Nyu Langoneは、ボット駆動のプレイブックを構築しています

Jonah Feldman、MD、メディカルディレクター、臨床変革と情報学、NYU Langone Health

Ajay Mansukhani、RPA/Intelligent Automation＆Quality Assurance、NYU Langone Healthのシニアディレクター

NYU Langone Healthは、臨床医と情報学者のコラボレーション、エンタープライズ全体のガバナンス、および自動化ユースケースの深いベンチにより、ロボットプロセスの自動化とエージェントAIの境界を押し広げています。

Nyu Langone Healthのボットが薬物和coのギャップを特定するとき、それはアラートを記録するだけではありません。それは、主治医、質の高いチャンピオン、および最前線のスタッフの間で安全なチャットを開始します。目標：問題をリアルタイムで解決し、今後の同様のギャップを防ぐ方法について話し合います。

これは、NYU Langoneが近年発売したインテリジェントオートメーションのいくつかの企業全体の展開の1つです。ボットは、RPA、インテリジェントオートメーション、および医療センターIT内のQAのシニアディレクターであるAjay Mansukhaniが率いる中央チームによって構築されています。彼らは、臨床変革および情報学のメディカルディレクターであるジョナ・フェルドマン博士のような臨床医師の情報学者と密接なパートナーシップで、臨床、研究、教育、および管理機能を介して展開されています。

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RPAからエージェントAIまで

当初、従来のRPAタスク（ルールベースの反復的なアクティビティ）に焦点を当てていました。 Mansukhaniによると、チームは現在、エージェントAIに向かっています。これは、自動化ワークフローに意思決定レイヤーを導入しています。 「エージェントには、その場で決定を下す力があります」と彼は言いました。 「彼らはただスクリプトに従っているわけではありません。」

ボットとエージェントの間の境界線は、埋め込まれた知性のレベルによって描かれていると彼は説明した。ボットはルールベースのコマンドに従う傾向がありますが、エージェントはさまざまな条件に適応し、コンテキストパラメーターに基づいて自律的な決定を下すことができます。 「私たちが今やっているのは、ボットを取り、彼らに知性を加え、代理店に向かって流行することです」と彼は言いました。

フェルドマンは、彼らのユースケースのいくつかは、「明らかなものの自動化」のカテゴリーに分類されると説明しました。しかし、他の人は、リソースの不足のために決して実現しなかった長年の野望でした。たとえば、品質と安全性のハドルボットは、手動で維持することが不可能なレベルの調整された応答を可能にします。

「これは常に私たちの夢のリストに載っていました」とフェルドマンは言いました。 「今、それを実現するためのスケーラブルなリソースがあります。」

システムには測定可能な改善も見られました。投薬調整の精度は86％から96％に増加しました。最初のコンタクトプロバイダーの精度は99％に向上しました。手術室の清掃時間は短縮され、週に約30分の外科時間が解放されました。

野心とガバナンスのバランスをとる

Nyu Langoneは、内部コンサルタントのように自動化プログラムを実行しています。多くの要求はエンドユーザーからバブルアップしていますが、Mansukhaniのチームは、可能なことについてスタッフを積極的に教育します。ボットを代替品ではなく仮想アシスタントとして策定します。 「ユーザーにボットをパートナーとして見てもらいたい」と彼は言った。 「ジョブが完了すると、ボットは報告します。それはハンドオフではなく、握手です。」

それでも、すべてのユースケースがカットされるわけではありません。チームは、ビジネスの実行可能性、プロセスの最適化、投資収益率を含む構造化されたプロセスを通じて要求を評価します。 「私たちは壊れたプロセスの上に構築されていません」とマンスカニは言いました。各機会は、承認される前に、アーキテクチャ、セキュリティ、およびビジネスレビューを通過する必要があります。

フェルドマンは、提案された自動化が拒否されているのではなく、基礎となる臨床インフラストラクチャが準備ができていないために拒否されたと述べた。あるケースでは、EHRでの基本的な臨床的意思決定サポートがないため、チームはボットロールアウトを一時停止しなければなりませんでした。 「私たちは、基礎がそこにないことに気付きました」と彼は言いました。 「私たちは戻って、基本を築き上げ、後で自動化に戻らなければなりませんでした。」

