توني هوجبن، رئيس استوديو الخبرات الغامرة في خدمات و حلول بيцер الديجيتال المتعددة القنوات (OSS) – سلسلة المقابلات

توني هوجبن هو رئيس استوديو الخبرات الغامرة في خدمات و حلول بيцер الديجيتال المتعددة القنوات (OSS). خدمات و حلول بيцер الديجيتال المتعددة القنوات (OSS) في طليعة تحويل كيفية تواصل بيцер مع المرضى و أخصائيي الرعاية الصحية و المحترفين في جميع أنحاء العالم. من خلال استراتيجيات رقمية مبتكرة و تقنيات متقدمة و رؤى مدفوعة بالبيانات، توفر OSS تجارب سلسة و شخصنة و مؤثرة. من خلال دمج التحليلات المتقدمة و التأتمت و الحلول مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يعزز الفريق المشاركة و يحدد الاتصالات و يؤثر على الاتصالات المهمة عبر جميع النقاط الرقمية.

لقد عملت في مجال الابتكار الرقمي و التكنولوجيا الغامرة لمدة طويلة. ما الذي أثار اهتمامك بهذا المجال، و كيف أدت رحلتك إلى منصبك الحالي؟

مساري كان غير تقليدي إلى حد ما. بعد الانتهاء من درجة في “الوسائط الجديدة” في بداية الألفية – عندما كان الرقمي لا يزال يجد قدميه – قمت بتأسيس و إدارة وكالة رقمية خاصة بي. العمل خلال ظهور الويب 2.0 كان حقا مثيرا. كنا رائدين في حلول البرمجيات كخدمة و تطبيقات الهاتف المحمول المبكرة في بيئة حيث لم تكن الابتكار مجرد كلمة شائعة – بل كانت واقعنا اليومي. كل مشروع كسر الأرض و كان الطاقة الريادية معدية.

بعد بيع عملتي بنجاح قبل الجائحة، استمتعت بالفترة الأولى من الاسترخاء، لكن سرعان ما أدركت أنني بحاجة إلى تحد جديد سيستفيد من خبرتي. الانضمام إلى بيцер الرقمي سمح لي بدمج رؤيتي الإبداعية و قدراتي الفنية، مستفيدا من خبرتي التي تبلغ几乎 عقدين من الزمن في مساعدة المنظمات من جميع الأحجام على التحول رقميا.

بناء استوديو الخبرات الغامرة من الصفر كان مكافأة خاصة – إنشاء مركز ابتكار داخلي يسمح للفرق في جميع أنحاء الشركة باستخدام التكنولوجيا الغامرة و التكنولوجيا التفاعلية. حاليا، أنا جزء من فريق يرأس مبادراتنا لتكامل حلول الذكاء الاصطناعي عبر الإدارات و الحالات الاستخدامية المختلفة، مما يساعد الفرق على إعادة تخيل سير عملها و قدراتها.

ما كان أكثر إشباعا حول الانتقال إلى الرعاية الصحية هو تطبيق شغفي للتقاطع بين التكنولوجيا و الخبرة البشرية في بيئة حيث عملنا له تأثير ملموس. هنا، الدقة و الواقعية و المشاركة التي ننشئها من خلال التكنولوجيا الغامرة تؤثر مباشرة على تعليم أخصائيي الرعاية الصحية و في النهاية على نتائج المرضى. هذا الارتباط بين الابتكار التكنولوجي و الرفاهية البشرية يدفعني كل يوم.

التدريب الطبي يخضع لتحول مع محاكاة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. كيف تتم مقارنة هذه الخبرات الغامرة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي بالأساليب التقليدية من حيث الفعالية و القابلية للوصول؟

يجب أن أبدأ بالتطرق إلى الخبرات الغامرة قبل استكشاف كيف يغير الذكاء الاصطناعي هذا المنظر.

تجارب التدريب الغامرة تحول من جذورها التعليم الطبي من خلال تقديم مرونة لا تتمتع بها الأساليب التقليدية. يمكن للمتعلمين إعادة زيارة سيناريوهات معقدة من أي مكان تقريبا، بسرعتهم الخاصة، و كما يريدون. الأدلة مقنعة، و معدلات الاحتفاظ بالمعرفة لتعلم الغامر أفضل بكثير من الأساليب التقليدية للتدريب*

الذكاء الاصطناعي الآن يثور في هذه الخبرات الغامرة بأربع طرق حاسمة:

في إنشاء المحتوى، يدمج الذكاء الاصطناعي تطوير محاكاة عالية الدقة. ما كان يحتاج إلى فرق من المطورين المتخصصين و أشهر من العمل يمكن أن يكتمل الآن بشكل أسرع و من قبل عدد أقل من الأشخاص – هذا سوف يفتح إمكانيات التطوير و يسمح للمحتوى أن يتم إنشاؤه على نطاق واسع.

