AIは、臨床医のトレーニングに対する新しいアプローチを必要とします

メリーランド大学医療センターの臨床情報学部のメディカルディレクターであるティファニー・キューブラー – R Adams Cowley Shock Trauma Centerは、生成ツールの到着はソフトウェアのアップグレードではなく、健康システムが意思決定を行う方法の変化であり、臨床医の準備と測定の成功であると言います。 Kueblerは臨床情報学を運営しており、医師のアシスタントであり、最前線のチームがAIを日常的なケアに安全に統合する方法についてユニークな組織的見解を与えています。

伝統的な分業はもはやAI時代に適合していない、と彼女は主張する。この作業は、モデルの行動、臨床リスク、患者コミュニケーション、ワークフローの変化に及び、それが本質的に学際的になります。臨床的方言と技術的方言の両方を話す情報学者は、結合組織になります。彼女が言ったように、「AIはあなたのツールボックスのツールです。それはもはやテクノロジーの決定ではなく、テクノロジーの決定と考えるべきではありません。」 AIの選択と監視は、調達チームまたはインフラストラクチャチームのみに委任されるのではなく、臨床リーダーシップが共有する必要があります。 「これらの決定は、CTOによって推進されるべきではありません。また、ビジネス上の決定だけでもありません。」

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その再構成は、バイヤーがベンダーを引き付ける方法も変えます。 AIを馴染みのあるアプリケーションに組み込まれた目に見えない機能として扱うのではなく、リーダーは、トレーニングデータ、バイアステスト、幻覚保護手段、ドリフト監視に関する明示的な開示を主張する必要があります。契約言語とガバナンスのゲートは、AIが臨床認知と文書化のパターンに影響を与える可能性があることを反映しなければならないとキューブラーは示唆しています。情報学者は、技術的な主張をベッドサイドの現実に翻訳し、運用上のガードレールが能力に対応していることを保証するために十分に配置されています。

実装から使用まで

多くの健康システムは、GoLiveでの成功を追跡しています。キューブラーの見解では、採用はボックスチェックを置き換える必要があるということです。彼女は、展開された機能性と毎日の使用との間のギャップが拡大することを指摘しています。したがって、ガバナンスと分析のスタックは、行動メトリックにピボットする必要があります：役割ごとのメモと注文の時間、営業時間外のドキュメント、テンプレートワークフローの完了率、およびサービスラインレベルでの未処理のバリエーション。これらの信号は、定性的フィードバックと相まって、リーダーが最も重要な場合に最適化を優先することができます。

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「使用」に重点を置くと、情報学部の憲章が再構築されます。実装後の個々の部門に養子縁組を任せる代わりに、臨床情報学チームは構造化された最適化プログラムを実行してから再測定する必要があります。彼女は、成功のための基準は、このツールが臨床判断を損なうことなく認知負荷または管理時間を短縮するかどうかであると彼女は主張する。そのリスクのないものは静かな放棄にリスクがあります。これは、信頼を侵食し、希少な資本を浪費する結果です。

固執するトレーニング

教育とは、多くの有望なツールが失速する場所です。従来の講義スタイルのクラスと長いスライドデッキは、忙しいサービス、回転訓練生、さまざまなベースラインスキルとの接触に耐えることはめったにありません。 「誰も話したくない」とキューブラーは言った。彼女のチームは、クリックと短いタスクの完了を必要とするインタラクティブな非同期モジュールにシフトしました。 「それはあなたと話しているモジュールだけではありません。今ではインタラクティブです」と彼女は言いました。 「それで、今、あなたは実際にあなたが理解していることを示していることを実際に示しなければなりません。」

また、通信チャネルは飽和しているため、コンテンツと同じくらい配信が重要です。彼女が述べたように、「もう誰も彼らのメールを読んでいません。」

同様に重要なのは、「方法」だけでなく「なぜ」を教えることです。臨床医は、AIを適切に監督し、患者との信頼を維持するために、バイアス、幻覚、ドリフトに関するリテラシーを必要としています。情報学者は、技術的概念を臨床的成果とコミュニケーションに結び付けることができるため、このコンテンツを提供する上で独特に信頼できると主張する。 「私たちは、お互いに話しかけたくない2つのパーティーのギャップを埋めることができます。

臨床安全のためのガバナンスと透明性

現在、多くのAI機能が日常的なソフトウェアリリースを介して到着するため、リーダーはマイナーなアップグレードではなくガバナンスで明示的に扱う必要があります。摂取フォームは、ベンダーに機能が機械学習コンポーネントを含むかどうかを宣言するように強制し、もしそうなら、データソース、評価方法、プライバシー保護、および障害モードに関するドキュメントを提供する必要があります。内部レビューでは、医学的法的暴露、患者向けのコミュニケーション、およびライセンシーの監視責任を考慮する必要があります。

「私たちが初めて行くにつれて、ヘルスケア組織が理解しているほど多くの側面があります」とキューブラーは言いました。 「私たちは本当にそれについて360度の評価をしなければなりません。」

ガバナンスレイヤーは、証拠の規律と組み合わせる必要があります。初期の顧客の参照は役立ちますが、否定的ではありません。パイロットは、30、90、および180日での効率、品質、および満足度に関する縦断的データをキャプチャするように設計する必要があります。情報学者は、適切な分母やその他の指標を定義するのに役立つように、評価は集計逸話以上のことを行うことができます。同様に重要なことは、リーダーは製品の成熟度を上回る複数年のコミットメントに抵抗し、経験的結果が蓄積するにつれてピボットするオプションを維持する必要があります。

ヒューマンファクター

キューブラーは、大規模な言語モデルと周囲のツールのすべての斬新さについて、単純な原則に戻ります。テクノロジーは、臨床医が実際にどのように機能するかに適合した場合にのみ成功します。それには、変更管理と専門的な判断の尊重についての謙虚さが必要です。また、繰り返しのエンゲージメントが必要です。新しい居住者は毎月到着し、サービスプロトコルが進化し、ソフトウェアがワークフローを微妙に変更します。したがって、情報学者への投資は裁量的ではなく、医療システムが技術的な約束をより安全なケアとより少ない行政負担に変換するメカニズムです。

それを奪ってください

• AI選択、安全レビュー、パイロット設計、測定の共同所有者に情報提供者を昇格させる
• 実装のマイルストーンを、実際の使用を示す採用および行動指標に置き換えます
• インタラクティブなマイクロラーニング、役割固有のリフレッシュ、およびエルボウのサポートに関するトレーニングプログラムを構築する
• AIリテラシー（バイアス、幻覚、ドリフト）をボタンをクリックするスキルを教えて、患者の信頼を維持する
• データ、評価、監視に関するベンダーの開示が必要です。不透明度をリスクとして扱います
• 縦断的証拠を収集し、成熟度が進化するにつれて契約上の柔軟性を維持するパイロットを設計する
• 低利用ポケットと再測定のターゲットの最適化。成功は時間を節約し、認知負荷が減少します

キューブラーの弁護士のスルーラインは実用的で臨床的です。AIをすべての人のビジネスにしますが、情報学者を真ん中に置いて、決定、トレーニング、測定はケアの現実を反映しています。 「だから、使用、使用、使用、それは情報学です。」