CHIME25: ヘルスケア IT リーダーが人間中心の AI 導入を推進できる方法

AI の会話において人間を中心に据え続ける

ヘルスケアにおける人間と AI のパートナーシップの再定義に関するセッション中、臨床医ドキュメンテーションのソリューション プリンシパルであるマット トロップ氏は、 アブリッジは、臨床医として働いていたときの最大の課題の 1 つは、患者と家族の両方のニーズを満たすために時間を最大限に活用する方法を見つけることであったと述べました。 AI は、臨床医のワークロードを変革し、患者と家族の両方にふさわしい時間を提供できるようにするのに役立ちます。

Pallavi Ranade-Kharkar 氏、研究情報学およびゲノミクス担当エンタープライズ ディレクター 山間の健康は、彼女の組織が AI を使用して Epic インバスケット メッセージングを処理することで、臨床医に患者に集中するための時間をどのように与えているかを共有しました。このツールは、患者の質問やコメントに基づいて、患者の医療記録の文脈に裏付けられた回答の草案を作成します。臨床医は、メッセージが送信される前にそのメッセージを確認できます。

「この介入により、ワークフローが簡素化および合理化され、メッセージあたり 20 ～ 30 秒のリアルタイムの節約が実現しました」と彼女は言いました。 「これにより『パジャマタイム』が短縮され、臨床医が最も得意なことに集中できるようになります。」

AI を導入する際、同社の上級副社長兼 CIO であるラッセル・イェーガー氏は次のように述べています。 健康を包含する、拡張知能と人々は協力する必要があると強調しました。彼の組織は AI ではなく本物のインテリジェンスに重点を置いています。

「私たちはAIを採用し、臨床インテリジェンスとビジネスインテリジェンスを組み合わせて、意思決定に関わる人々に真のインテリジェンスを提供します」と同氏は述べた。 Yeager 氏は、AI は IT 運用に関しては自律的である可能性がありますが、患者ケアに使用される場合にはガードレールが必要であると指摘しました。

AI はヘルスケア業界に大きな可能性をもたらしますが、リスクも伴います。ラナデ・カーカー氏は、データの不正確さ、透明性の欠如、セキュリティとプライバシーの脆弱性の増大が最大のリスクの一部であると述べた。

「医療の中心にいるのは人間、つまり患者です。人間と人間の対話は、患者のポジティブなエクスペリエンスの中核です。そのことを念頭に置き、AI の責任ある使用を保証するためのガードレールを考え出す必要があります。」と彼女は述べ、主要業績評価指標を特定し、それを測定することが AI の成功の意味するところの大きな部分を占めていると付け加えました。

Tracey Touma 氏、サイバーセキュリティ ビジネス リエゾン クリーブランドクリニックと説明しました。 AI ガバナンス これも AI の成功における重要な要素です。

さらに深く掘り下げてみましょう: データ ガバナンスは単なる技術的な問題ではなく、人間的な課題です。

「私たちはそこから始めなければなりません。人々はそのピカピカの新しいおもちゃを望んでおり、早く前進することを望んでいます。AI は急速かつ猛烈に進歩していますが、私たちはガバナンスを確実に整備する必要があります。 AIを安心・安全に導入する「幻覚や偽陽性については誰もが聞いたことがあるでしょう。データの品質は、システム内のデータと同等です。データが良好で、安全で、保護されていることを確認してください。」

リスク評価と文書化は重要な役割を果たすべきである AI ガバナンス、ラナデ・カーカール氏によると。組織が社内および社外の製品を評価する AI ガバナンス委員会を設置することは、 AI 導入の最初のステップ。アルゴリズムのドリフトが発生してバイアスが生じる可能性があるため、組織は AI ツールのパフォーマンスを継続的に高品質に監視することが重要です。組織はまた、ベンダーが最初にアルゴリズムをどのようにテストおよび検証したかについての透明性を備えたツールの目録を作成する必要がある、と同氏は付け加えた。

最近のインターマウンテンヘルス 電子医療記録を Epic に移行しました特に利用可能な AI ツールの長いリストに関しては、組織はその実装と運用化を支援するために彼らに頼っています。

「私たちはまだすべてをオンにしていません。私たちは意図的かつ思慮深い方法でそれを行っています」と彼女は言いました。 「監視してそのレベルの品質を維持できると確信しているので、それらを 1 つずつオンにします。」

当麻氏はその必要性を強調した。 ヘルスケア AI 導入の意図。組織に何も欠けていないことを確認するには、部門や事業分野を超えた関係者がいることが重要です。そして、組織は単にピカピカの新しいツールを購入するべきではありません。このツールはコスト削減を実証するか、患者エクスペリエンス、患者の転帰、または介護エクスペリエンスに関する懸念に対処する必要があります。

「結局のところ、私たちの仕事は患者のケアをすることなのです」と彼女は付け加えた。 「AI がこれら 3 つの問題を解決できるのであれば、その方法、影響、コスト、ビジネスのユースケースを知る必要があります。」

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