للمتعلم، يتيح الذكاء الاصطناعي التكيف الديناميكي – تعديل السيناريوهات في الوقت الفعلي بناءً على القرارات و مستوى المهارة، مما يخلق تحديات حقيقية تعكس بشكل أفضل عدم تنبؤية السريرية.

فيما يتعلق بالتعليقات، يوفر الذكاء الاصطناعي تقييمًا دقيقًا يتجاوز مقاييس النجاح و الفشل البسيطة. يمكنه تحليل حركات المتعلمين و تسلسل القرارات و مقارنة الأداء مع آلاف الجلسات السابقة لتقديم تعليمات شخصنة.

أخيرا، يتيح الذكاء الاصطناعي التعلم التعاوني من خلال معالجة اللغة الطبيعية و الطوائف الذكية التي ت模ل التفاعلات الواقعية للمرضى و الفريق.

تأثير الوصول هو sâu – يمكن نشر خبرات غامرة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي على نطاق واسع و بفعالية من حيث التكلفة، مما يساعد في معالجة فجوات التدريب على مستوى العالم. هذا الجمع القوي بين التكنولوجيا الغامرة و الذكاء الاصطناعي له إمكانية تحويل وصول التعليم الطبي العالي، خاصة في المناطق النائية.

*Bonde, Mads & Makransky, Guido & Wandall, Jakob & Larsen, Mette & Morsing Bagger, Mikkel & Jarmer, Hanne & Sommer, Morten. (2014). تحسين التعليم البيولوجي من خلال محاكاة مختبرية مجانية

يمكنك مشاركة رؤى حول كيفية تطوير محاكاة طبية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي في شركتك؟ ما هي بعض أكبر التحديات في بناء هذه المحاكاة عالية الدقة؟

نحن في المراحل الأولى من دمج الذكاء الاصطناعي في我们的 نهج. لدينا رؤية واضحة لما نحن ذاهبون إليه، لكن الفضاء الصحي المتنظم الذي نعمل فيه يتطلب تنفيذا منهجيا و تحقق صارم. هذا يخلق توترا بين رغبتنا في الابتكار بسرعة و التزامنا بالتقدّم بحذر – نحب أن نحافظ على وتيرة الابتكار مع الذكاء الاصطناعي.

حاليا، نحن نركز جهودنا في ثلاثة مجالات رئيسية:

1. تسريع إنشاء المحتوى: نحن نستخدم الذكاء الاصطناعي لتعزيز خط أنابيب تطوير المحتوى لدينا، مما يساعد فريقنا الطبي و التصميم التعليمي على توسيع إنتاج سيناريوهات القصص و التباين السريري و نماذج المرضى. هذا يسمح لنا بالحفاظ على الجودة مع توسيع مكتبتنا من المحاكاة.
2. تسريع التطوير الفني: نحن نستخدم الذكاء الاصطناعي لتبسيط عمليات التطوير الفني لدينا، مما يسمح لنا بتمثيل أسرع و اختبار و نشر ميزات و قدرات المحاكاة الجديدة. هذا يساعدنا على التغلب على قيود الموارد و تسريع دورة الابتكار لدينا.
3. تجارب تعلم متكيفة: في نفس الوقت، نحن نطور طرقا لدمج الذكاء الاصطناعي مباشرة في محاكاتنا لإنشاء بيئات تعلم أكثر ديناميكية و استجابة. هذا يشمل أنظمة تعليم شخصنة و صعوبة تكيّفية بناءً على أنماط أداء المتعلم.

بينما يتطلب التقدم صبرا في هذا المجال، نحن متحمسون لطريقة كيف ستحول هذه الابتكارات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي التدريب الطبي و نتائج المرضى.

