо понятным способом», — сказал Лайонс. «Мы находимся на этапе перехода к более гибкому способу, при котором приложения будут выполнять итерации чаще.

«Что для нас сегодня интересно и сложно, так это то, что если вы посмотрите на большие языковые модели, на все эти другие процессы, для генерации которых требуется такое огромное количество лошадиных сил… когда вы попытаетесь подкрепить это тем, окей, ну, как мы ведем бизнес сегодня. и как наши команды могут добиться успеха? Существует большое отклонение от: «Мы действительно можем делать это неоднократно, успешно, безопасно, с помощью [necessary] степень безопасности автоматизации».

Поскольку VMware смотрит в будущее, сказал он, «мы пытаемся помочь организациям сказать, независимо от того, размещаете ли вы частное облако, работаете ли вы с гиперскейлером или развертывание этих решений на периферии – честно говоря, я думаю, что через несколько лет это будет самое большое влияние – коллективно мы все сможем, надеюсь, внедрить эти вещи», – сказал Лайонс. «Мы одна из немногих организаций, которые могут помочь каждому. делайте любой шаг на этом пути, ориентируясь на следующее: «Вот как старые приложения, старые процессы встречаются с новыми методами и возможностями».

«Как это вписывается в рабочий процесс?»

В городе Провиденс, расположенном в Сиэтле, давний лидер в области ИТ-инновацийИнструменты на основе искусственного интеллекта уже используются в нескольких клинических и операционных случаях.

“У нас есть Продукт Nuance DAX, которым пользуются более 1500 поставщиков.«У нас также есть цифровой помощник и продукт для управления клиническим контентом под названием МедПерл который мы разработали и внедрили в Провиденсе, который масштабируется и имеет более 7000 пользователей. Мы также используем генеративный ИИ чтобы помочь с управлением входящими сообщениями».

По ее словам, из всех трех заявок были извлечены уроки: «Нам нужно клиническое спонсорство и спонсорство руководителей. Это согласование абсолютно важно».

Кроме того, что очень важно, «вам необходимо убедиться, что вы понимаете проблему, которую пытаетесь решить», — сказал Каннингем. «Определите это и сформулируйте. Говорите на языке любви финансового директора, измеряя рентабельность инвестиций и ключевые показатели эффективности и оставаясь очень стойкими в том, как вы собираетесь их измерять, когда начнете масштабировать задачи».

А пилотирование обязательно. «Я знаю, что некоторые люди говорят о том, что они не верят в пилотов, они просто хотят сразу перейти к масштабированию. Но это не всегда возможно», — сказала она.

«Вы хотите делать пилотные проекты – чего вы не хотите, так это делать вечные пилотные проекты. Поэтому вы должны быть в состоянии сказать: «Эй, мы потерпим неудачу». И мы делали это раньше. Мы говорили: «Эй, это не работает. Мы собираемся прекратить использовать это приложение или работать с поставщиком, потому что что-то идет не так». Вы должны быть в состоянии сделать это».

Крайне важно, по словам Каннингема, «убедиться, что то, что вы пытаетесь решить, соответствует ключевым стратегическим приоритетам системы здравоохранения или организации, с которой вы работаете».

Например, в ее отделении в Провиденсе, по ее словам, тремя главными приоритетами являются нехватка и выгорание рабочей силы, пропускная способность и пропускная способность больниц, а также фрагментация медицинской помощи.

«Поэтому, когда мы рассматриваем различные решения, которые оцениваем, мы думаем в контексте этих трех больших болевых точек, которые, как я знаю, не уникальны для нас».

Как только проблемы, которые необходимо решить, правильно определены, наступает время стратегического согласования.

«Какова жизнеспособность существующих решений? Какова зрелость решений? Нужно ли нам создавать это самим? Можем ли мы это купить? Можем ли мы сотрудничать с кем-то для совместной разработки?» – сказал Каннингем.

«И, кроме того, как это вписывается в рабочий процесс? И возможно ли интегрировать и объединить это в этот рабочий процесс? Потому что это может быть величайшая идея в мире, решающая самую большую проблему в мире – но если моим врачам придется сделать 17 кликов, чтобы иметь возможность использовать его, он не будет принят. Каков спрос со стороны конечных пользователей? Как это вписывается в их рабочий процесс? И какова для них польза от этого? потренироваться на нем, принять его? Каков аспект управления изменениями, связанный с этим?»

И хотя, очевидно, предстоит ответить на большие вопросы о предвзятости алгоритма и риске для пациентов, сначала возникает более фундаментальная проблема: есть ли у вас подходящая инфраструктура?

«Я приведу вам пример», — сказал Каннингем. «У нас есть огромный спрос со стороны радиологии на то, чтобы мы внедрили некоторые из этих алгоритмов в наше радиологическое отделение, чтобы иметь возможность использовать одобренные FDA алгоритмы, которые используют искусственный интеллект, чтобы помочь ускорить и оптимизировать рабочий процесс врача и иметь возможность читать изображения, но также улучшить качество.

«Но у нас есть 27 разных серверов PACS», — объяснила она. «У нас нет промежуточного программного обеспечения для инфраструктуры, которое могло бы соединить сеть от Nuance с нашими серверами PACS. Поэтому нам потребуются технический долг и построение инфраструктуры, чтобы мы могли фактически подключить ИИ к рабочему процессу и к система представляет собой довольно значительный подъем.

“Это не значит, что мы не собираемся этого делать, и это не значит, что нет желания”, – добавила она. «Но как нам соединить точки? Это все виды вещей, над которыми мы продумываем, и недавно мы фактически создали структуру управления: я сопредседатель клинической рабочей группы по искусственному интеллекту, которая описывает наши барьеры и процесс оценки, которые мы своего рода проработка и установление».

В мире нет недостатка в интересных вариантах использования ИИ. «Но все дело в том, как вы фильтруете и расставляете приоритеты», — сказал Каннингем. «И какие вещи, основанные на здравом смысле, которые, по вашему мнению, вы можете осуществить».

Майк Милиард, исполнительный редактор журнала Healthcare IT News
Напишите автору: [email protected]
Healthcare IT News — это издание HIMSS.