完璧な AI モデルのことは忘れてください

HHS は 解放された AI 戦略では、同庁が AI を使用して効率を向上し、イノベーションを推進し、国民の健康成果を強化する方法を概説しています。ヘルスケアの CIO も同様の目標を共有しており、HHS 計画は責任を持って AI を拡張するための実用的なモデルを提供します。

HHS は次の 5 つの柱を中心に戦略を編成しています。

• ガバナンスとリスク管理を強化し、社会の信頼を築きます。
• ユーザー中心の AI インフラストラクチャとプラットフォームを設計します。
• HHS の従業員にツールとトレーニングを提供して、管理上の負担を軽減し、ミッションの効果を高めます。
• AI を活用した作業の信頼性と再現性を確保するために、厳格な研究基準 (「ゴールドスタンダード サイエンス」) を推進します。
• ケアと公衆衛生の提供を近代化し、個人レベルと人口レベルの両方で成果を向上させます。

医療機関の場合、業界グループによる競合する AI モデルやフレームワークの数により、導入が困難になる可能性があります。 HHS のアプローチを見ると、CIO にとって特に実用的な 2 つのテーマが際立っています。それは、信頼を重視したガバナンスと、従業員の能力を高める統合インフラストラクチャです。

信頼を重視したガバナンス

HHS は、中央委員会、AI ユースケースの共有目録、健康上の成果や個人の権利に影響を与えるシステムの明確な監視を含む部門全体のガバナンス モデルを提案しています。この戦略では、リスク評価の基盤として NIST AI リスク管理フレームワークを参照しており、導入前テスト、影響評価、独立したレビュー、継続的なモニタリングなどの手順が必要です。

CIO は AI を日常的なソフトウェアのロールアウトとして扱うことはできません。医療機関は、AI システムをどのように管理するか、どのようなリスクを評価したか、臨床結果や運用結果に影響を与える決定に対して誰が責任を負うのかを実証する必要があります。

実践的なガバナンス アプローチには次のものが含まれます。

• 明確な評議会または監視グループ
• 影響の大きいモデルに関する文書化された決定事項
• 法務、コンプライアンス、リスク部門全体の調整

CIO の目標は、不必要な複雑さを排除して透明性を実現することです。

統合されたインフラストラクチャと労働力の実現

ヘルスケアの CIO は、AI をパイロットの集合ではなく、エンタープライズ プラットフォームとして扱う必要があります。すべての部門が接続できる共有 AI 機能の再利用可能な「価値レイヤー」を構築するという HHS のテーマに従います。このテーマには、再利用可能なコンポーネントの設計、モデル評価の標準の確立、臨床機能と管理機能にわたるデータとワークフローの統合の確保が含まれます。

医療リーダーは、従業員の能力向上を後付けの考えではなく、中核的な要件として扱う必要があります。スタッフには、基本的な読み書き能力から応用スキルに移行する役割別のトレーニングが必要であるため、AI ツールは新しいタスクを追加するのではなく、管理上の負担を軽減します。チームが AI を自信を持って適切に使用する方法を理解すれば、組織は反復可能な作業を自動化でき、臨床医は HIPAA やその他の要件へのコンプライアンスを維持しながら患者のケアに集中できるようになります。

ヘルスケアの CIO には、完璧な AI フレームワークを待つ余裕はありません。市場には推奨事項が溢れていますが、その多くは非常に複雑であるため、導入を助けるというよりもむしろ遅らせてしまいます。 CIO はモデルの議論よりも、すでに持っているツールを運用することに重点を置く必要があります。進歩は、確実性を待つのではなく、開始、テスト、調整、勢いをつけることから生まれます。鍵となるのは動き出すことだ。