臨床医とスタッフが AI の使用と調整の訓練を受けていなければ、AI で医療を改善することはできません

医療システムは、診断、文書化、スケジュール設定、コーディング、患者とのコミュニケーションのために AI の導入を急いでいますが、従業員のトレーニングがなければ、新たなリスクに向かって急速に進んでいます。

リーダーは、AI テクノロジーがそれ自体で改善を促進すると想定することがよくありますが、準備ができていない臨床医や非臨床スタッフは、これらのツールを簡単に誤用したり、不信感を抱いたり、過度に依存したり、完全に放棄したりする可能性があります。

これは、フェラーリを購入することと、高速で安全にフェラーリを扱う方法を自信を持って知っていることの違いです。医療チームにトレーニングなしで強力な AI ツールを提供すると、システムを変える可能性のあるツールを安全かつ効果的に使用する能力が損なわれます。

AI への対応は 1 回限りの導入を超えています

によると、 アメリカ医師会、現在、医師の 3 分の 2 が拡張知能を使用していますが、医療業界は AI 導入において依然として他の業界に遅れをとっています。主な理由は、テクノロジーと戦略計画との間のギャップです。 労働力 AI への準備が整い、不信感が高まっていると報告しています。 世界経済フォーラム。

多くの医療システムでは、臨床医と非臨床スタッフが AI を安全かつ一貫して使用する準備ができていません。それは、AI トレーニングが継続的な投資ではなく、1 回限りの要件または単純なチェックボックスとして扱われることが多いためです。このギャップを埋めるには、採用時だけでなく、時間をかけて自信と判断力を構築する役割固有の学習が必要です。

ヘルスケア AI の成功には新たな従業員のスキルが必要

AI への対応は技術的なスキルだけではありません。医療チームは、AI が実際にどのように機能するかに合わせた新しい考え方を必要としています。 AI がツールに統合されているため、確実性ではなく、統計的な可能性と信頼スコアに基づいて、最善の予測と提案が提供されます。つまり、「これなら、あれ」と考えるのではなく、「これなら、これが最も可能性の高い答えだ」という考えに変わります。

したがって、トレーニングの目標は、臨床医や非臨床スタッフに AI ツールの使用方法を教えることに限定されるべきではなく、むしろ次のことができる AI オーケストレーターになる方法を教える必要があります。

• 出力を解釈する
• 質問結果
• 限界を認識する
• マシンの提案を上書きする

この理解なしに AI ツールを導入すると、予測可能な障害が発生する可能性があります。

臨床医は、意思決定支援、トリアージ、文書化などの分野で AI に過度に依存する可能性があります。あるいは、提案がどのように生成されたのかを十分に理解していない場合、出力の適用に一貫性がなく、その結果、診断、文書化、ケアの提供が失敗する可能性があります。

適切なトレーニングがなければ、AI は通常正しいため、スタッフが批判的に考えるのをやめてしまう「自動化バイアス」や、AI が一度ミスをしただけで使用をやめてしまう「アルゴリズムの不使用」がシステムに発生する可能性があります。良いニュースは？どちらも、より良いトレーニングと指導によって予防可能です。

従業員の責任に応じた役割別トレーニング

あらゆる役割にわたって、最良のトレーニングでは、人々を現実世界のシナリオに置き、使用に関する明確なガイダンスを設定します。ここでの目標は、AI に慣れることだけではなく、判断力に自信を持てるようにすることであり、それによってスタッフや臨床医が AI の目的と、同様に重要なこととして AI の目的ではないことを理解できるようになります。

このようにして、AI は信頼できる協力者としての地位を獲得します。そしてそれはここから始まります:

• AI を臨床判断の代替ではなくサポートとして活用する: 臨床医は、臨床現場で正確な情報を提供し、監視を維持し、提案を解釈する方法を知る必要があります。また、AI の限界と偏見を認識し、自分の判断が AI の提案に最も適している場合を理解できる必要もあります。したがって、看護師が AI システムが患者に敗血症リスクのフラグを立てた理由を理解していれば、AI が推奨するケア経路に盲目的に従うのではなく、評価に基づいて脅威を検証できます。

• 管理チームを受動的ユーザーではなく AI 貢献者として位置付ける: AI トレーニングは、管理チームが AI によって生成された出力が信頼できる場合と、AI と自動化では解決できないケースを特定して管理する方法を理解するのに役立ちます。しかし、研修では臨床以外の役割の重要性も高める必要があります。トレーニングでは、スタッフが EHR に入力するすべてのメモがトレーニングであり、AI に情報を提供するものであることを理解できるように、使用の習熟を超える必要があります。これは、医療の質とシステム インテリジェンスに大きく貢献します。

• AI を 1 回限りの展開ではなく、コア機能として確立する: 運用リーダーや臨床リーダーにとって、AI トレーニングは運用ツールに関するものではなく、テクノロジーの管理者になるためのものです。リーダーは、AI の適切な使用に対する明確な期待を設定し、導入と使用パターンを積極的に監視する能力を備えていなければなりません。 AI に関してパフォーマンス、信頼性、または信頼性の問題が必然的に発生した場合、これらのリーダーは、必要に応じてワークフロー、トレーニング、ガイダンスを調整するために迅速に対応するための自信、スキル、権限も必要になります。

医療システムを改善するという AI の約束は、より高度なツールを購入するだけでは実現されません。それは、臨床医、スタッフ、リーダーが自信を持って結果に疑問を持ち、判断を下し、リスクを管理できるようにするためのトレーニングへの継続的な投資にかかっています。従業員の準備に意図的に投資するリーダーは、AI を高価な購入品から強力で生産性の高いツールに変えるでしょう。

写真：LeoWolfert、ゲッティイメージズ

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