تحدي الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية ليس في التبني، بل في الجاهزية

تستثمر المنظمات الصحية بشكل كبير في الذكاء الاصطناعي، حيث بلغ الإنفاق على الذكاء الاصطناعي 1.4 مليار دولار في عام 2025، وهو ما يrepresent ثلاثة أضعاف مستويات عام 2024.曾 مرة واحدة يعتبر من الأبطال الرقمية، أصبحت الرعاية الصحية الآن تسير في الطليعة لتبني الذكاء الاصطناعي في الشركات، حيث يتم نشر الذكاء الاصطناعي بسرعة 2.2 مرة أكثر من باقي الاقتصاد.

الحماس مبرر. وعد الذكاء الاصطناعي بتقليل العبء الإداري، وتحسين الكفاءة التشغيلية، ودعم اتخاذ القرارات السريرية، ومساعدة المنظمات على التغلب على الضغوط المتزايدة في القوى العاملة والمالية. يرى العديد من قادة الرعاية الصحية الذكاء الاصطناعي على أنه الخطوة التالية الكبرى في رحلتهم الرقمية. في الواقع، وفقًا لشركة ماكينزي، 85٪ من قادة الرعاية الصحية يبحثون أو لقد تبنوا بالفعل قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يشير إلى تحول سريع من التجربة إلى التنفيذ.

然而، تحاول العديد من المنظمات بناء مستقبل مدعوم بالذكاء الاصطناعي على أساس عمليات عمل معقدة من قبل البشر. للأسف، هذه الأنظمة وبيئات البيانات لم تكن مصممة أبدًا لدعمه.

تضخيم التوقعات السريعة للمرضى الخارجيين لأخطاء العمل الحالية

تزداد التحديات أهمية مع انتقال الرعاية إلى ما وراء بيئة المستشفى التقليدية. سوق مراكز الجراحة الخارجية وحدها من المتوقع أن يتجاوز 70 مليار دولار بحلول عام 2030، مما يعكس الحركة الأوسع نحو تقديم الرعاية اللامركزية والرقمية أولاً.

随着 تعقيد بيئات التشغيل، يجب على منظمات الرعاية الصحية إدارة بيئات تشغيل متزايدة التعقيد. غالبًا ما تعتمد شبكات المرضى الخارجيين المتعددة على مزيج من السجلات الصحية الإلكترونية وأدوات جدولة وبرامج دورة الإيرادات وأدوات الإبلاغ التي تم تنفيذها في أوقات وأغراض مختلفة. بينما يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة المنظمات على التغلب على هذه التعقيدات، فإن فعالية الذكاء الاصطناعي تعتمد على الوصول إلى معلومات متسقة ومتواصلة وموثوقة في جميع أنحاء المنظمة. كلما أصبحت الرعاية أكثر توزيعًا، زادت أهمية إنشاء الأسس التشغيلية والتكنولوجية التي تسمح للذكاء الاصطناعي بالعمل بشكل فعال.

لكن التحدي الحقيقي يكمن تحت التكنولوجيا نفسها. المنظمات التي تعاني بالفعل من عمليات متفرقة وبيانات غير متسقة وأنظمة غير متصلة ستجد أن الذكاء الاصطناعي يضخم هذه المشاكل بدلاً من حلها.

البيانات: التأثير على الوفرة

الرعاية الصحية تنتج بالفعل حوالي 30٪ من حجم البيانات العالمي، ومن المتوقع أن ينمو هذا الرقم بسرعة أكبر من العديد من الصناعات الأخرى. يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع هذا الاتجاه من خلال تمكين المنظمات من توليد تحليلات وتوصيات وملخصات وآراء تشغيلية أكثر على نطاق واسع.

بعد كل شيء، تظهر الدراسات أن الذكاء الاصطناعي التوليدي لديه إمكانية كبيرة لزيادة الإنتاجية للعاملين المعرفيين، مثل الاستشاريين ومتخصصي التسويق والمهندسين وموظفي الرعاية الصحية ومتخصصي دعم العملاء. وتقدر شركة ماكينزي أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يخلق قيمة اقتصادية سنوية تصل إلى 4.4 تريليون دولار من خلال توفير العمليات مثل استرجاع المعلومات والاتصالات المكتوبة وتشخيص المشاكل.

لكن المنظمات الصحية لا تحتاج بالضرورة إلى المزيد من البيانات. إنها تحتاج إلى وسائل أفضل لدمج البيانات وتحويلها إلى إجراءات من شأنها تحويل الإشارات إلى أفعال. بدون أساس تشغيلي وتكنولوجي قوي، يمكن لمبادرات الذكاء الاصطناعي أن تخلق المزيد من التعقيدات وتغمر الموظفين بالمعلومات وتنضب في تحقيق عائد استثماري قابل للقياس.

الذكاء الاصطناعي هو طبقة بنية تحتية وليس تطبيقًا آخر

随着 توسع هذه الطبقة الذكية، يجب على منظمات الرعاية الصحية أن تضمن أن برامجها الحالية تدعم استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. على عكس الأجيال السابقة من برامج الرعاية الصحية، فإن الذكاء الاصطناعي ليس مقيدًا بعمليات معينة أو إدارات أو شركات برمجيات.

يجب على قادة الرعاية الصحية أن يتوقفوا عن النظر إلى الذكاء الاصطناعي على أنه تكنولوجيا متقدمة وأن يبدأوا في النظر إليه على أنه تحد جاهزية تشغيلية. المنظمات التي تولد عائدات استثمارية كبيرة من الذكاء الاصطناعي لن تكون بالضرورة تلك التي تستثمر في أكثر الأدوات، ولكن تلك التي تبني العمليات والإطارات الحوكومية وأسس البيانات اللازمة لدعم الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. ولكن للوصول إلى ذلك، يجب وضع معايير نجاح واقعية وإرشادات لكل منظمة على حدة.

