Поскольку систем здравоохранения, использующих искусственный интеллект в больших масштабах, очень мало, практические рекомендации могут помочь медицинским организациям руководить развертыванием своих систем искусственного интеллекта.
Ева Каннингем в настоящее время является вице-президентом группы и руководителем отдела виртуального ухода и цифрового здравоохранения в компании Providence, которая включает в себя линии обслуживания предприятий виртуальной помощи, программы «больница на дому», программы удаленного мониторинга пациентов, виртуальный уход и многое другое. Она расскажет о том, как система здравоохранения подходит к работе с ИИ в Форум HIMSS AI в здравоохранении 2023 г.14-15 декабря в Сан-Диего.
В ее панельной сессии «Путь от инноваций к масштабированию: стратегии успеха и устойчивого развития» также принимают участие Кори Лайонс, старший инженер по решениям для здравоохранения в VMware, и Тарик Дастагир, помощник вице-президента по медицинской информатике и клиническим тенденциям в Humana. .
Их обсуждение будет сосредоточено на том, как системы здравоохранения могут использовать ИИ – начиная с оценки вариантов использования и управления – и что им необходимо учитывать при разработке, тестировании и масштабировании этих технологий.
Структура управления ИИ имеет ключевое значение
В то время как технология больших языковых моделей вызывает последнее восхищение, компания Providence сосредоточилась на реализации возможностей искусственного интеллекта, которые дополняют и помогают врачам.
«Мы не должны забывать о машинном обучении, обработке естественного языка, оптическом распознавании символов, компьютерном зрении, роботизированной автоматизации процессов» и многом другом, — пояснил Каннингем.
Компания Providence создала структуру управления ИИ, в которой участвуют врачи и которая помогает им внедрять ИИ.
«Мы закладываем основы именно на том факте, что врач всегда должен быть в курсе событий», — сказала она.
Цель структуры управления ИИ, возглавляемой Сарой Оззи, директором по цифровым технологиям и стратегии Providence, и Марком Примо, директором по данным, состоит в том, чтобы позволить организации внедрять инновации, не увязая в этом процессе многочисленными комитетами.
Она назвала это «подходом сверху вниз, снизу вверх».
В Провиденсе есть четыре подгруппы, отвечающие за ИИ: работа с потребителями, рабочая сила, администрация и бэк-офис. Каждый из них оценивает различные технологические возможности, разные варианты использования и многое другое.
Она отметила, что было несколько запросов от персонала, связанных со случаями использования радиологии.
«В этой области наблюдается большая зрелость», поэтому Providence стремится ускорить процесс оценки этих реализаций.
Каннингем сказал, что также было много запросов на использование LLM для ускорения рабочих процессов в клинических условиях – «повседневных, повторяющихся задач», – которые рассматриваются.
По ее словам, благодаря созданной системе управления ИИ и сосредоточению внимания на рентабельности инвестиций, а также на ключевых показателях эффективности, Провиденс, похоже, не утомлен идеями, основанными на ИИ.
Проверка потребностей и балансировка ресурсов
Чтобы оценить каждый вариант использования ИИ, рабочие группы ИИ компании Providence сначала спрашивают, как эта идея поможет решить проблемы, связанные с тремя стратегическими приоритетами, изложенными в структуре управления.
По словам Каннингема, этими основополагающими приоритетами являются нехватка и выгорание рабочей силы, пропускная способность больниц, а также фрагментация медицинского обслуживания.
Рабочие группы сначала проверяют наличие проблемы для конечных пользователей, которую потенциально может решить технология, и задаются вопросом: «Действительно ли она решает эти проблемы?»
Затем они подтверждают спрос – влияние на расстановку приоритетов, необходимые ресурсы, скорость его принятия и простоту интеграции в рабочие процессы электронных медицинских карт, сказала она.
«Если это действительно узкий вариант использования, который действительно имеет очень ограниченную аудиторию или ограниченное влияние, но потребует много ресурсов, вы знаете, что это, возможно, не лучшее для нас начало».
Также могут возникнуть дополнительные проблемы с усыновлением.
«Это может очень хорошо подойти для перевода определенных типов лабораторных или визуальных исследований, но, возможно, не для других, поэтому могут возникнуть некоторые проблемы с внедрением, которые нам потенциально придется учитывать», — сказал Каннингем.
По словам Каннингема, готовясь рассмотреть, как может быть разработана потенциальная система искусственного интеллекта (по принципу «создать или купить»), если Providence решит работать с поставщиком, рабочие группы оценивают зрелость рынка, а также аспекты информационной безопасности.
«Имеет ли это смысл, или мы будем подобны цеху разработки для поставщиков, пока они создают решение, которое создает некоторую административную нагрузку на людей, участвующих в реализации?»
Окупаемость инвестиций в инструменты искусственного интеллекта, ускоряющие рабочие процессы, может быть трудно измерить. Например, они не сокращают количество входящих сообщений или штат сотрудников, сказала она.
Иногда великие идеи систем искусственного интеллекта не принимаются Провидением.
«На самом деле мы потратили деньги и ресурсы на разработку некоторых вещей или на работу с поставщиком, а затем говорили: «Знаете что? Это не дает нам ожидаемого результата», — сказала она.
Эти решения не масштабируются, и рабочие группы начинают уделять приоритетное внимание другим возможностям ИИ. Но эти усилия не напрасны.
«Мы смогли учиться у них, а затем использовать эти знания и найти лучшее решение», — сказал Каннингем.
Андреа Фокс — старший редактор журнала Healthcare IT News.
Электронная почта: [email protected]
Healthcare IT News — издание HIMSS Media.
2023-11-27 23:05:41
1701148013
#На #пути #масштабному #внедрению #искусственного #интеллекта