Children’s National の AI 最高責任者が臨床自動化と管理自動化にどのように取り組むか

編集者注: これは 2 部構成のインタビューの第 2 部です。パート 1 を読むには、 ここをクリック。

ワシントン DC にある国立小児病院は、企業全体の臨床現場と管理現場の両方で人工知能テクノロジーを強力に活用しています。全国の多くの病院や医療システムが断片的な AI プロジェクトや限られたユースケースを検討し始めている中、Children’s National は少し先を行っています。

同社がより迅速に、より遠くまで到達できた理由の 1 つは、人工知能と機械学習テクノロジーに関連するすべてを 1 人の人物が監督しているためです。それは、Children’s National の最高データおよび人工知能責任者であるアルダ・ミザクです。

昨日、ミザクとの 2 部構成の会話のパート 1 で、彼女は次のように話しました。 AI 責任者にはテクノロジーと臨床業務に対する深い理解が必要です そして、多様なステークホルダーと対話できる強力なリーダーシップ能力と効果的なコミュニケーションスキルが必要です。

今日、彼女は国立小児病院における人工知能の使用状況を詳しく説明し、彼女が特に誇りに思っている 1 つの AI プロジェクトとその成果について詳しく説明し、最高 AI 責任者になろうとしている他の IT 幹部に、その旅へのヒントを提供します。 。

Q. 現在、国立小児病院がどこでどのように人工知能を活用しているのかについて、ハイレベルでお話しください。

A. 私たちはいくつかの分野で人工知能を活用しています。広いレベルで言えば、臨床現場とオフィス現場の両方で、患者を観察し、効率を生み出す意思決定のサポートです。また、予測分析でもかなりの成功を収めています。

AI を使用することで、組織の目的は、患者や診断について話し合う際に、より迅速に意思決定を下す能力を強化することです。治療計画と治療プロセスの一部であるステップを検討して、それらが個別化されていることを確認し、診察や通院の一部として作成されたメモを追跡して文書化する効果的な方法があることを確認します。

私たちはリソースの割り当てを最適化し、最終的には患者の治療結果と運用ワークフローの両方を改善することも検討しています。現在、私たちの人工知能の仕事の大部分はその分野に集中しています。

Q. 今回は、もう少し具体的に、組織でうまく機能している、あなたが誇りに思っている特定の AI プロジェクトについて説明し、話し合っていただければと思います。どのような結果が得られていますか?このプロジェクトをどのように監督しましたか？

A. 私が非常に誇りに思っていることの 1 つは、私たちが最近施行したものです。 マイクロソフトとのコラボレーションそこでは技術チームを導入し、マイクロソフトの技術専門家とも協力しました。

その目的は、迅速なプロトタイプ セッションを作成して促進することでした。私たちは 2 日以内に 4 つのラピッド プロトタイプを構築したいと考えていました。フェイルファストという概念をよく聞くので、この分野の主要な専門家と協力して、私たちが興味を持っているアイデアのいくつかを理解し、それらのプロトタイプの構築にどれだけ成功できるかを確認して、それがフェイルファストであるかどうかを確認したいと考えました。私たちの日常業務でも効果を発揮するでしょう。

そのプロセスの一環として 10 を超える部門が参加し、チーム サイエンスを実際に実現しました。私たちはマイクロソフトと素晴らしいパートナーシップを築いてきました。それは成功した取り組みでした。わずか 2 日で、最終的に 4 つのプロトタイプを作成することができました。

1 つは一般に、ポリシーや手順などの文書を検索できることに重点を置き、ポリシーや手順に保存されているデータや情報を人々が操作する方法を変えました。ドキュメントを見る代わりに、AI に質問すると、多くの検索を行わなくても回答が得られます。それをもとにプロトタイプを構築することができました。

次に、入院中に生成されたメモを対象とした臨床空間の一部に焦点を当て、別の人物を念頭に置いてそれらのメモの要約を作成しました。患者の親に送られるメモ、患者の言語で書かれた一連のメモ、それは彼らが理解できるものです。

もう 1 つはプライマリ ケアの医師に送信することができ、もう 1 つは収益サイクル部門に送信して、治療で提供された内容の請求面の一部を理解させることができます。また、私たちは Next Best Action と呼んでいる活動も行いました。これは、患者とのやり取りや関わりの後に来る可能性のあるすべての予約を調べ、それらを共通のリストに集約し、フォローアップできるようにすることに重点を置いています。

医師が専門医の診察、その診療所への再診、または特定の検査の実行を推奨した場合、それらはすべて AI によって集約され、患者に推奨されたすべての情報を非常に簡単に見つけることができます。非常に具体的な方法もいくつか検討しました。 アラートとアラート疲労の一部を変更する それは医療分野で起こり、何が可能なのかを確認するためにその分野でシステムを試験的に導入しました。

そのコラボレーションから生まれた多くの機会とアイデア。

Q. 病院や医療システムの最高 AI オフィサーになろうとしている他の IT 幹部にアドバイスする 3 つまたは 4 つのヒントは何ですか?

A. ３つか４つあるのでシェアさせていただきます。 1 つ目は、臨床の状況を理解し、臨床ワークフローとそのワークフローの課題を深く理解していることを確認することです。それは組織内の誰かと協力することで実現する可能性がありますが、その知識は、AI が真の価値をもたらす場所を特定するのに大いに役立ちます。

もう 1 つはコラボレーションの促進に関するものです。昨日もそれについて話しましたが、臨床運用 IT チームと非常に強力な関係を構築するだけです。このコラボレーションが AI 実装の成功につながります。

もう 1 つは、最新の状態を維持する方法を見つけることです。 AI テクノロジーは急速に進歩しているため、最新の開発や規制、そして日々目にする新しい事柄すべてに遅れずについていくのは困難な場合があります。新しい取り組み、新しい機会、最先端のテクノロジー、そして新たに登場するコンプライアンス規則と常につながりを保つ方法を見つけること。

そして最後に、責任ある使用と倫理に焦点を当てることです。 AI の導入を徹底的に検討し、責任ある使用に関する考慮事項を導入し、患者データ、プライバシー、セキュリティを確保するのにかかる時間を優先するため、彼らは常に最前線にいて、私たちが革新をもたらし、素晴らしい技術ですが、責任ある方法で安全に行ってください。

この記事には含まれていないボーナスコンテンツを含むこのインタビューのビデオを見るには、 ここをクリック。

編集者注: これは、「ヘルスケアにおける最高 AI オフィサー」シリーズの 3 回目です。最初の、UC Davis Health の Dennis Chornenky へのインタビューを読むには、 ここをクリック。 2 番目の記事は、カリフォルニア大学サンディエゴ ヘルス校のカランディープ シン博士によるものです。 ここをクリック。

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