Ограниченность ресурсов означает, что системам здравоохранения необходима помощь агентного искусственного интеллекта

Системам здравоохранения, использующим агентный ИИ, необходимо будет заняться инфраструктурой, функциональной совместимостью и управлением, чтобы получить максимальную отдачу от этих новых инструментов, заявили участники дискуссии во время HealthsystemCIO. вебинары «Максимизация ценности, минимизация риска: реализация стратегии агентного ИИ».

Сайед Мохиуддин, старший вице-президент, директор по трансформации и стратегии искусственного интеллекта UnitedHealth Group, Стивен Нэш, соучредитель Southern Pediatrics, и Гийом де Звирек, генеральный директор и соучредитель Artera, описали операционную среду, в которой давление на автоматизацию растет, несмотря на ужесточение требований к безопасности.

По словам Мохиуддина, агенты ИИ могут выполнять все более сложную работу по координации и исполнению, которая традиционно требовала от людей тщательного анализа плотной документации и политик. Он назвал агентов ответом на растущие разногласия между операциями плательщиков и поставщиков — растущие затраты, административное бремя, а также недовольство участников и врачей — в то время, когда организации ищут способы упростить работу без увеличения численности персонала.

Энтузиазм остается неравномерным с точки зрения поставщиков услуг, сказал Нэш. Руководители часто продвигаются вперед, в то время как команды, работающие на передовой линии, взвешивают потенциальное влияние на отношения с пациентами, принятие клинических решений и должностные обязанности. Организации здравоохранения склонны зацикливаться на последствиях неудач, потому что ошибки могут напрямую повлиять на пациентов, формируя отношение к принятию, даже когда производительность улучшается, добавил он.

По словам де Звирек, планка может быть еще выше для поставщиков, которые участвуют в больших объемах рабочих процессов общения с пациентами, поскольку многие взаимодействия происходят в режиме реального времени и не позволяют проверяющему-человеку проверять каждый обмен. Он описал момент, когда его команда пришла к выводу, что безопасность, надежность и эффективность в определенных случаях использования достигли достаточного уровня, чтобы поддерживать более широкое внедрение, назвав этот сдвиг преобразующим в том, как создаются и реализуются технологии здравоохранения.

Высокообъемные рабочие процессы выходят на передний план

Ранние варианты использования, обсуждавшиеся во время вебинара, были сосредоточены на повторяющихся, трудоемких задачах, тесно связанных с ожиданиями от обслуживания. Для Нэша выделялись два приоритета: документация и коммуникация. По его словам, писцы с искусственным интеллектом могут повысить эффективность составления графиков и помочь врачам проводить больше времени с семьями, в то время как двусторонний обмен сообщениями и более быстрые ответы согласовывают взаимодействие в сфере здравоохранения с потребительским опытом, которого все больше ожидают семьи.

По словам Мохиуддина, портфолио крупных диверсифицированных предприятий может включать административные и клинические области, а также шаблоны «объяснений» и «действий», которые помогают пользователям понять, что произошло, и выполнить следующий шаг, например, рассмотрение претензий или сценариев аптек, сказал Мохиуддин. Он привел примеры, которые преобразуют вопросы в конкретные действия, включая альтернативы льгот и обработку исключений, в рамках более широких усилий по уменьшению трений для участников и операторов.

Разговоры с клиентами часто начинаются с простого вопроса, говорит де Цвирек: где в организации есть работа, которая отстает из-за того, что сотрудники не успевают за ней? Он описал информационно-просветительскую работу среди населения и работу по устранению недостатков в уходе (посещения здоровых детей, ежегодные оздоровительные визиты, осмотры и другие меры) как области, в которых автоматизация может перейти от кампаний к управляемому планированию в масштабе. По его словам, в одном из примеров агент ИИ может быстро связаться с большими группами населения и обеспечить значительную долю запланированных результатов, сжимая то, что было бы многонедельной ручной работой, до секунд, сказал он.

Управление и функциональная совместимость становятся решающими факторами

По мере того как организации переходят от пилотных проектов к производству, участники дискуссии неоднократно возвращались к идее, что агентный ИИ нуждается в дисциплине, более близкой к управлению персоналом, чем к экспериментированию с программным обеспечением. По словам Мохиуддина, команды должны относиться к управлению, проектированию и наблюдаемости как к основным требованиям и выстраивать подход, который поддерживает тестирование, одновременно готовясь к масштабированию. Он сравнил усердие с наймом и обучением: операторы должны понимать, что делает агент, что ему разрешено делать и как его эффективность контролируется с течением времени.