مختبرك الافتراضي 360 درجة هو نهج مبتكر لتدريب أخصائيي الرعاية الصحية. كيف يعمل، و ما النوع من التعليقات التي تلقيتها من المستخدمين حتى الآن؟

مختبر الفirtual الافتراضي 360 درجة يعطي أخصائيي الرعاية الصحية تجربة سير في بيئة مختبر حقيقية، التفاعل مع المعدات الطبية، وممارسة الإجراءات، وحل التحديات في بيئة رقمية كاملة و متفاعلة.

تم تصميم المختبر الافتراضي ليكمل جولات حية لمختبرات تعمل، التي تظهر أفضل الممارسات. لقد أدركنا أن الزيارات الفعلية للمختبر تتضمن لوائح логистية و قيود جدولة، لذلك أنشأنا بديلا رقميا يمكن الوصول إليه على مدار الساعة و من أي مكان في العالم.

أخصائيي الرعاية الصحية يتنقلون من خلال محاكاة تفاعلية مفصلة التي تختبر معرفتهم و تعزز فهمهم لإجراءات المختبر. تم تصميم المنصة لعدة أجهزة، مما يضمن مرونة في كيفية و حيث يحدث التعلم. لقد وسعنا عروضنا لتشمل مختبرات افتراضية لعدد من الحالات الطبية و ترجمنا هذه الخبرات إلى العديد من اللغات لدعم الاحتياجات التعليمية العالمية.

التعليقات كانت إيجابية بشكل ساحق. المستخدمون يثنيون باستمرار على ثلاثة جوانب:

1. الواقعية: البيئة عالية الدقة تخلق شعورا حقيقيا بالحضور في مختبر يعمل
2. المشاركة: العناصر التفاعلية تحتفظ بالاهتمام و التركيز على مدار تجربة التعلم
3. المرونة: القدرة على الوصول إلى التدريب في وقتهم و بسرعتهم

أهم شيء، أخصائيي الرعاية الصحية يبلغون عن شعور أكبر بالثقة في مهاراتهم و الاحتفاظ بالمعلومات بشكل أفضل من الأساليب التقليدية للتدريب. هذا التحسين في الاحتفاظ بالمعلومات يترجم مباشرة إلى رعاية أفضل للمرضى في بيئات العالم الحقيقي.

الذكاء الاصطناعي و التكنولوجيا الغامرة يمكن أن تجعل التدريب أكثر سهولة، لكن هل ترى أي عوائق – مثل الق ngại التنظيمية، أو تردد في القبول، أو قيود فنية – التي يجب التغلب عليها؟

عندما يتعلق الأمر بتنفيذ تقنيات جديدة في تدريب الرعاية الصحية، تختلف العوائق بشكل كبير بين الخبرات الغامرة و تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

التحديات الرئيسية للتكنولوجيا الغامرة تشمل:

• تكاليف التطوير: إنشاء خبرات غامرة عالية الجودة كان традиغيا مكلفا. ومع ذلك، يساعد الذكاء الاصطناعي فعلا على معالجة هذا من خلال تسريع إنشاء المحتوى و تقليل وقت الإنتاج.
• الوصول: نحن نضمن أن يبقى تدريبنا الغامر متاحًا من خلال تطويره لمنصات متعددة، كما هو موضح في مختبرنا الافتراضي الذي يعمل عبر أجهزة متعددة. هذا يسمح للمتعلمين بالاشتراك بغض النظر عن إعدادتهم الفنية.
• تردد القبول: هذا هو تحدينا الأكثر استمرارًا، خاصة بين أخصائيي الرعاية الصحية المخضرمين. استراتيجيتنا هي التعرض التدريجي – البدء bằng تنسيقات مألوفة مثل مختبرنا الافتراضي الذي يقدم مفاهيم التعلم المكاني بدون حاجة إلى منحنى تعلم حاد. هذا يبني الراحة مع مفاهيم الغامر قبل التقدم إلى تقنيات أكثر تعقيدا.

بالنسبة لتكامل الذكاء الاصطناعي، نواجه عقبات مختلفة:

• القيود الفنية: نحن نعمل بنشاط من خلالها من خلال بناء منصات قوية و نهج ستخدم كأساس للتطورات المستقبلية.
• القلق التنظيمي: هذا يمثل تحدينا الأكبر. الهيئات التنظيمية لديها أسئلة صالحة حول دقة و صحة المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي في تعليم الرعاية الصحية. نهجنا هو تطوير حالات استخدام داخلية أولا، مما يخلق أمثلة ملموسة يمكننا استخدامها للتفاعل بشكل بناء مع الفرق التنظيمية. نحن ندرك أننا بحاجة إلى دعم فهمهم بينما نطور معا الحواجز المناسبة.

