HIMSS26: 臨床的洞察で AI 戦略の強みを強化

以前の臨床意思決定支援ツールでは、実装されているアルゴリズムの理解が深まり、データ ソースがより明確になったと彼女は言いました。しかし、新世代の AI ツールでは、「これらは臨床現場ではブラック ボックスのようなものです。したがって、患者を診察していて、何らかの意思決定サポートが表示された場合、バックグラウンドでアルゴリズムが何であるかわからない可能性があります。アルゴリズムに入力されたデータが正確かどうかもわからないかもしれません」と彼女は言いました。

彼女はまた、これらのツールに対してどのようなフィードバック ループが設定されているかについても疑問を呈しました。 「問題が発生したときに、それを報告する方法はありますか? 報告すれば修正してもらえるのでしょうか? そのメカニズムは何ですか? そして、臨床現場でこれらのツールを安心して使用するには、プロセスを整備することが非常に重要になると思います。私たちはそれらのツールの価値を完全に認識しています。それらが臨床現場で本当に役立つ可能性があることを知っています。しかし、それらを展開し続けるにつれて信頼が得られる必要があります。」

ロゾヴァツキー氏は、これらのモデルが患者ケアに影響を与えることを意図している場合、組織は幻覚やドリフトを監視する必要があると付け加えた。

キャスリン・キング博士、最高医療情報責任者、国立テレヘルス センター オブ エクセレンスの共同所長 サウスカロライナ医科大学保健校は、臨床現場でAIを導入するには、電子医療記録システムから始まるワークフローの再構成が必要になる可能性が高いと述べた。

「私が目にしている未熟さは、 臨床空間における AI ソリューション 「実際には、それらは、通常は EHR 内の長い臨床ワークフローの 1 つのポイントにおける点解決策であるということです。そのワークフローの 1 点では、臨床医の問題全体が実際に解決されるわけではありません。」と King 氏は述べています。

しかし、 2009 年ハイテック法 医療機関に EHR システムの導入を促すには不可欠でしたが、その核心となるプロセスは紙の記録のデジタル化でした。 EHR の特徴の多くは紙の海図の名残です。

「次の反復では、なぜ私たちはこれまでのやり方で物事を進めるのか、そして、おそらく音声の活用がより多くなるが、それぞれの個人にとって意味のある方法で、どのように異なるワークフローに移行するのかという疑問を持たなければならないと思います。そして私にとって、一歩下がってケアを提供する方法を本当に再発明するのではなく、『これがツールであり、これがクールなものである』ということに焦点が当てられてきました」とロゾヴァツキー氏は語った。