おそらく、最高 AI オフィサーが医療業界の経営幹部の間で急速に一般的な光景になりつつあることは驚くことではないでしょう。彼らの職務内容と、この新しい役割で成功するために身につけなければならないスキルは、彼らが監督する人工知能や機械学習テクノロジーと同じくらい複雑です。
一部のプロバイダー組織は、機械学習とデータ サイエンスの深い経験を持つ人材を採用して CAIO に任命したり、既存の IT 肩書きにそれらの文字をボルトで付け加えたりしています。しかし、それは最善のアプローチではないかもしれません。これらのテクノロジー専門家はヘルスケアを知っていますか?規則？事業戦略？ガバナンス？
これは最初の記事です ヘルスケアITニュース』 新シリーズ: ヘルスケアの最高 AI オフィサー。
今日は、UC Davis Health の人工知能最高顧問であり、ヘルスケアおよび国家安全保障部門に AI ガバナンスに関する助言とシステムを提供し、Valid AI プログラムを管理する Domelabs AI の CEO であるデニス・チョルネンキー氏にお話を伺います。
Chornenky は、AI 戦略とガバナンスに重点を置き、ヘルスケアと先進テクノロジーの交差点で 20 年以上のリーダーシップとビジネス戦略の経験を持つ幹部です。彼はホワイトハウス、ユナイテッドヘルス・グループ、モルガン・スタンレーで上級職を歴任しました。
UC Davis Health のチーフ AI アドバイザーは、医療システムにおける現在のチーフ AI オフィサーに相当します。チョルネンキー氏は幹部として完全に入社しているものの、フルタイムでその役割を担うことを望まなかったため、「アドバイザー」となっている。彼は主に CEO、CIO、最高戦略責任者と協力しています。
ここでチョーネンキーは、UC Davis Health とは何だったのかについて語ります。 初代最高AI責任者を探しているその幹部が誰に報告するのか、彼の経歴がその役割に適している理由、彼の日々の仕事はどのようなものなのか、最高 AI オフィサーになろうとしている他の幹部が持つべきスキル
Q. UC Davis Health は、最高 AI オフィサーに就任するためにどのようにアプローチしましたか?彼らは何を探していたのでしょうか?誰に報告しますか?
A. Domelabs AI は、UC 全体の一部の人々や UC Davis Health と良好な関係を築いていました。そして、彼らは AI ガバナンスとその必要性についての理解が成熟しつつある段階に来ていました。
彼らは、カリフォルニア大学大統領室から以前に委任されていた広範な健康データ監視委員会の一環として、かなり優れた分析監視プロセスをまとめていました。そこで、彼らはそれを分析の領域に拡張しました。そして、ガバナンス プロセスを拡大し続けながら、安全性を確保し、そのような問題を犠牲にすることなく、AI テクノロジーをより効率的に、おそらくより迅速に導入する能力を加速することを目指していました。
また、生成型 AI テクノロジーと AI ガバナンスのベスト プラクティスの責任ある導入を促進するために設計された医療システムや学術医療センターとの協力体制を構築する可能性についても、ある程度の関心がありました。そしてそれが最終的に、現在は Valid AI と呼ばれるものとなり、昨年発売されました。
フルタイムの最高 AI オフィサーにこれらの取り組みを支援してもらいたいという考えでした。私は大規模な組織でのフルタイムの役割を終えたばかりで、もう少し独立して何かを行い、この種のニーズを満たすためにこの種のサービスを提供するチームとビジネスの構築を始めたいと考えていました。私は今説明しましたが、おそらく他の組織のより広範な医療システムについても同様です。
そのため、最終的にカリフォルニア大学は、Domelabs AI が申請した RFP を提出することになり、ありがたいことに通過することができました。ブラインドレビューでした。他にも何名か応募していただきました。それで、私たちはサポートしてきました カリフォルニア大学デービス校の健康 それ以来、カリフォルニア大学全体でいくつかの取り組みが広く行われています。