リクエストは、確立されたITガバナンスプロセスを通じて評価および優先順位付けされます。これにより、臨床的ニーズが最も適切なソリューションを通じて対処されることが保証されます。これは、ボットを含む場合としない場合があります。 「何かがボットのリクエストとして入ってくると、問題の性質に応じて臨床的意思決定支援に到達する可能性があります」とフェルドマンは言いました。 「私たちのガバナンスは区画化されていないため、適切にトリアージを取得できます。」

それを取り去る：

• エンタープライズの目標を前もって定義し、ボットのユースケースを測定可能な結果に結び付ける
• 脅威ではなく、ボットをアシスタントと考えるようにスタッフを教育する
• 自動化する前にビジネスプロセスを評価します。欠陥のある財団に基づいてはなりません
• ITガバナンスを使用してリクエストをトリアージし、適切にルーティングします
• 最小限の生成製品から始めて反復します
• 自動化する前に、チャンピオンにワークフローを手動で試用するよう依頼して証拠を収集する
• ユニットごとではなく、エンタープライズ全体で成功したボットを拡大します
• 信頼を維持するために、人間のユーザーにプロジェクトのステータスを通知し続ける

概念から文化の変化まで

ボットはしばしば熱意を抱いていますが、Nyu Langoneは興奮だけに依存していません。ヘルスシステムは、抵抗を最小限に抑えて自動化を展開するための再現可能なフレームワークを開発しました。

まず、パイロットまたは小さなプロトタイプを構築して、早期の価値を示します。第二に、既存の変更管理フォーラムを活用します。新しい通信チャネルを作成する必要はありません。第三に、現地の所有権を設計に組み込みます。

「各ボットは、ユニットのニーズを理解している地元の品質チャンピオンでループします」とフェルドマンは言いました。 「その人間の要素が重要です。」

自動化が拡大していても、通信は中心のままです。 Mansukhaniは、エンドユーザーとの透明性の重要性を強調しました。 「私たちはリクエストをブラックホールに消滅させません」と彼は言いました。 「私たちは小さなパイロットを構築し、早期に価値を示し、ユーザーにリクエストがどこにあるかを知らせます。」

フェルドマンは、リクエストは十分に形成されると予想されると付け加えました。チャンピオンは、ワークフローを手動で試行することにより、潜在的な自動化の価値を示すことをお勧めします。 「自動化したいワークフローを誰かに実行させてください」と彼は言いました。 「それが機能する場合、私たちはそれを拡大するための強力なケースを持っています。」

ITと臨床リーダーシップとのパートナーシップも基礎となっています。フェルドマンとマンスハニの両方は、相互尊重と明確な境界の重要性を指摘しました。 「臨床医として、問題を早めに解決しないように注意する必要があります」とフェルドマンは言いました。 「問題を明確に説明し、解決策で協力する方が良いです。」

マンスハニは感情を繰り返した。 「私たちはユースケースに深く行きます。打ち上げ後に立ち去ることはありません」と彼は言いました。 「私たちは自動化を監視、洗練、再訪します。それが結果を得る方法です。」

インテリジェントなワークフローへの反復パス

自動化チームは、最小限の実行可能な製品アプローチを使用しています。ソリューションを完成させるのに数ヶ月または数年待つのではなく、基本的なバージョンを迅速に起動し、そこから構築します。 「それは早期勝利を得ることです」とマンスハニは言いました。 「私たちは価値を示し、それから反復します。」

この反復プロセスは、よりスムーズな変更管理も可能にします。場合によっては、ボットは最初は小さなグループの医師のグループにのみ展開され、その後、ピア間でソリューションを社交します。自動化が有用であることが証明されると、企業全体で拡大します。

Nyu Langoneの初期のボットの一部は、AIの新しい層で強化されています。 「大規模な言語モデルがアクセス可能になる前に、これらのボットを構築しました」とマンスハニは言いました。 「今、私たちはすでに持っているものにインテリジェンスを追加する方法を検討しています。」

最終目標は、臨床医を繰り返し管理タスクから解放し、ライセンスの最上位で動作できるようにすることです。フェルドマンが言ったように、「ボットは私たちがいつもやりたかったことをするのを手伝っていますが、帯域幅はなかったことはありませんでした。」

フェルドマンは、自動化の旅を始める仲間へのアドバイスを求められ、「自信を持ってください。これは見た目ほど違いはありません。ガバナンスと優先順位付けの同じ原則が適用されます。」

Mansukhaniは次のように付け加えました。「テクノロジーを課さないでください。最初に問題に焦点を当て、強力なパートナーシップを構築します。これがこのようなプログラムを繁栄させるのです。」

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