Q＆A：デュークヘルスのエリックプーン博士AIの採用と組織の副操縦士の実装

HealthTech： ヘルスケア組織が直面するAI実装の課題は何ですか？

POON： 私が長年にわたって学んだことは、テクノロジーに関しては、AIも例外ではないということであり、機能し、機能するはずの多くのことがさまざまな理由でパンアウトすることはないということです。その一部は、テクノロジー、組織の準備、またはエンドユーザーが適切に準備されているかどうかです。

デュークで私たちが見つけたのは、「失敗した速い」メンタリティを受け入れることが重要であるということです。私はAIで冗談を言って、あなたの王子や王女を見つけるためにたくさんのカエルにキスする必要があると冗談を言っています。私はチームに、どのカエルを拾うかを決定するのが上手でなければならないことを伝えます。それから、カエルを拾ってキスするときは、すべてのカエルがロイヤリティ素材になるわけではないので、効率的である必要があります。ただし、有望なソリューションを見つけた場合、その道が来ているロイヤルティを受け入れるために組織を準備する必要があります。

アンビエントテクノロジー 良い例でした。過去数年間、スペースを探索し、有望なベンダーを特定し、さまざまな反復を通じてワークフローに組み込んでいます。

過去1年間、アンビエントテクノロジーの2つの主要ベンダーを比較した直接的な試験を行ってきました。途中で多くのことを学び、驚くべき結果を見つけました。頭から頭へのトライアルは、どのベンダーが私たちに適しているかを特定するのに役立つだけでなく、私たちの組織で話題を生み出すのに役立ちました。私たちはそのテクノロジーを1月上旬にデュークで5,000人のプロバイダーに展開し、2か月以内に、すでに1,200人以上のプロバイダーが毎日積極的に使用していました。

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私は情報学の25年間のキャリアに戻ると思いますが、これをすぐに私たちの臨床医によって自発的に受け入れられた技術を思い出しません。私たちも多くの準備作業をしたと言います。その真からのトライアルに加えて、私たちは既存の通信構造を活用するためにテクノロジーを展開するときに気をつけて、私たちが傾くことができるスーパーユーザーがいるように、その多くはこの技術の早期採用者であったため、同僚の質問に答えることができます。

私たちは、このテクノロジーの使用を始めたいと思っていた人々に対応していました。私たちは彼らに長い間待つように頼みませんでした。そして、質問がある人々のために、私たちは彼らが必要とするサポートと教育資料を彼らに与えました。

これはこれまでのところ非常に成功しています。この初期段階でさえ、私たちは好意的な結果を見ていると言えます。昨年、私たちが頭から頭への試験を実施したとき、私たちは初日から臨床医からいくつかの素晴らしいコメントを受け取りました。ゲームチェンジャーであるというコメントを聞いていました。それは彼らに1日数時間前に与えていました。彼らはキッチンテーブルの仕上げノートに座って夜を過ごす必要はありませんでした。それは素晴らしいフィードバックでした。

大量の展開以来、臨床医が早期に仕事を終えていることを示す初期の結果が見られ、 メモをより速く閉じます。それはやりがいのある経験であり、それは私たちや他の業界が注意を払うための重要なアンカーポイントです。すべてが行くわけではありません 作業とアンビエントテクノロジー、しかし、何かを見つけたときは、成功を迅速かつ完全に活用できるように、組織を準備することが重要です。

HealthTech： AIイニシアチブをサポートするために、ヘルスケア組織はどのような基礎技術、インフラストラクチャ、またはポリシーを整える必要がありますか？

POON： 適切な意思決定構造が整っているかどうかを考えることが重要です。たくさんの解決策やカエルが飛び回っています。したがって、組織がニーズを満たし、試してみるのに役立つソリューションを見つけることができる適切な人々が整っていることを確認する必要があります。その後、テクノロジーが意図した影響を与えていることを確実にするために組織に責任を負わせる必要があります。彼らはまた、完全にパンアウトしていないソリューションを手放すことができる必要があります。これは、多くの組織がリーダーをまとめて、適切なソリューションを見つけてテストすることに限られたエネルギーとリソースを集中させることができれば、迅速にできることです。それは私が同僚にするようにアドバイスすることの一つです。

他の基本的な要素には、そのテクノロジーを受け入れる準備ができている労働力が含まれます。 AIとの初期の旅について考えています。それが最初に出てきたとき、はい、多くの興奮がありましたが、私たちはその技術を民主化することを強調しました。

私たちは、MicrosoftのBing Copilot Searchを早期に採用しました。私たちは、すべてのストライプの同僚が、適切なガードレールを使用してテクノロジーを使用して早期にスタートしたことを確認するために時間を費やしました。それは私たちが早期に行った小さな投資であり、それが配当を支払い始めています。

同様のことをしました Microsoft Office Copilot、300のライセンスを購入しました。無料ではありませんでした。パイロット内のデータを収集することで価値を定量化して、投資が利益をもたらすという強いシグナルがあることを確認し、それを自分の部門のスタッフのためにツールを購入したい他のリーダーにそれを開きました。その説明責任のサイクルは、私たちがデュークに築いたことを非常に誇りに思っているものです。

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HealthTech： Guardrailsといえば、AIユースケースに飛び込む前に、どのセキュリティ制御が必要ですか？

POON： あなたがヘルスケアを扱っているとき、 患者のプライバシーは最大限の懸念事項です。特に保護された患者データを含む場合、新しいテクノロジーを実装するたびに多くの作業を行ってきました。適切な使用と適切なパートナーを選ぶ方法について学際的なグループがあります。

MicrosoftのBing Copilot Searchに関しては、技術グループが患者データで使用するのに十分な安全性があるかどうかを検討するために集まりました。別の臨床群が集まり、臨床医が臨床業務を遂行するためにそれを使用するべきかどうかを検討しました。臨床グループはそれを使用することが許可され、どのガイドラインが導入される必要がありますか。

私たちは私たちを使用しました ガバナンスプロセス 臨床的ユースケースにおける生成AIのガイドラインのセットを起草する。私たちは、臨床医が臨床ケアのために生成AIを使用している場合、セキュリティの専門家が使用を承認した吟味されたツールの1つであることを確認する必要があることを臨床医に知らせるいくつかの常識的な推奨事項を作成しました。次に、彼らがそれを使用するとき、彼らは出力に対する全責任を引き受ける必要があります。それを使用したい臨床医は、AIからの出力を確認するために適切な臨床トレーニングレベルにある必要があります。したがって、ある意味では、これらは何千人もの臨床医でAIの使用を迅速に進めるのに役立つ常識的なガイドラインです。