Q. AI 最高責任者としての 2 回目のポストとなります。あなたが最高 AI オフィサーに適しているのはどのような背景からですか?そして、最高 AI オフィサーになろうとしている人はどのようなスキルを備えている必要がありますか?
A. これは素晴らしい質問であり、今日かなり議論されていることがわかります。組織はますますこの役割について考え、人材を採用し、これらの役割やオフィスにリソースを提供しています。私にとって、それは物事の組み合わせです。
私の経歴と興味は、たまたまこの役割が発展するにつれて自然にこの役割に非常にぴったりと合ったのです。私は長い間、テクノロジー政策、AI 政策、規制などに強い関心を持っていました。 AIの公平性と偏見に関する複雑な問題 数学的なトレードオフ、そしてこれらのことをビジネスリーダーや政策リーダーに理解できる方法で伝える方法。
また、先端テクノロジー、機械学習、AI、データサイエンスにも強い興味を持っています。私は学術環境で多くの時間を過ごし、仕事や研究を行い、この分野の多くのプロジェクトで産業界と交流してきました。また、ビジネス戦略にも多くの時間を費やしてきました。私は以前金融業界でキャリアを積んでいました。私はいくつかの大手投資銀行で資産管理者および投資銀行家としてさまざまな役割を果たしてきました。
私はいくつかのスタートアップを立ち上げたので、イノベーションとビジネスの分野に携わってきました。これらの経験領域はすべて実際に非常に重要であり、さらにもう 1 つの領域と組み合わせると、最高 AI オフィサーの専門知識が得られると感じています。私は医療情報技術を中心とした医療分野に多くの時間を費やし、仕事をしてきました。
ヘルスケア分野の専門知識を持っていることは大きな違いを生みました。
そのため、私がホワイトハウスを出て、上級顧問および大統領イノベーションフェローとしての仕事を終え、AI政策とパンデミック対応に取り組んでいたとき、疫学者としての訓練を受け、遠隔医療の経験も積んでいました。しかし、私がその役割を終えようとしていたときに、ユナイテッド ヘルス グループと協力する機会がありました。ユナイテッド ヘルス グループにはこれまで AI 担当者がいなかったのです。
ということで、この役が初めて作られたんです。私たちは最初に、私ができる仕事の一部に何が適しているかについていくつかの会話をしましたが、自然に、これが重要な役割であることを理解するようになりました。
私はその仕事を始めて、大規模なガバナンス構造の立ち上げを支援し、多くの患者の AI ポートフォリオとその臨床環境およびビジネス環境を管理しました。 AI におけるこのようなスキル セットの組み合わせは、現時点ではおそらく比較的まれです。
多くの組織が、機械学習やデータ サイエンスの分野で豊富な経験を持つ人材、おそらくその分野の博士号を取得し、彼らを AI の最高責任者に任命しています。人工知能は、急速に拡大する規制環境を含め、他の非常に多くの領域を実際にカバーする多次元の問題であるため、これは少し間違いである可能性があります。
最高 AI オフィサーが次のことについて強い意識を持つことが非常に重要です。 AI 政策の規制環境はどのようなものなのか、それがどのように進化しているのか、そして組織にどのような影響があるのか。スキルセットを要約すると、AI ポリシー規制は非常に重要なものの 1 つです。ビジネス戦略も重要です。
したがって、これらのより複雑な概念の多くを組織戦略に変換し、AI への投資がより広範な組織の使命と戦略に確実に適合するようにすることができます。テクノロジーの理解は重要です。データ サイエンスの博士号を取得している必要はありませんが、組織が追求したい機能について正しく考えていることを確認するには、これらのテクノロジで何ができるか、何ができないかをしっかりと認識することが同様に重要です。
4 番目の領域は、先ほど述べたように、ドメインの専門知識です。自分のドメインと、そのドメインのさまざまな側面すべてと AI がどのように交差するかを本当に理解します。あなたの領域が医療、政府、金融のいずれであっても、特に規制された分野では、できるだけ多くのそれらの能力を備えた人材を獲得することが重要だと思います。
