健康

地元の健康におけるAIギャップを埋める：養子縁組のための実用的なステップ

AIは、管理タスクの合理化から発生の予測と防止まで、地元の健康に革命をもたらす可能性があります。しかし、多くの人にとって、その利点は手の届かないままです。 a 2024年の調査 懸念事項を強調しています。地元の大規模な保健部門の24％が積極的にAIを使用しているか、翌年以内にそれを採用する計画を立てていますが、中規模の部門の5％と7％のみが同じと報告しています。 良いニュースは、AIに興味があることです - 約40％ 地元の保健部門のAIの探索に関心を示しています。しかし、この格差を埋めるための積極的な努力がなければ、結果は重要である可能性があります。医療従事者は、繰り返しの管理タスクで過負荷のままである可能性が高く、地元の保健部門に依存するコミュニティは、不可欠で費用対効果の高い医療サービスへのアクセスの減少に直面する可能性があります。 そのため、地元の保健部門が、単純で実用的な手順で一般的な障害をAIの実装を克服する方法を学ぶことが重要です。スタッフの教育に優先順位を付け、実用的なアプリケーションから小さいこと、明確なガイドラインを確立することにより、地元の保健部門は、持続可能なAI採用の基盤を築くことができます。このアプローチは、最終的に効率を向上させ、健康の結果を改善し、彼らがサービスを提供するコミュニティの費用対効果の高いケアを保証します。 効果的なスタッフの実装のためにAIを定義します AIに関する誤解は、実装に対する大きな障壁をもたらし、多くの場合、技術を取り巻く圧倒的な話題に拍車をかけられます。一部の労働者は、AIの広範な使用が仕事の排除につながる可能性があることを心配しています。他の人たちは、AIによって提供される幻覚や誤報が彼らの仕事の質を低下させることを恐れています。これらの恐怖を克服するために、地元の健康指導者は、AIの採用を定義およびモデリングする際に主導権を握らなければなりません。明確でターゲットを絞ったトレーニングは、AIがそれを置き換えるのではなく、公衆衛生の専門家の仕事を強化するためにツールと見なされることを保証することができます。 効果的なスタッフ教育は、AIを分裂させ、現実的な期待を設定することから始まります。トレーニングは、現地の健康活動に関連する実用的なアプリケーションに焦点を当てる必要があり、進行中のプロジェクトに自然に適合する可能性を強調しています。さらに、実践的なワークショップ、ケーススタディ、および継続的なサポートは、従業員がAIツールに自信をつけるのに役立ちます。教育に投資することにより、地元の保健部門は労働力にAIを受け入れることができ、最終的に効率とコミュニティへの影響を改善することができます。 大きなインパクトのために小さな始まり AIを実装するために重要なのは、どこから始めればよいかを知ることです。 AIの最初のユースケースを特定する場合、時間のかかる管理作業の削減を目的とした小さな変更が実際に最も影響を与える可能性があります。の中で 地元の保健部門の5％ 現在、AIを使用して、最も一般的なアプリケーションは、通信資料と計画を生成し、電子メールを起草し、レターの応答を書くことです。 繰り返しの管理義務を自動化することで、公衆衛生労働者は関心の高い責任に注意を向けることができます。無限の書類に悩まされる代わりに、従業員はコミュニティや患者と直接従事する時間を増やすことができます。 AI主導の効率性により、ケアの提供、アウトリーチの実施、公衆衛生の懸念への対応など、スタッフがコアミッションに集中できるようになります。 明確なガイドラインは安全な使用を促進します AIの実装に対するもう1つの一般的な障壁は、データセキュリティとプライバシーが損なわれる可能性があるという懸念です。多くの場合、AIを実施しようとする地元の保健部門は、これにより機密情報の開示の可能性を心配する従業員または政策立案者からのため、siまたは押し返します。実際には、 地元の保健部門の78％ これを最も一般的なAI関連の恐怖として引用してください。 この懸念に対処するために、地元の保健部門は、特にデータプライバシーに関して、AI使用に関する明確なガイドラインを確立する必要があります。成功したガイドラインでは、機密データセットを保護し、患者または個人情報データを識別し、データライフサイクル全体に包括的な保護を実施する強力なデータガバナンスプラクティスを制定する必要があります。 もう1つの重要な戦略は、自分のクライアントまたは患者データから描かれたデータではなく、可能な限り公開されているデータを利用することです。たとえば、AIを使用して、Reddit、Twitter、ポッドキャストなどのオープンフォーラムでの健康に関連するパブリックコメントのスキャンと要約を支援することで、現実世界の健康慣行に関する現在の考えを職員がよりよく理解するのに役立ちます。さらに、AIを活用して、ユーザーが公式の公開文書やトレーニングからの正確な情報に迅速にアクセスできるように、発見可能な情報の信頼性と有用性を改善するのに役立ちます。 明確なポリシーを設定し、責任あるAIの実装に焦点を当てることにより、地元の保健部門はセキュリティの懸念を克服し、不必要なリスクを導入することなく地域の健康を高める方法でAIを使用し始めることができます。 AI曲線の前に進みます AIはすでに途方もない可能性を保持していますが、現実には、その力とアクセシビリティは時間の経過とともに成長し続けるだけです。また、AI学習曲線が急増するにつれて、AIの統合を開始しない人は、さらに遅れる危険があります。日常的なタスクの合理化から明確なガイドラインの確立とスタッフ教育の優先順位付けまで、今日の小さな措置を講じることで、地元の保健部門がAIを効果的に活用し、曲線を先取りする準備ができていることを保証します。 写真：Erhui1979、Getty Images ジョン・アウアーバッハ は ICF同社の公共部門のビジネスにおける主要な連邦保健専門家であり、思想的リーダー。 Johnのソーニングリーダーシップは、ICFの実績のあるドメインと科学的専門知識の組み合わせと、クライアントの健康結果の改善を推進するための最先端の分析と技術ソリューションを進めています。エディ・カークランド ICFのデータサイエンスディレクターであり、データと組織のリーダーシップで20年以上の経験を持つ主要な統計とAIの専門家です。彼は、コンセプトから配信までのデータ豊富なプロジェクトを導き、クライアントと直接協力してニーズの領域を特定し、アジャイルフレームワークでカスタムソリューションを開発し、明確で意味のある結果を提供することを専門としています。データサイエンティストとして、Eddieは、フルスタックDataOPSソリューションを提供することにより、さまざまな研究分野の疾病管理予防センター（CDC）を含む連邦政府のクライアントをサポートしています。彼は、全国の学校の閉鎖を追跡するための自動監視システムを作成し、自己ホストの大規模な言語モデルから生成人工知能を活用しました。 Eddieはまた、生のソーシャルメディアデータから公衆衛生の傾向を蒸留するのに役立つ自然言語処理エンジンと、ロボットプロセス自動化（RPA）プラットフォームをアーキテクチャ化して設計しました。この投稿はを通して表示されます Medcityインフルエンサー プログラム。誰でも、Medcityインフルエンサーを通じて、Medcity…