الحوكمة تحدد ما إذا كان الذكاء الاصطناعي ينجح

التكنولوجيا وحدها لا تحدد نجاح الذكاء الاصطناعي. المنظمات تحتاج أيضًا إلى إطارات حوكومية تحدد كيف يتم تقييم حلول الذكاء الاصطناعي وتنفيذها ومراقبتها وقياسها بمرور الوقت.

بدون حوكمة واضحة، قد تتبنى الإدارات المختلفة أدوات ذكاء اصطناعي منفصلة أو متضاربة، مما يخلق معايير غير متسقة حول جودة البيانات والأمان والامتثال وقياس الأداء. يصبح التحدي أكبر كلما اقترب الذكاء الاصطناعي من اتخاذ القرارات التشغيلية والسريرية. يحتاج القادة إلى الثقة بأن البيانات الأساسية دقيقة وأن الإخراج يمكن الثقة به وأن المساءلة لا تزال واضحة عندما تؤثر التوصيات التي يتم توليدها بواسطة الذكاء الاصطناعي على سير العمل.

جاهزية القوى العاملة مهمة بنفس القدر. يحتاج الموظفون إلى توجيه واضح حول كيفية دمج التوصيات التي يتم توليدها بواسطة الذكاء الاصطناعي في سير العمل الحالي. تساعد آليات الإشراف ومعايير النجاح القابلة للقياس وخطوط المساءلة الواضحة على ضمان أن مبادرات الذكاء الاصطناعي تظل متوافقة مع أهداف المنظمة بدلاً من أن تصبح تجارب تكنولوجية منفصلة. عادةً ما تتوافق التنفيذات الناجحة مع الحوكمة القوية وإدارة المشاريع المتميزة، بما في ذلك معايير محددة وأهداف مشتركة وعدم رغبة في التخصيص غير الضروري الذي يمكن أن يبطئ التقدم دون إضافة قيمة حقيقية.

الهياكل المعمارية التقليدية غالبًا ما تكون أعلى حواجز نجاح الذكاء الاصطناعي

تم تصميم العديد من أنظمة الرعاية الصحية لعمليات معاملاتية، وليس لذكاء الوقت الحقيقي. غالبًا ما تخلق الأنظمة المتجزئة وبيانات التخزين المنفصلة وعدم التآزر بين الأنظمة عوائق أكبر لتبني الذكاء الاصطناعي من التكنولوجيا نفسها.

على سبيل المثال، قد يتعين على مجموعة تخصصية مدعومة من قبل رأس المال الخاص تطبيع وتنقل البيانات من خمس منصات سجلات صحية إلكترونية منفصلة بعد استراتيجية استحواذ سريع. هذا يبرز تحديًا تواجهه العديد من منظمات الرعاية الصحية اليوم: مع توسعها من خلال عمليات الاندماج والاستحواذ، غالبًا ما تصبح البيئات التكنولوجية أكثر تجزئة، وليس أقل.

قبل أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من تقديم قيمة حقيقية، يجب على المنظمات إنشاء أساس من البنية الموحدة القادرة على دعمه.

اتخاذ قرارات أفضل وليس أكثر إشارات

الذكاء الاصطناعي مجهز بشكل رائع لتوليد تدفق لا نهاية له من التنبؤات والتنبيهات والتوصيات. المنظمات التي تنجح مع هذه الإشارات ستكون تلك التي تدمج الذكاء مباشرة في سير العمل لتقليل التعقيدات بدلاً من خلق ضوضاء إضافية.

معظم المنظمات لا تحتاج إلى إزالة منصاتها الأساسية بالكامل لتصبح جاهزة للذكاء الاصطناعي. المسار الأكثر عمليًا هو تحسين الأنظمة الحالية وزيادة التكامل وإنشاء أساس أقوى يسمح للذكاء الاصطناعي بتمديد قيمة واستمرار الاستثمارات التكنولوجية الحالية.

الذكاء الاصطناعي الاستراتيجي هو الذكاء الاصطناعي الناجح

تستثمر منظمات الرعاية الصحية بشكل كبير في الذكاء الاصطناعي، ولكن التكنولوجيا وحدها لن تحدد من سينجح. مع اندماج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة السريرية والتشغيلية والإدارية، سيكون الفارق الحقيقي جاهزية البنية التحتية.

قضت صناعة الرعاية الصحية العقد الماضي في تحويل السجلات إلى الرقمية وتنظيم سير العمل وبناء بيئات رعاية متصلة بشكل متزايد.

المرحلة القادمة ستحدد ما إذا كانت هذه الاستثمارات تدعم الذكاء الرقمي الحالي. القادة الذين يركزون حصريًا على تبني الذكاء الاصطناعي يخاطرون بمعالجة التكنولوجيا على أنها حل يبحث عن مشكلة. أولئك الذين يركزون على الجاهزية أولاً سيكونون أفضل تجهيزًا لتنفيذ الذكاء الاصطناعي بطرق تحسن اتخاذ القرارات وتعزز الأداء التشغيلي وتنشئ قيمة قابلة للقياس في جميع أنحاء المنظمة.

في السباق للاستفادة من الذكاء الاصطناعي، لم يعد السؤال من يمكنه تبني التكنولوجيا بأسرع ما يمكن. السؤال هو من يمكنه بناء الأساس الأقوى لدعمه.