規制環境の一例として、昨年 10 月にバイデン大統領の署名による AI 大統領令が発表され、その後、通常は大統領令の後に行われるように、管理予算局から追加のガイダンスが発表されました。 、これにより現在、すべての連邦政府機関が AI インベントリを維持し、AI ガバナンス委員会を立ち上げ、最高 AI 責任者を置くことが義務付けられています。
それで、多くの連邦政府機関がやったことは、この新しい役割がどのようなものかよく理解するのが難しかった場合、既存の人材を最高データ責任者や最高データ責任者などの技術系上級職に就かせるということです。技術責任者、または最高情報責任者に AI という肩書きが追加されました。
そこで今、誰かが最高技術責任者および AI 責任者になります。これは、少なくとも当面は良いステップだと思う。なぜなら、これらの機関の多くが行ったことによって、現在面接を受けているフルタイムのスタンドアロン最高 AI オフィサーに役割が与えられるからである。それがどのように定義され、組織がそれについてどのように考えているかという点で、役割は進化していると思います。しかし、それは非常に多面的な役割であると私は考えており、組織がそれを念頭に置くことが非常に重要です。
Q. UC Davis Health でのあなたの仕事における AI 部分について説明してください。大まかに言えば、あなたには何が期待されていますか?より具体的に言うと、あなたにとって典型的な一日はどんな日ですか?
A. 組織は、この役割に対して、ところどころで少し異なるアプローチをとっています。その多くは、組織にすでに導入されている内容に依存します。先ほど述べたように、UC Davis Health にはすでに AI 監視のための非常に優れた基盤があり、それらのトピックに取り組んでいる本当に賢い人たちがいました。他の人はその分野での成熟度が低いかもしれませんが、最高 AI オフィサーは、AI ガバナンスと AI 監視の最も基本的な基盤さえ構築するという点で、最終的には多くのことを行うことになるかもしれません。
UC Davis Health では、かなり堅牢な素晴らしいプロセスがすでに存在していました。最終的には戦略的な側面のいくつかに重点を置くことになりました。私たちは AI戦略を構築した。
AI ロードマップを拡張しました。これは、組織が投資のターゲットにしたい分野と、12 か月、18 か月、36 か月など、段階的な期間にわたって構築したい AI 機能の種類を特定するのに役立ちます。組織が検討したい期間。また、組織のさまざまな分野の教育についてもよく考えています。
私がこの役割に就いて以来、臨床分野、救急科、心臓病科、腫瘍科、あるいは AI についてもっと知りたいと考えているさまざまな分野からのさまざまなグループから、たくさんのリクエストを受けてきました。
そこで、私はプレゼンテーションを行ったり、これらの組織のリーダーと電話をしたりすることに多くの時間を費やして、私たちの全社的な取り組みを彼らに知ってもらうだけでなく、教育的な観点や、おそらく彼らがどのように構築できるかについての提案やガイダンスを提供することにも役立ちました。自社の部門に特化した独自のミニ AI 導入ロードマップを作成します。
彼らがそれらの機能の開発についてどのように考えられるか、社内で独自に何かを構築するかどうか、彼らに能力とリソースがあるかどうか、またはどのような種類のベンダーが私たちと同じように考えているかについて話します。それについて、より大きなレベルで。
また、法的コンプライアンスのデータ側でも、AI とコンプライアンスの交差点、AI とデータの交差点、データ スチュワードシップ、データ ガバナンスについての理解を深めることに非常に興味を持っている多くの人々と話をすることができました。
データの AI への対応力を高め、AI アプリケーションで使用するための適切で多様で公平な代表的なデータセットを確保するには、データに関するプロセスをどのように進化させればよいでしょうか。これは、データの安全性と公平性を確保する上で非常に重要です。医療をどのように提供するのか？
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