AIはチームスポーツです、とAIの最高責任者は言います

編集者注：これは、ヘルスケアのチーフAI役員に関するシリーズの7番目です。他の最近のCAIOプロファイルには含まれます UC Davis HealthのDennis Chornenky、 UCサンディエゴヘルスのカランデープシン博士、 小児病院のアルダ・ミザク、 シアトルチルドレンズのザファーチャウドリー博士、 Cedars-SinaiのMuneer Odeh そして Hackensack Meridian HealthのSateer Sethi。

シカゴのアン＆ロバートH.ルーリー小児病院のチーフデータおよびAIオフィサーとして、ラジブコラガニは、人工知能を活用して臨床品質を高め、運用上の卓越性を高め、医療提供者、患者、家族の体験を強化する最先端のデータプラットフォームを構築しています。

コラガニの20年間のキャリアは、メディケアアドバンテージプログラムを成功裏に縮小し、リスクベースの払い戻しモデルを実装し、患者の健康分析を展開した患者の転帰を実施したAI駆動型の人口健康分析を展開する、Davita、Centeneなどの組織で極めて重要なリーダーシップの役割を特徴としています。

現在、彼はヘルスケアで最新かつ最も急速に成長しているタイトルの1つであるAI責任者を務めています。

「数年前、Lurie Children’s Hospitalは、入ってデータと分析とAIプログラムを変革できる人を探していました」とKolagani氏は言います。。 「主にテクノロジーと操作モデルが時代遅れだったため、データ分野での変革の必要性があることに気付きました。

「データと採用に対する信頼に問題がありました」と彼は続けた。 「だから、彼らは私の肩をタップして、「ねえ、この機会を探求して、データとAIと分析を本当に変えたいですか？」過去2年半にわたって、ここルーリーで人々、プロセス、テクノロジーを変革するためにかなりの量の投資が行われてきました。 データと分析の観点。テクノロジースタック全体を近代化しました。」

チームを構築し、価値を見つけます

人々の観点から見ると、組織は、主に最高のデータエンジニアリングの実践とサービスに焦点を当てる数人の個人を追加しました。コラガニには、その地域に焦点を当てたシニアディレクターがいます。また、AIのディレクター、製品のシニアディレクター、およびデータのシニアディレクターとAIリテラシーもいます。

「そして、プロセス側では、純粋なチケットとサービスモデルから、顧客との関わり方、およびプログラムの価値を大幅に増やした製品と内部製品およびアジャイル配信モデルに移りました」と彼は説明しました。

「過去6〜8か月は、AIとAIの戦略とAIのガバナンスを正しくすることに本当に焦点を合わせてきました」と彼は続けました。 「私たちが気づいたのは、組織内のすべてのAIを調整し、中央に統治するが、よりローカルで実行できるエンタープライズレベルのリーダーが必要だったことです。」

それはマントラでした。なぜなら、すべてのAI、コラガニをするべき人が一人もいないからです 追加した。

「AIは企業全体で起こっているはずです」と彼は指摘しました。 「だから、彼らは私を最高のAI責任者に奪ったときです。私は最高デジタルおよび情報責任者に報告します。私は本質的に約1年間AIの役割を果たしてきましたが、公式タイトルは2025年3月に来ました。」

技術とデータ、戦略

コラガニは、戦略を設定するためのコツを常に持っていると言いました。彼はテクノロジーの分野で始まり、それが彼のキャリアの最初の5年間、彼の成長が最初に起こった場所でした。しかし、彼がデュークからMBAを獲得した後、彼はテクノロジー、戦略、データと分析の間の架け橋になる役割を引き受けました。それは彼を主要な戦略的役割に備えました。

「あなたが考えるとき AI戦略と技術戦略、彼らは本当にビジネス戦略にうまく燃やす必要がある」と彼は言った。「彼らはビジネス戦略とは別に存在するべきではない。プロバイダー事業を理解し、研究ビジネスを理解し、一般的に医療を理解することは、私が最高のAI役員の役割を引き受ける準備を整えました。

「AIの観点から、私はプロバイダー側とベンダー側で過去10年ほどAIをやっています」と彼は付け加えました。 「私がPress Gaineyと仕事をしていたとき、私たちは大規模なデータセットを使用していました。非常に大きなベンチマークデータベースで、ヘルスケアの80％の臨床品質、安全性、患者経験と従業員の経験データをもたらします。」

それからコラガニ これらのすべてのデータセット間で機械学習を使用して相関関係を見つけ、結果をどのように駆動するか、主要な指標と遅れインジケーター、そして2つの間の実際の相関関係が何であるかを把握します。

「私がダビタと一緒にいたとき、これは数年前、慢性腎臓病の観点から疾患の進行を予測していました」と彼は言いました。 「それは純粋に慢性腎臓病のデータに基づいていた。

「今、生成AIはより新しいですが、AIの規律は生成AIよりもはるかに広い」と彼は続けた。 「それの機械学習の側面と私たちが古典的なAIと呼ぶもの、私はヘルスケア分野でかなり長い間それをやっています。私は支払人の分野でもたくさんの仕事をしました。」

「一人のこと」ではありません

Kolaganiは、AIの基本を理解するために、AIチーフオフィサーになろうとしている幹部が技術的なAIチョップを持っている必要があると述べた。しかし、それは本当に戦略を理解することです。AIとテクノロジーの前進をビジネス戦略に合わせて進めます。そして、人々を結びつけ、長期的な目的で協力します。

