基本に戻る: 適切な AI ソリューションを選択する方法

AI の核心に迫る

現在、 AI の成功事例 自動ドキュメンテーション、医療画像処理、臨床意思決定サポート、患者モニタリング、患者分類、インテリジェントな検索と取得、データ分析と洞察、創薬、合成患者データ、医療シミュレーションにおいて。

しかし AI から神秘性を取り除きましょう それを最も基本的な定義に絞り込みます。AI とは、人間のように情報を処理および生成する機械またはソフトウェアの能力です。 これには、従来の分析では不十分な場合に、専門的で明確に定義されたユースケースとデータに適用される高度な分析が含まれます。

このことを理解した上で、次のことを覚えておいてください AIは特効薬ではない それはあなたの組織の問題をすべて解決するでしょう。 AI を設計して非常にうまく適用できるものがあります。 既存のツールを使用した方が時間とコスト効率がはるかに高い場合もあります。

現在の能力を評価し、理解することが重要な第一歩です。 プロセスから社内で利用できるスキルセットまで、現在の制限を把握します。 文化的な制限があるかどうかを確認してください。 最終的には、AI ソリューションを最も頻繁に操作するユーザーに受け入れられるようにしたいと考えます。 この評価は、AI への取り組みをガイドするのに役立ちます。

発見する： 医療機関のリーダーは、生成 AI を顕微鏡下に置きます。

人間の経験を中心に据える

あなたとして AI ソリューションを計画する、テクノロジーを評価する前に、人材とプロセスについて考えるのが最善です。

AI ソリューションへの賛同が必要な場合は、組織の目標との関連性を見つけてください。 AI については多くの誤解があるため、リーダーと一緒に基礎的な教育を少し受けることから始めましょう。 次に、その AI ソリューションを、まさにリーダーが作成に関与した戦略計画に結び付け、ソリューションをこの目標を達成するためのイネーブラーとして位置づけます。

たとえば、現在最も注目を集めている AI ソリューションは、効率の向上に関連しています。 臨床医の管理負担を軽減するなど、組織の業務運営を合理化できれば、それは大きなメリットとなります。

もちろん、各医療機関には、そのコミュニティに特有の懸念事項があるでしょう。 しかし、AI への取り組みに影響を及ぼす可能性のある業界全体の懸念もあります。

• 人材不足
• 臨床医の満足度、特に燃え尽き症候群に関するもの: 臨床医は機械的な作業に追われているため、ライセンスを最大限に活用することができず、最終的に患者と臨床医の相互作用が悪化します。
• 患者の満足度: 患者は医師との有意義な診察を望んでおり、シームレスな治療を体験したいと考えています。
• 全体的なコストの抑制

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計画の初期段階におけるもう 1 つの主要な要素は、AI ソリューションがデータ戦略全体にどのように適合するかを評価することです。 医療業界のリーダーは現在、データと AI ガバナンスにさらに関心を持っています。 つまり、理解する必要があります 組織はデータをどのように管理しているか特に信頼とリスクに関して。 あなたのデータは信頼できますか? バイアスをどのように考慮していますか? 不適切な出力に対してどのように対応していますか? データは安全ですか?プライバシーの制約は維持されていますか? 最新の連邦規制に従っていますか? リスクがある場合、それを軽減する方法はありますか? 選択した AI ソリューションをできる限り説明してください。

主要な関係者を早期に特定し、AI ソリューションの選択と計画のプロセスに参加させます。 プロセスの早い段階で潜在的なリスクを発見するために、ソリューション ユーザーに法務およびコンプライアンス チームの代表者を含めます。 また、ソリューションを最大限に活用し、期待される価値を実現するには、適切なユーザー導入戦略を導入する必要があります。

テクノロジーの評価に移り、現在のインフラストラクチャを評価する準備ができたら、必ずエコシステム全体をカバーするようにしてください。 たとえば、ネットワーク機能に関して言えば、次のようなことが挙げられます。 最速のネットワーク速度? どうやって 堅牢なセキュリティ? クラウドはどの程度最適化されていますか 面前？ 新しい AI ソリューションの多くはクラウドベースであるため、小規模でソリューションをサンプリングしてテストできます。

さらに、ポイント ソリューションではなくプラットフォーム ソリューションを検討してください。 AI 機能が成熟するにつれて、1 つのことだけを行う別の目的を絞ったソリューションを選択してインストールする必要がなく、複数の目的に対応できるインストール済みのプラットフォーム上に構築するメリットが得られます。

最後に、実際の問題に対処する AI ソリューションから始めて、 早期に価値を発揮できる。 誰も関心を持たない問題を解決するソリューションや、混乱する財務や労働力の懸念の中でそのメリットを証明するのに 2 年以上かかるソリューションは、リーダーの賛同や利害関係者の関心を失うことになります。

AI はすべての病気を解決する万能薬ではなく、ツールボックスの 1 つのツールにすぎません。 常識は依然として支配的です。

この記事はの一部です ヘルステックさんの モニターブログシリーズ。