من خلال معالجة هذه العوائق بشكل منهجي و الاعتراف بخصائصها الفريدة، نحن ننشئ مسارات للابتكار المسؤول الذي يحافظ على المعايير العالية المطلوبة في تعليم الرعاية الصحية.

مع تسارع الذكاء الاصطناعي بسرعة غير مسبوقة، هل تتوقع أن يأخذ الذكاء الاصطناعي دورًا أكثر نشاطًا في رعاية المرضى في الوقت الفعلي، بدلاً من كونه أداة دعم فقط؟

هذا يتجاوز قليلا مجال خبرتي، لكنني أعتقد أننا نرى بالفعل الذكاء الاصطناعي يتجاوز أدوار الدعم في الرعاية الصحية، مع أمثلة مثل التشخيص مدعوم بالذكاء الاصطناعي و توجيه الجراحة في الوقت الفعلي. في السنوات الخمس القادمة، أتوقع أن يأخذ الذكاء الاصطناعي دورًا أكثر نشاطًا في رعاية المرضى، لكنه لن ي remplir البشر تمامًا. بدلاً من ذلك، سيعمل الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع أخصائيي الرعاية الصحية في إطار “ال人間 في الحلقة”، يقدم المساعدة دون السيطرة الكاملة. هذا التحول يثير مخاوف أخلاقية حول الثقة و المسؤولية – بينما قد يقترح الذكاء الاصطناعي تشخيصات أو خطط علاجية، سيظل القرار النهائي يُتخذ من قبل البشر لضمان سلامة المرضى. سيعزز الذكاء الاصطناعي اتخاذ القرارات، لكن الحكم البشري سيظل ضروريًا.

في عالم حيث يمكن للرؤى الطبية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي أن تتفوق على المحترفين في بعض المهام، كيف يجب على صناعة الرعاية الصحية الاستعداد لهذا التحول؟

مع كل تحول تكنولوجي، نشهد استبدال المهام بدلاً من استبدال الأشخاص. صناعة الرعاية الصحية تحتاج إلى إعادة صياغة الذكاء الاصطناعي ليس كبديل للمحترفين، بل كشريك. إنه معادلة بسيطة، الإنسان + الذكاء الاصطناعي أكبر من الإنسان أو الذكاء الاصطناعي وحده.

سيحدث هذا التحول تدريجياً و محددًا بالمهام – على الأرجح يبدأ في مجالات مثل التشخيص القائم على الصور و فحص علم الأمراض و التحليلات التنبؤية لاضطراب المرضى. هذه هي المجالات التي يمتلك الذكاء الاصطناعي فيها ميزة طبيعية في التعرف على الأنماط على نطاق واسع، في حين أن التفكير السريري الأكثر تعقيداً سيظل قائداً من قبل البشر في المستقبل المنظور.

نحن بحاجة إلى البدء bằng مهام صغيرة و مستهدفة تؤدي إلى قيمة فورية بدلاً من النهج المعتاد للمحلات الكبيرة. هذا النهج التكراري يسمح للمرضى و أخصائيي الرعاية الصحية ببناء الثقة في قدرات الذكاء الاصطناعي مع مرور الوقت.

بدلاً من مقاومة التغيير، يجب على صناعة الرعاية الصحية أن تشكل بشكل فعال كيفية دمج الذكاء الاصطناعي في نظام الرعاية الصحية، مما يضمن أن يعزز بدلاً من أن يقلل من العناصر البشرية التي لا تزال مركزية في العلاج.

في النهاية، الخطوة الأولى التي يجب على أي منظمة اتخاذها هي جعل التعرض للذكاء الاصطناعي شاملاً. امنح موظفيك تحديات شخصية لفتح أعينهم على الإمكانيات – اجعلهم يخلقون صورة أو يكتبون بريدًا إلكترونيًا أو يبنين عرضًا تقديميًا باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. بمجرد أن يختبروا قوته بشكل مباشر، سيعودون بالحماس لتحديد التطبيقات المهمة في عملهم اليومي. الابتكار من القاعدة إلى الأعلى غالباً ما ينتج الحلول الأكثر prakticité و الأثر.