「AIはチームスポーツです。本当に一人のものになることはできません」と彼は言いました。 「私がお勧めするもの もっとAIをやりたいリーダー 能力と技術を本当に理解し、それが何ができるかを理解し、その可能性を理解し、この技術の限界を理解しています。人間をループに入れる必要がある時期と、AIに必要なことを実行させる必要があることを本当に把握する必要があります。

「それは芸術と科学です」と彼は続けた。 「それを習得すると、本当に人間をループに入れる必要があるとき、あなたは多くの利点を持っているでしょう。

最高AIの役員は、ビジネス上の問題と対処するための重要な課題を理解し、彼らを追いかける戦略をマップしなければならない、と彼は付け加えた。

CAIOは何をしますか

大まかに言えば、コラガニの最高AI役員としての役割は、Lurie Children’s HospitalのAIを組織することです。初め、 組織内のAIをアクティブにします。アクティブ化するさまざまな機能は何ですか？リーダーは、使用する適切な機能についてどのようにアドバイスしますか？それはビルドですか、それとも購入ですか？

次に、AIリテラシーがあります。リーダーはAIの力についてどのように教育しますか？起動中の機能。組織内で機能が持つ利点。

「今、それがどのように見えるかということは、私たちにはエンタープライズAIがあります。これは、MicrosoftとWorkday、およびこれらすべてのプラットフォームが提供するすべてのものです」と彼は説明しました。 「私たちには、叙事詩であり、臨床システムとそれらが持っている臨床AIがあります。その後、私たちが開発しているオーダーメイドAIまたはカスタムAIと呼ばれるものがあり、その企業と臨床AIが提供していません。

「私たちはこれらのカスタムシステムを自分で構築する必要があります」と彼は続けました。 「企業と臨床のために、私たちはこれらの機能をアクティブにし、AIガバナンスモデルと承認プロセスを介してそれらを移動するために、エンタープライズパートナーと協力しています。」

次に、チームはすべてのカスタムAIシステムを開発します。

モデルは効果的ですか？

「だから、典型的な日には、いつか小委員会でガバナンスを実行しているように見えるかもしれません。いつかアドバイザリーを実行しています。これは基本的にすべてのAI能力を摂取し、どの能力を生み出すかを理解しています」とコラガニは言いました。 「そして、セキュリティレビュー、法的レビュー、リスクレビュー、AIモデルレビューのプロセス全体を実行して、「このモデルは効果的ですか？」

「そして、各AI機能の完全なROIモデル」と彼は続けた。 「そして、これはパイロットプロセスを経る必要がありますか？それは生産の準備ができていますか？これらのAI機能をどのように実装するのですか？」

したがって、コラガニとチームは、AIのライフサイクル全体をカバーする必要があります。彼は、このプロセス全体を機能させるために、ビジネスオーナーとさまざまな利害関係者と会うコンサルティングチームと内部チームを持っています。彼らは、ガバナンス、アドバイザリー、リテラシー、養子縁組プロセスを実行します。

Kolaganiが誇りに思っているAIプロジェクトの1つは、彼と彼のチームによって構築されたカスタムシステムであり、中央のライン関連の血流感染症、外科部位感染などの病院で吸収された状態を理解しています。

「それは、データを使用して感染がどのように起こったかを理解している」と彼は説明した。 「感染予防主義者の典型的なプロセスは、ボリュームとボリュームのデータをふるいにかけます。1〜3か月の滞在期間がある患者がいる場合、あなたはほぼ5〜10個の教科書の医療記録を通過しなければならない医療記録について話しています。

「しかし、私たちはそれを見つけました 生成LLMは非常に効果的に機能します 知識全体を読んでそれらを展開するとき、彼は続けた。「彼らはチャート全体を読むことができ、質問をすることができます。そのため、患者の臨床記録の上にあるインテリジェントアシストエージェントを構築しました。そして、あなたはただ質問することができます。」

AIは何を探していますか？

たとえば、この感染イベントはいつ発生しましたか？この特定の日に見つけた微生物は何でしたか？その特定のイベントでの患者の温度はどのくらいでしたか？

「そして、それはすべてを引っ張っている」とコラガニ 言った。 「感染症の予防主義者の中には、これらの複雑なチャートのいくつかをレビューするのに数時間か数日かかると言っている人もいますが、それをAIで数分に倒すことができます。1時間も経たないうちに、質問をするだけでチャートの完全な分析を行うことができます。

「そして、これは、AIの力であるLLMの力が実際に生き返る場所です。なぜなら、それが管理上の負担であり、他のことをするために彼らの時間を展開できるという本当の問題を見つけたからです」と彼は付け加えました。 「彼らは効果的に丸くなり、教育することができ、これらの感染症に積極的になることができます。」

コラガニと彼のチームは、3か月も経たないうちにこれらすべてを開発しました。彼はAIをクレジットし、このシステムを構築する前に行った作業を行っています。

「私たちはすべてのデータを適切な場所に引いた」と彼は説明した。 「AI機能とデータ機能の両方を備えた適切なプラットフォームにすべてを入れます。何が起こったのかを推測します。これらのLLMモジュールをその上に構築するだけで、適切なデータセットがあり、信頼できるデータセットがあり、このタイプをプルするか、エンドユーザー向けにこのタイプの機能を構築できます。

「そして、彼らはこれ以上幸せになることができなかった」と彼は続けた。 「今、彼らはもっと欲しいだけです。今、私たちは水門を開きました。この製品はこれを行うことができますか？これは実際にこれらの他の感染症で機能することができますか？また、さまざまな複雑な条件のためにチャートレビューをしています。私はチームと結果と結果を非常に誇りに思っています。」

ここをクリック ボーナスコンテンツの短いビデオを見るには、コラガニがエグゼクティブが生成AIから始めるべき場所と慎重な場所を説明しています。

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