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2025-11-14 17:05:00
AI は医療の相互運用性にどのように関係しますか?
相互運用可能なインテリジェンスの将来に関するパネルディスカッションで、副社長兼最高データ分析責任者のサラン・デシュパンデ氏は次のように述べています。 フランシスコ会の健康氏は、過去 10 年間の相互運用性は、次のような規制上のデータ共有要件に関するものであったと述べました。 HL7 および Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR)。彼の観点からすると、相互運用性の次の段階は、内部システムを相互に接続して通信させ、ワークフローを改善することです。
「やるべきことはたくさんありますが、私の主なことは、データ共有から適切に接続されたエコシステムに移行することです」とデシュパンデ氏は述べています。
ジャワド・カーン氏、最高データ分析責任者 アクロン小児病院、相互運用性は多くの場合、システム間で共有される個別のデータに限定されると述べています。 AI の時代では、AI はより動的であり、その場でフォーマットを変更できる必要があります。
パネリストは、多くの組織のデータは AI に対応する準備ができていないと述べました。 AI イニシアチブを成功させるために必要な相互運用性 もっと大きなスケールで。
Nordicのエンタープライズプラットフォームサービス担当シニアディレクターのタマラ・ウェグナー氏は、一部の組織はAI分野への参入を急ぎすぎていると述べた。
「AI の崇高な考え方が見られますが、タマネギの皮をむいてみると、中核は依然として苦戦しており、AI ワークストリームで組織を目的地に到達させるための基盤が存在していません」と彼女は言いました。
「あらゆるもの、誰もが AI を受け入れる準備ができています」 自分自身のデータを除く」とデシュパンデ氏も同意し、業界にはデータリテラシーと管理責任が欠如しており、多くの人は将来に備えてデータを準備するための難しくて退屈な作業をしたくないと付け加えた。
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医療分野での AI 実装のためのデータの準備
カーン氏は、IT チームにとってフルスタック エンジニアリングとそれがデータ空間でどのように機能するかを理解することが重要であると述べました。データレイクではできない方法でデータを統合するのに役立つと同氏は説明した。 AI は、フルスタック エンジニアリングを容易にする上で重要な役割を果たすことができます。 ガバナンスも重要です。
「データ品質を向上させるには、データ生成にできるだけ近づける必要があります。私は、データがどのようにシステムに入力されるかをチームに理解するよう勧めています」とカーン氏は述べています。 「データが生成される場所にできるだけ近いところでデータ品質に取り組むことができれば、バックエンドでそれほど心配する必要はありません。バックエンドでデータ品質を行っていると、悪循環に陥ることになります。」
これを達成するには、データ作成者は次のような役割を果たす必要があります。 データガバナンス委員会。彼は、データのフロントエンドから始めてバックエンドに向かって作業することを推奨しました。カーン氏によると、テクノロジーを活用してデータ品質をレポートすることも役立ちます。
スコット・マクイーチャーン氏、CIO サザン クース病院および保健センター オレゴン州バンドンの同氏は、明確な手順と、データを生成するエンドユーザーの「理由」を理解する必要性を強調しました。
カーン氏は、医療 IT リーダーに対し、新しいツールを導入する前に社内リソースを評価することを推奨しました。パートナーと協力すると、特に、すでに行われた投資を最大限に活用できます。 電子健康記録 エンタープライズ リソース プランニング プラットフォーム。
その間 データ管理は困難に思えるかもしれませんデシュパンデ氏は、AIの波に乗り、データに対してセンター・オブ・エクセレンスのアプローチを採用する良い時期だと述べた。
「ガバナンスに重点を置く「プロセスと適切なツールを活用し、その作業を事業部門に押し込みます。現在の興奮を活用しなければ、機会を逃す可能性があります。」と彼は言いました。
McEachern 氏は、指標は臨床医の同意を得るのに役立つと述べました。同氏は、冷静かつ専門的な方法でデータを提示して、特定のタスクを実行するのにどれくらいの時間がかかるかを示し、その後、新しいプロセスやツールが時間を取り戻すのにどのように役立つかを説明することを推奨しました。
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