健康

ヘルスシステムは周囲のAIを受け入れます – より広い採用は不均一です

アンビエントノートのような生成的AIツールは、強い早期牽引力を参照していますが、他の臨床的および運用上のユースケースは採用の障壁に直面していますが、新しい研究が発見しています。 エリック・プーン、MD、MPH、デューク大学保健システムの最高保健情報責任者 Amvient Notesは、臨床医と患者の間の会話に基づいて臨床文書化を起草する生成的なAIを搭載したツールであり、2024年秋に調査された43の米国の医療システムで普遍的な養子縁組活動を達成しました。 勉強 メリーランド州エリック・プーン、MPH、デューク大学保健システムの最高保健情報責任者、および業界の同僚が指揮。 Journal of the American Medical Informatics Associationに掲載されたこの研究は、回答者の100％がアンビエントノートの開発、パイロット、または展開を開始し、その半分以上が高度な成功を収めていると述べました。 このレベルの採用は、イメージング、診断、リスク層別化、収益サイクル管理、および研究のためのツールを含む、この研究で評価された他のAIユースケースとの著しいコントラストを表しています。この研究によると、アンビエントノートは、このような包括的なエンゲージメントを達成するための唯一のアプリケーションであり、この狭いドキュメントに焦点を当てたドメインで生成AIが急速に加速していることを示しています。 臨床医の負担を軽減することに重点が置かれていることは、この傾向を部分的に説明するかもしれません。組織の72％が、AIを採用するための上位2つの目標の中で介護者の燃え尽きと満足度を向上させることをランク付けしました。ワークフローの効率と患者の安全性は、密接に遅れました。ある回答者は、「文書化の要求を軽減することは、臨床スタッフを維持するための最優先事項になった」と述べた。 障壁はより広い臨床統合を遅くします アンビエントノートを超えて、臨床ドメインおよび運用上のドメイン全体でAIの採用は一貫性がなく、多くの場合、その成功が制限されています。イメージングと放射線学のツールが最も広く実装されていました。調査対象の組織の90％が少なくともある程度の展開を報告しましたが、結果を非常に成功したと説明したのは19％だけでした。 早期敗血症検出や劣化の予測など、臨床リスクの層別化を目的としたツールは、回答者の約半数によって採用されましたが、38％だけが高い成功を報告しました。この研究では、有効性の認識が控えめなままであった収益サイクルと診断ユースケースで同様のパターンが観察されたと述べました。 これらの混合結果の主な原因は、AIツール自体の未熟性であると思われます。調査によると、回答者の77％がツールの未熟性を養子縁組の上位2つの障壁の1つとして特定しました。財務上の懸念（47％）と規制当局の不確実性（40％）が続きました。臨床医の摂取量が少ないことやリーダーシップのサポートの欠如などの問題はあまり一般的に引用されていませんでした。これは、この段階での技術的および体系的な課題が文化的抵抗を上回ることを示唆しています。 「AIはエキサイティングですが、ツールは臨床的期待を満たす必要があります」とある幹部は指摘しました。 「今、彼らの多くは単にそうではありません。」 評価、公平性、およびエンタープライズの準備が遅れています AIの可能性に対する広範な熱意にもかかわらず、健康システムはこれらのツールのパフォーマンス、安全性、または公平性への影響を一貫して評価していません。この調査では、ほとんどの回答者はAIツールの使用量を日常的に測定しましたが、常に健康株式への影響を評価したのは17％だけでした。さらに、10％が公平性をまったく評価しないと報告しました。 このギャップは、不均一な評価が格差を悪化させる可能性があると警告する研究者とガバナンスの支持者の間で懸念を引き起こします。この調査では、共有評価フレームワーク、一般的な展開プラットフォーム、およびベンダーとプロバイダー間のより良い情報交換の必要性も指摘しました。 「AI評価に対する実用的で共有されたアプローチは、展開中および展開後に - は重要です」と著者は書いています。彼らは、業界グループとプロバイダーの提携が、これらの活動を調整し、努力の重複を減らす上でより顕著な役割を果たすことを提唱しました。 特に、より高い純患者収益（50億ドルを超える）を持つ医療システムは、小規模なピアと比較して目標の優先順位付けや障壁の識別に有意な差はありませんでした。 それを奪ってください アンビエントノートは、健康システムの中で最も広く採用されているAIツールであり、ある程度の実装活動を100％研究しています 臨床文書にAIを使用している組織の53％が高い成功を報告しています。他のユースケースよりも多くの成功 イメージングおよび放射線学ツールはシステムの90％によって展開されていますが、非常に効果的だと答えているのは19％だけです ツールの未熟（77％）と財務上の制約（47％）は、より広いAIの採用に対する最高の障壁です Health Equityは、AIツールを展開するときに一貫して評価されません。回答者の17％のみが常にそれを評価しています 組織は、評価方法について協力し、安全で効果的なAI使用を加速するために学んだ教訓を共有することをお勧めします 「共有ガードレールと透明な学習がなければ、患者やプロバイダーにサービスを提供しないAIを可能な限り展開するリスクがあります」と研究は述べています。 #ヘルスシステムは周囲のAIを受け入れます…