柔軟性を維持するための IT リーダーの戦略

ヘルスケア IT リーダーは、限られた予算を管理し、運用の安定性を維持しながら革新を図るという高まるプレッシャーに直面しています。最近のヘルスシステムCIOの最中 ウェビナーでは、主要な小児医療システムの幹部 3 名が、特にベンダーとの関係、契約の柔軟性、新興テクノロジーに対する組織の対応力に重点を置き、これらの競合する需要のバランスを取るための戦略を共有しました。

ヘルスケア IT における将来性の概念は、予測不可能なテクノロジー環境においてオプション性を維持することに重点を置いています。テキサス小児病院の最高情報イノベーション責任者のマイラ・デイビス氏は、契約上の位置づけの重要性を強調した。 「必要に応じて柔軟性と自由に方向転換できるような文言を使うようにする必要がある」とデービス氏は語った。 「将来を見据えて、私たちをサポートしてくれるベンダーと緊密に連携して、その時点で明確に定義されているかどうか不明なソリューションを提供しながら、組織を確実にサポートできるようにすることです。」

Cedars-Sinai の SVP 兼 CIO である Craig Kwiatkowski 氏は、テクノロジー予測に関する業界の実績が乏しいことを認めました。 「私たちはテクノロジーや一般的に未来を予測するのが本当に苦手です。私たちはインターネットを予測しませんでした。モバイルも予測しませんでした。私たちのほとんどは、生成型 AI がこれほど早く現れるとは確かに予測していませんでした。」 「私にとって、将来を見据えるとは、選択肢を開いたままにし、早すぎて単一の道に閉じ込められたり、リラックスできなくなったりしないように今日決定を下すことです。」

パネリストは、イノベーションと現実的な期待のバランスをとるという課題について議論しました。アトランタの Children’s Healthcare の CIO である Jeremy Meller 氏は、予測が成功したとしても精度は 50% にすぎないと述べました。 AI 関連の発表が絶え間なく続くことでさらなるプレッシャーが生じており、差し迫った変革を宣言する記事もあれば、実装上の課題や生産性の低下を報告する記事もあります。

組織はイノベーションのリソースをどこに投資するかを慎重に選択する必要があります。 「どこに賭けや投資をするかを本当に決める必要がある」とメラー氏は言う。 「その一方で、誇大広告を管理し、期待を管理したいと本当に思っています。」同氏は、キャパシティーの 20% を真のイノベーションと先駆者に充て、80% の時間、組織は他者が学んだ教訓から恩恵を受ける、80 対 20 の分割を提案しました。

幹部らは、テクノロジーだけでは有意義な変化をもたらすことはできないと強調した。デイビス氏は、組織教育と文化変革の重要性を強調した。 「結局のところ、この言葉の語源は変化するという意味です。それはテクノロジーだけを意味するわけではありません。文化が変わらなければならず、ケアモデルも変わらなければならないということです。世界の多くが変わらなければなりません」とデイビス氏は語った。彼女は、組織リーダーが文化的変化に影響を与えるために、分析および AI スキルセットに投資することを提唱しました。

プラットフォームファースト戦略とポイントソリューションのジレンマ

3 つの医療システムはすべて、財務上の考慮事項とデータ管理上の懸念から、中核となる臨床システムにエピック ファーストのアプローチを採用しています。 「財務的に見ると、これには財務部門があります。既存のシステム内で 80% の場合、問題は、本当にサードパーティに投資したいですか? ということです。通常、これを統合する予定だからです。そして今、このデータを追跡し、個別の契約、個別のリスク評価とメンテナンスを行う必要があります。」

プラットフォームファースト戦略は、必要に応じてポイント ソリューションを排除するものではありません。 Kwiatkowski 氏は、プラットフォームの安定性とイノベーションのニーズの間の緊張を管理するための Cedars-Sinai のアプローチについて概説しました。 「私たちは、Epic が当社の中核システムであるため、Epic ファーストのアプローチをとっています。とはいえ、Epic の優先事項が常に私たちの優先事項と完全に一致するわけではありません。タイミングや機能に不一致がある場合、私たちは喜んで別のソリューションを構築するか、別のソリューションを購入します」と Kwiatkowski 氏は述べています。

ただし、これはポイント ソリューション ベンダーにとって課題となります。医療システムが、利用可能になったらプラットフォーム機能に移行することを明確に理解した上で外部ソリューションを実装すると、ベンダーは不確実なスケジュールに直面します。パネリストは、優先順位の競合やユーザーによるポイント ソリューションの採用により、これらの移行には予想よりも時間がかかることが多いことを認めました。

既知の一時的な解決策を実装する場合、エンド ユーザーとの透明性により、クウィアトコウスキー氏が説明したロックインが防止されます。デイビス氏は、これらの決定は協調的な性質を持っていると強調した。 「ITが何かをしているわけではない」 に 彼ら。これらの決定を孤立して行うべきではありません。一時的な実装について明確な期待を設定することは、変更を管理し、プラットフォーム ソリューションに移行する時期が来たときの抵抗を防ぐのに役立ちます。

