医療業界はgenAIを拡大する取り組みを拡大すべきだとITリーダーらは語る

今週発表された Deloitte 2024 Healthcare Generative AI Outlook 調査では、リーダーが生成人工知能を導入する際に抱える可能性のある潜在的な盲点について詳しく調査しています。

なぜ重要なのか

新しいレポートの中で、デロイトの研究者らは、調査対象となった経営幹部の70％が、実装中のデータの可用性、品質、コンプライアンス、セキュリティ、プライバシーに非常に重点を置いているものの、「不可欠なことを見逃している可能性がある」と述べた。

「実装に対する従来のデータ中心のアプローチ [genAI] 範囲が狭すぎる可能性があり、より広範な戦略が必要になる可能性があることを浮き彫りにしています」と研究者らは、調査対象の経営幹部の 60% 未満が注目している 3 つの要素に踏み込む前にこう述べました。

彼らの中で 報告、生成的AIの統合を成功させるには、医療リーダーがそのようなデータ中心の変革から焦点を移す必要があると彼らは述べています。

「消費者の信頼は危うい状態にある」とデロイトの著者らは別の分析で指摘した。 医療における生成 AI の出現。

「生成AIは信頼を深めて回復することも、不信感を悪化させて消費者や医療関係者の間で新たな懐疑をもたらすこともできる」と彼らはこの技術の可能性について述べた。

医療機関がgenAIをワークフローに統合して成功の可能性を高めたいのであれば、組織の変化と同じくらい倫理と信頼を促進する変革的なアプローチを選択するのが賢明である、とデロイトの研究者らは新しいレポートでアドバイスした。

彼らは、医療指導者に対し、研究結果から明らかになった、焦点が当てられていない領域、つまり生成 AI 実装の盲点と呼ばれるものに、より注意を払うことを推奨しています。

現在、自然言語処理、機械学習、その他の AI 駆動テクノロジーを開発し、医療システムに実装することに取り組んでいる人々を対象とした研究では、次のような結論が得られました。

1. 効果的なガバナンスは他のデータの優先事項の中で失われます。
2. 彼らは患者にとって最も重要なことに十分な注意を払っていません。
3. 労働力のニーズへの投資と対応は依然として不十分です。

デロイトの研究者らは、GenAIのガバナンスが消費者と従業員の両方の信頼を築く鍵となると述べた。

「データを含むガバナンス モデルを実装することは、データの効果的な使用と品質を確保し、データの偏りを軽減して公平な設計を実現し、患者のプライバシーを保護するために重要です。」

彼らはまた、患者が「自分のデータがどのように使われ、誰がそれを使用しているか」についてより高い透明性を求めているため、信頼を築くことはAIとそのリスクについて患者を教育するだけではない、とも指摘した。

デロイトの研究者らは報告書の中で、「消費者にとって何が重要であるかに重点が置かれなくなると、医療機関は信頼とエンゲージメントのレベルが低下する可能性がある」と警告した。

第三に、調査対象のヘルスケアリーダーは、この分野を他の業界と比較した場合、従業員のスキルアップ（63%）にはあまり注目せず、従業員の懸念に対処すると同時に信頼（60%）と変更管理（57%）に重点を置いています。

彼らは、一般にAIの初期導入者は「仕事をなくしてコストを削減するよりも、テクノロジーを利用して従業員のスキルを向上させ、再教育することに大きな価値を見いだしている」と述べた。

より大きなトレンド

11月のHIMSS AI in Healthcare Forumでのプレゼンテーションに先立って、ニューヨーク州ヘルスケア協会のデジタルヘルス戦略責任者でコロンビア・メモリアル・ヘルス社の取締役であるトム・ハリシー氏は次のように述べた。 医療機関は AI を導入する際に測定可能な目標に焦点を当てる必要がある。

AIを医療組織のロードマップに組み込むには、「選択プロセスにトップリーダーを配置し、決定が現在の主要な組織戦略と最も重要な懸念事項に基づいていることを確認することが重要です」と同氏は述べた。

GSR Ventures のパートナーであるジャスティン・ノーデン博士は次のように述べています。 genAIは今年、大幅な成長と幅広い採用が見込まれる。

「2023年は生成AIに関する誇大宣伝と議論で満ちていたが、新興テクノロジーに対する決定的な戦略を開発した医療システムはほとんどなく、高度にターゲットを絞ったユースケースを伴う個別のパイロットプロジェクト以外に実装されたアプリケーションはさらに少なかった」と同氏は語った。 ヘルスケア IT 新しい12月に。

しかしノーデン氏は、いくつかのガードレールも出現していると見ている。主に「患者の安全とプロバイダーの責任リスクの両方を保護するための規制ガイダンスや標準化の欠如」により、プロバイダー組織は「独自のAIアルゴリズムと関連ベンダーを本質的に規制」する必要があるだろう。

記録上

「データの考慮事項と並行して消費者と従業員の考慮事項に対処することで、医療機関は、生成型 AI が医療提供を強化するだけでなく、信頼できる倫理的な方法で、信頼できる倫理的な方法で、個人的なタッチで公平に、偏見なく医療提供を行う未来への道を切り開くことができます。 」とデロイトの研究者らは報告書で結論づけています。

Andrea Fox は、Healthcare IT News の上級編集者です。
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