Де Цвирек подчеркнул механизмы, предназначенные для снижения рисков безопасности и галлюцинаций до того, как агенты будут запущены в производство, указав на необходимость систематической оценки и мониторинга подходов, которые функционируют в режиме реального времени. Он также описал уроки, извлеченные из разработки программного обеспечения с помощью искусственного интеллекта, где процесс проверки и архитектурная дисциплина становятся решающими в предотвращении попадания хрупких систем в производство и создании новых операционных рисков.

Функциональная совместимость стала практическим препятствием. Работа по системной интеграции часто остается за заказчиком даже при партнерстве, особенно на фрагментированном рынке поставщиков, где агентам необходим надежный доступ к EHR, платформам управления практикой и последующим системам, сказал де Цвирек в обсуждении «создать или купить». Эта реальность повлияла на решение его компании развивать внутренние возможности, сказал он, предупредив при этом, что полная разработка собственными силами может оказаться непомерно дорогостоящей без крупных масштабов.

Скорость имеет два измерения — скорость начала и скорость завершения — и «последняя миля» может определять результаты, добавил Мохиуддин. Лидеры должны относиться к решениям, принимаемым с помощью агентного ИИ, как к классическому стратегическому выбору, привязанному к приоритетам, конкурентной дифференциации и требуемой степени специализации, утверждал он.

Группа также описала расширяющийся разрыв между современными облачными платформами и старыми средами, поскольку организации пытаются запускать рабочие процессы в реальном времени. Де Звирек различал простое перемещение серверов и работу в современных многопользовательских архитектурах с согласованными API и средствами управления безопасностью, которые поддерживают повторное использование и производительность. Несогласованные структуры данных, задержки и ограничения API могут вынудить команды разработчиков создавать компенсирующие уровни, которые увеличивают сложность и ухудшают взаимодействие с пользователем, описал он.

Принятие формы лидерства и готовности рабочей силы

Помимо технологий, участники дискуссии описали усыновление как ответственность лидера, включающую образование, общение и культуру. Руководители должны предвидеть направление изменений и подготовить организации до того, как спрос станет чрезмерным, включая продуманный выбор партнеров, который соответствует долгосрочному видению того, куда движутся возможности ИИ, сказал Нэш.

По словам Мохиуддина, готовность в больших масштабах требует широкого владения языком, включая формальное обучение, охватывающее глубокие ряды руководителей. Цель состоит в том, чтобы перейти от пассивного знакомства к практическому опыту, поскольку информированное экспериментирование может выявить идеи, риски и потребности в управлении, которые лидеры могут упустить, если будут наблюдать за технологией только на расстоянии, сказал он.

Группа также подчеркнула важность внутреннего обмена сообщениями. По словам Нэша, организации могут снизить сопротивление, сообщая о результатах — больше времени с пациентами, меньше административной работы, более быстрое реагирование — чтобы сотрудники понимали, как инструменты соответствуют миссии и повседневным рабочим процессам, сказал Нэш.

Убери это

• Рассматривать функциональную совместимость и доступность данных как необходимые условия; агенты зависят от надежного и своевременного доступа к системе.
• Начните с объемных и сложных рабочих процессов, в которых можно измерить экономию времени и выгоду от обслуживания, таких как документация, обмен сообщениями, планирование и помощь нуждающимся в медицинской помощи.
• Создайте управление, соответствующее операционному риску, включая оценку, мониторинг и четкий контроль над тем, что агенты могут выполнять в рабочей среде.
• Запланируйте усилия «последней мили» — интеграцию, согласование рабочего процесса и организационные изменения, — поскольку партнерство само по себе не устранит внутреннюю работу.
• Инвестируйте в свободное владение искусственным интеллектом среди руководителей и технических команд посредством практического обучения и стройте внедрение с учетом результатов пациентов и персонала.

де Цвирек сказал, что лидеры здравоохранения будут двигаться быстрее, если они будут открыто обмениваться уроками и продвигать эксперименты за пределами небольшой группы первых последователей. «Нам нужно делиться друг с другом, нам нужно учиться друг у друга, и нам всем нужно включиться в игру, учиться и продвигать эту отрасль вперед».