柔軟性のための契約の構築とベンダー関係の管理

議論の結果、契約期間と条件に対するさまざまなアプローチが明らかになりました。メラー氏は、プラットフォームへの長期的なコミットメントを結婚と比較し、潜在的なリスクがあるにもかかわらず、一部の関係には10年にわたるコミットメントが必要であると指摘した。 「私たちはERPベンダーと10年間契約しており、これは結婚です。もし私たちの結婚生活が破綻したら、とんでもない離婚になるでしょう」とメラー氏は語った。

重要度の低いシステムでは、組織はコスト削減よりも柔軟性を優先することが増えています。 「柔軟性を得るためにさらに数ドルかかるのであれば、喜んでそうすることが多いです」とメラー氏は語った。

クウィアトコウスキー氏は、契約期間が短くなれば自動的に柔軟性が高まるという思い込みに異議を唱えた。 「柔軟性のある7～10年契約は、柔軟性のない2～3年契約よりも優れている可能性がある。それをどのように組み立てたかがより重要だ」とクウィアトコウスキー氏は語った。同氏は、データの所有権、データのポータビリティ、統合機能、標準 API、スケーラビリティ、明確な終了条件など、主要な契約要素について概説しました。

Davis 氏は、ベンダーの書類の代わりに医療システムの契約テンプレートを使用することの価値を強調しました。ベンダーが医療システムの文言を受け入れると、通常、交渉が効率化され、社内チームの快適さが向上しますが、やり取りのやり取りがすべてなくなるわけではありません。

契約にイノベーションや研究提携が含まれていない限り、ほとんどの契約はベンダーの書面で始まります。出発点は交渉のダイナミクスとスケジュールに大きな影響を与えますが、どのテンプレートが基礎として機能するかに関係なく、法的レビュー、リスク評価、および条件の議論は依然として必要です。

インフラストラクチャの構築と AI に対応するチームの準備

メラー氏は、アトランタのチルドレンズ ヘルスケアが 7 年間にわたる病院建設プロジェクトを、将来の AI 機能のためのインフラストラクチャを構築する機会としてどのように活用したかについて説明しました。同組織は、AI アプリケーションには広範なデータ収集と処理能力が必要であり、確立するには何年もかかる可能性があることを認識していました。

「AIにはデータが必要であり、データにはインフラストラクチャが必要であることを私たちは知っています。これは私たちが本当に注力できる分野の1つです」とメラー氏は語った。課題は、必要なデータ ポイントとサポート インフラストラクチャの不足により AI アプリケーションのリクエストが失敗することが多いため、特定のユースケースが現れる前に基礎となる機能を構築することにあります。

新しい病院の将来を見据えた組織の取り組みを評価するように求められたとき、メラー氏はテクノロジーの導入については 7 点を付けましたが、初日のプロセスの変更については 5 点を付けました。オプション機能は当初十分に活用されていないことが多く、組織は新しいテクノロジーを利用するための専用プログラムを確立する必要がありました。学んだ教訓は、トレーニングだけで十分であると想定するのではなく、最初からエンゲージメントと活用戦略を構築することです。

クウィアトコウスキー氏は、急速なテクノロジーの変化と、医療組織内で働く数千人の AI エージェントの潜在的な影響に備えて IT チームを準備することについて質問を提起しました。 Davis 氏は、Texas Children がパートナーと協力してハイブリッド クラウド アーキテクチャについてネットワーキングおよびインフラストラクチャ チームを教育する取り組みについて説明し、継続的な課題を認識しました。同組織は、アルゴリズム開発を通じて作業が自動化されているスタッフからの懸念にも対処している。

デイビス氏は、従業員の変革を導くためには、人事および組織開発の専門知識が必要であると強調しました。 「私が過度に偏見を持ったり、自分の認識を判断したりしないように、指導してくれるよう彼らに期待しています」と彼女は語った。このアプローチは、テクノロジー リーダーが自分のチームの能力とトレーニングのニーズを評価する際に盲点がある可能性があることを認識しています。

Kwiatkowski 氏は、AI の導入には、医療機関が新しいテクノロジーを導入する前に独自のプロセスを検討する必要があると述べました。 「古いプロセスの上にエージェントを重ねても、私たちは前進しません。私たちは何年もの間、エンドユーザーや組織内でサービスを提供している他の人々にこのことを伝えてきました。」と彼は言いました。

テイク・イット・アウェイ

• データ所有権条項、ポータビリティ要件、標準 API、および明確な終了条件を通じて、契約の柔軟性を交渉します。
• コア システムにプラットフォーム ファーストのアプローチを採用すると同時に、タイミングや機能にギャップが存在する場合でもポイント ソリューションを実装する意欲を維持します。
• ロックインを防止し、将来の移行を容易にするための一時的なソリューションを実装する際には、エンド ユーザーに明確な期待を設定します。
• これらの機能の構築には何年もかかる可能性があるため、特定の AI ユースケースが出現する前にデータ インフラストラクチャに投資する
• テクノロジーに関する意思決定の早い段階で臨床および運用のリーダーに関与して、ソリューションが確実に実装されるようにする

クウィアトコウスキー氏はテクノロジーの軌道を予測することの難しさを振り返り、「何か、おそらく複数のことについて間違っていると想定し、そのための計画を立ててください。」と付け加えた。