ヘルスシステムは、ベンダーからのAIガイダンスを求めている、とKlasは発見しています

ヘルスケア組織は、データサイエンスでのAIの使用を拡大し続けていますが、成功はベンダーパートナーシップに大きく依存しています。 報告 Klasから。レポート「Healthcare AI Data Science Solutions 2025：どのベンダーが顧客と提携して、採用と推進結果を深めていますか？」 Health SystemsがAI主導のデータサイエンスソリューションを活用している方法と、どのベンダーが顧客をサポートしているのかを調べます。

ヘルスケアでのAIの採用は、介入のために患者を予測するなど、臨床および人口の健康ユースケースで深くなっていますが、新しい地域への拡大は遅いままです。多くの組織は、AIの実装を通じてベンダーに依存していますが、経験はベンダーによって大きく異なると報告書は述べています。

scroberloopやN1 HealthなどのEHRに依存しないAIソリューションを提供するベンダーは、その応答性を称賛し、データサイエンスに焦点を当てています。対照的に、EpicおよびOracle HealthからのEHR統合ソリューションは、堅牢なAI機能を提供しますが、一部の顧客はより戦略的なガイダンスを求めています。

ヘルスケアのAIランドスケープ

レポートによると、ヘルスケアのAIは、機械学習、自然言語処理、生成AIなどの複数の技術に及びます。医療システム間で最も一般的なアプリケーションには次のものがあります。

• リスクの層別化と患者の介入のための予測分析
• パターンを特定し、診断をサポートする医療記録分析
• 敗血症検出などの状態に対する臨床的意思決定サポート
• 収益サイクルの管理とワークフロー効率を最適化するための財務および運用AI
• 転写やドキュメンテーションツールなどの周囲の音声技術

生成AIへの関心は急増していますが、報告書は、従来の機械学習モデルが最も広く使用されていることを発見しました。 AIの採用は、患者の転帰を改善し、ワークフローを最適化し、コストを削減する必要性によって推進されていますが、すべてのベンダーが結果を提供するのに等しく効果的であるわけではない、と報告書は述べています。

ベンダーパートナーシップは採用を推進します

レポートでは、AIの実装を成功させるには、強力なベンダーパートナーシップが不可欠であることがわかりました。 scroberloopは、AIをワークフローに組み込む際の積極的なアプローチと専門知識を挙げて、最も評価の高いAIデータサイエンスベンダーとして登場しました。

「彼らは私たちと一貫して私たちと関わり、私たちのモデルを洗練し、本当の結果を確実に見ることができる」と報告書によると、ある医療システムのエグゼクティブは述べた。閉ルループユーザーは、臨床、人口の健康、患者の関与、運用、および財務ユースケースにまたがる最も広いAI採用を報告しています。

回答者は、以下を含むstradedloopの特定の利点を強調しました。

• リスクの層別化が改善されました
• 入院の減少
• 既存のワークフローとのシームレスな統合

これらの強みにもかかわらず、一部の顧客は、予算の制約や社内でAI能力を開発したいという要望のために、サードパーティのベンダーへの依存を再考していると報告書は述べています。ある回答者は、クローズドループが重要な価値を提供している一方で、「長期的な持続可能性は課題であり、AIソリューションを購入することと建物のコストを比較検討する必要がある」と述べました。

N1 Healthは、特にAI主導の健康能力の社会的決定要因について、肯定的なレビューも受けました。顧客はそのソリューションを使用して、食料不安やクレジットスコアなどの社会経済的要因に基づいてアウトリーチキャンペーンをターゲットにしています。

ただし、N1の健康顧客の半分だけが、このソリューションを長期計画の一部と見なしています。 「AIは印象的ですが、ROIが継続的な投資を正当化するかどうかを疑問視しています」と報告書によると、ある顧客は言いました。

EHRベンダーはAIを提供していますが、顧客はより多くを望んでいます

EpicやOracle HealthなどのEHRベンダーは、統合されたAI機能を提供しますが、顧客は複雑な経験を報告しています、と報告書は述べています。

EPICは、特に敗血症の検出とリスク層別化のために、AIと機械学習をプラットフォームに統合しました。顧客は通常、これらのツールに価値を見ていますが、より戦略的なガイダンスの必要性に不満を示しています。 「EpicのAIの使用を拡大していますが、その可能性を最大化する方法についてより明確な方向性が必要です」とレポートによると、顧客は言いました。 EPICはAIモデルを提供しますが、すべての医療システムが社内データサイエンティストを持っているわけではなく、さまざまなレベルの採用と成功につながります。

これらの懸念にもかかわらず、EpicのAI機能は広く使用されており、ほとんどの顧客は将来の使用を拡大する予定です、と報告書は述べています。

Oracle HealthのAI機能は、より重要なフィードバックを受けました。 「困難な学習曲線」にもかかわらず、強い結果を報告した人もいれば、一貫性のないサポートについてベンダーを批判した人もいました。 「彼らは強力なAIツールを持っていますが、彼らと協力することは挑戦かもしれません」とある回答者は言いました。一部の顧客は、Oracle HealthのCernerの買収以来、サービスレベルが低下し、追加料金が増加していると述べました。

レポートによると、Oracle Healthの顧客は、ベンダーに、AIの採用を深めるのを助けるために、より多くのリソースとガイダンスを提供することを望んでいます。しかし、懸念にもかかわらず、インタビューを受けたすべての顧客は、Oracle HealthのAIソリューションが長期計画の一部であり続けていると報告しました。

AI養子縁組障壁とベンダーのパフォーマンス

レポートは、以下を含む、ヘルスケアにおけるAIの採用に対するいくつかの障壁を強調しました。

• 限られた内部専門知識：多くの医療システムには、AIの使用を最適化するための専用のデータサイエンティストがいません。
• コストの懸念：予算の制約により、一部の組織はサードパーティのベンダーへの依存を減らすようになります。
• ベンダーのガイダンスの必要性：EHRベンダーはAIツールを提供しますが、多くの場合、顧客が必要とする戦略的サポートを提供できません。

KLAS AIレポートは、AIの統合、顧客パートナーシップ、応答性など、複数のメトリックにわたってベンダーのパフォーマンスを評価しました。 Closedloopはベンダーのエンゲージメントで最高の評価を受けましたが、Oracle Healthは積極的なサービスで最低の得点を獲得しました、と報告書は述べています。

それを奪ってください

AIデータサイエンスソリューションを評価する医療システムの幹部は、次のことを考慮する必要があります。

• ベンダーのエンゲージメントが重要です。強力なベンダーパートナーシップは、より高い満足度とより広範なAIの採用と相関しています。
• AIアプリケーションはさまざまです。 scroberloopユーザーは複数の領域にAIを展開しますが、壮大な顧客は主に臨床的意思決定サポートに使用します。
• コストは決定に影響します。一部の健康システムは、サードパーティのAIベンダーへの依存を減らして、費用を削減したり、社内の機能を構築しています。
• EHRベンダーはステップアップする必要があります。 EpicとOracle Healthは組み込みのAIツールを提供しますが、顧客は使用を最適化するためのより積極的なサポートを求めています。

AIがヘルスケアを再構築し続けると、ベンダーの関係は、どのソリューションが測定可能な値を提供するかを決定する上で決定的な役割を果たします。報告書に引用された医療システムのリーダーは、「AIにはケアを変革する可能性がありますが、ベンダーがそれを機能させるために私たちと本当に提携した場合にのみ」と述べています。