كثير من الشركات تعاني من توسيع حلول الذكاء الاصطناعي أبعد من مشاريع الطيار. ما هي الاستراتيجيات التي استخدمتها لتنفيذ الذكاء الاصطناعي بنجاح على نطاق واسع؟

بالنسبة لي، يتضمن نجاح توسيع أي مشروع تكنولوجي معالجة两个 تحديات حرجة: البنية التحتية للتكنولوجيا و قبول المستخدم.

في بيئة الرعاية الصحية التي تخضع للتنظيم بشكل كبير، إنشاء أسس تقنية صلبة أمر ضروري قبل توسيع أي مبادرة للذكاء الاصطناعي. نحن بحاجة إلى بنية تحتية آمنة و متوافقة توازن بين الابتكار و متطلبات سلامة المرضى.

مع تقنيات جديدة، غالبًا ما يصبح القبول أكبر عائق للتوسع. لقد وجدنا أن جعل الذكاء الاصطناعي غير مرئي قدر الإمكان أمر حاسم لالقبول على نطاق واسع. على سبيل المثال، مواجهة شاشة فارغة و الحاجة إلى كتابة سؤال فعال يخلق الكثير من الاحتكاك لمعظم المستخدمين. بدلاً من ذلك، نحن نصمم حلولاً حيث يمكن للمستخدمين ببساطة النقر على أزرار مسبقة أو استخدام سير عمل مألوف يعتمد على الذكاء الاصطناعي في الخلفية.

نهجنا يprioritizes البدء بشكل صغير ولكن بناء مع念 للتوسيع منذ اليوم الأول. بدلاً من إنشاء حلول منفردة، ن設計 مكونات قابلة للامتداد و إعادة استخدامها عبر حالات استخدام متعددة. هذا يسمح لمشاريع الطيار الناجحة أن تصبح قوالب للتطبيق الأوسع.

تعتقد أن الذكاء الاصطناعي على وشك تحويل الرعاية الصحية بطرق كانت تعتبر في الماضي خيالًا علميًا. ما هي التطورات المحددة التي تعتقد أنها سيكون لها أكبر تأثير خلال السنوات الخمس القادمة؟

كطفل من الثمانينيات، أتذكر مسلسلات التلفزيون “الرجل البالغ ستة ملايين دولار” و “المرأة البايونية”. هذه المسلسلات قدمت شخصيات تم تعزيزها تكنولوجيًا، لكن الثورة الحقيقية مع الذكاء الاصطناعي ستكون في التكامل المعرفي. هذا ما يثيرني أكثر.

خلال السنوات الخمس القادمة، أعتقد أن عدة تطورات محددة ستغيّر الرعاية الصحية بشكل جذري:

1. الآلية الإدارية: العبء البيروقراطي الذي يستهلك الكثير من وقت أخصائيي الرعاية الصحية سيتقلص بشكل كبير. هذا ليس فقط حول الكفاءة – بل حول إعادة الرعاية إلى الرعاية الصحية من خلال إعادة توجيه الانتباه البشري إلى التفاعلات مع المرضى.
2. تسريع اكتشاف الأدوية: الفترة الزمنية من تحديد الأهداف العلاجية إلى تطوير علاجات فعالة ستتقلص من عقود إلى سنوات أو حتى أشهر. AlphaFold، الذي تم إنشاؤه و نشره مفتوح المصدر بواسطة DeepMind من جوجل، قد غيّر بالفعل فهمنا لهياكل البروتين – وحل ما كان يأخذ سنوات من العمل المختبري في أيام.
3. التشخيص الدقيق على نطاق واسع: أنظمة الذكاء الاصطناعي ستحسن بشكل كبير الكشف المبكر عن الحالات مثل السرطان و أمراض القلب و الاضطرابات العصبية من خلال التعرف على الأنماط عبر مجموعات بيانات ضخمة.
4. العلاج الشخصي: خطط العلاج ستُحسّن بشكل مستمر بناءً على بيانات المرضى الفردية، و تُعدّل في الوقت الفعلي لتحقيق أقصى فعالية و مشاركة المرضى في رعايتهم.

معدل هذه التغييرات سيكون مذهلا. تطور الذكاء الاصطناعي مثل السنوات الكلبية – ولكن مع تسارع أسي. سنرى ما قد استغرق 50 عامًا من البحث و التنفيذ التقليديين.

هذه ليست سيناريوهات خيال علمي بعيدة – بل هي تظهر بالفعل في أشكالها الأولى، ليس مستقبلا – بل الآن.