今では、医療関係者は誰もが、臨床医の燃え尽き症候群の問題と、それが人員不足の危機を悪化させる結果をよく知っています。
病院や医療システムの医療 IT リーダーたちは、医療の大きなブームを経験しながら、臨床医の燃え尽き症候群の問題を軽減するために、すでに人工知能の実験を始めています。
AIは医師に取って代わることができるだろうか？一部の専門家は、限られた小さな問題に限り、そうであると言う。例えば、ニューヨークのマウントサイナイ医療システムの暫定最高デジタル情報責任者兼最高医療情報責任者であるブルース・ダロウ博士は、医師とAIの臨床的正確性がほぼ同じであるいくつかのケースでは、 将来的には、一部の臨床ケアがAIに移行する可能性がある。。
要点は、AI は医師の作業負荷を軽減し、ひいては医師の疲労を軽減するのに役立つということです。専門家によると、AI が補助的な役割に過ぎないとしても、このテクノロジーは医師が現在抱えている膨大な作業負荷を軽減できるとのことです。
イブ・カニンガム博士は、このテーマに精通しています。彼女はプロビデンスのグループ副社長兼バーチャルケアおよびデジタルヘルス部門の責任者であり、MedPearl の創設者兼最高経営責任者でもあります。MedPearl プラットフォームは、臨床医によって臨床医のために設計された、AI 強化の臨床インテリジェンス エンジンです。
カニンガム氏はHIMSS AI in Healthcare Forumでこのテーマについて講演する予定だ。 ケーススタディセッション 9月5日木曜日に予定されています。
私たちはカニンガム氏にインタビューし、AIと燃え尽き症候群について話し、彼女のプレゼンテーションの一部を覗いてみました。
Q. あなたのセッションでは、AI と臨床医の燃え尽き症候群というテーマについて具体的にどのようなことを取り上げる予定ですか?
A. 私たちのセッションの焦点は、特に臨床ワークフローと臨床医の燃え尽き症候群に関連して、医療システムにおける AI の応用の実際の例を 3 つ紹介することです。
私が示す例は、自社開発（構築）の AI 強化テクノロジー MedPearl、ベンダーと提携（購入）して AI 強化ソリューションを実装した例、インフラストラクチャ、技術的負債、インセンティブの不一致に関連する技術的な課題により行き詰まっている望ましいソリューションの例です。
AIは意思決定の強化やワークフローの最適化によって医療に革命を起こす可能性を秘めているが、その導入には課題がないわけではない。私たちの議論の重要な側面は、 AIアプリケーションと機能 臨床医にとって追加の負担になるのではなく、有益なツールとして機能します。
このトピックの関連性は、テクノロジーの進歩と人間中心のケア提供のバランスについて医療機関で進行中の議論によって強調されています。
Q. 貴社で AI が活用されている例をひとつ挙げてください。
A. 私たちの組織における AI テクノロジーの一例としては、臨床医のために臨床医によって特別に設計された臨床インテリジェンス エンジンである MedPearl プラットフォームがあります。このプラットフォームは、AI を医療現場に統合するという私たちのアプローチを実証するものです。
MedPearl は、臨床知識、患者データ、ケア時点での次善策の提案を単一のインターフェースに統合することで臨床意思決定を強化し、臨床医のワークフローを最適化して認知負荷を軽減します。
このプラットフォームの開発は臨床医と技術者の協力によって進められ、AI ロードマップは技術的な側面だけでなく、臨床上の安全性や人的要因も考慮して慎重に作成されました。
AI を独立した存在としてではなく、臨床医をサポートするために設計されたより大規模な製品内に組み込まれたツールおよび機能として捉えることで、当社はプラットフォーム内で有効にする AI 機能の階層化を慎重に検討してきました。
この例は、医療における AI に対する当社の幅広いアプローチの縮図であり、臨床医の役割を強化し、品質と安全性の観点から製品への信頼を生み出すように調整された思慮深い統合です。
Q. セッション参加者が学び、プロバイダー組織で応用できるようになることを期待する 2 つのポイントは何ですか?
A. まず最初に覚えておきたいのは AIの統合 AI は、急速で画一的なソリューションではなく、特定の臨床ニーズと戦略目標に沿った、慎重かつ段階的なプロセスとして捉えるべきです。医療現場に AI を導入するには、AI が解決しようとしている問題を慎重に検討し、臨床ワークフローと医療従事者の健康に及ぼす潜在的な影響を明確に理解する必要があります。
2 番目に、ユースケースの選択について戦略的であることの重要性を強調します。機関の戦略的優先事項と一致し、価値の高い臨床上または運用上の問題に対処する AI アプリケーションを優先することが重要です。
Providence での経験から、AI ユースケースの選択と実装が当社の戦略目標と密接に結びついており、人間の専門知識に取って代わるのではなくサポートするように設計された実際の例を紹介します。
9 月 5 日から 6 日までボストンで開催される予定の HIMSS AI in Healthcare Forum のこのセッションにご参加ください。 詳細と登録。
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