لماذا تستغرق إدخال الذكاء الاصطناعي في الرعاية الطويلة أمدها

يحقق الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا في العديد من الصناعات، لكن تبنيه في منشآت الرعاية الطويلة يبقى بطيئًا وتحديًا. بينما يملك الذكاء الاصطناعي إمكانية ثورية في رعاية المرضى من خلال الكشف عن السقوط، ومنع تقرحات الفراش، وتقييم جودة النوم، فإن الطريق إلى النشر الواسع النطاق كان أبطأ مما كان متوقعًا.这是 vấn đề ذات أهمية كبيرة للمستثمرين، ومديري منازل الرعاية، ومصممي الأنظمة، الذين يعرفون جميعًا الإمكانات التحويلية التي يقدمها الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، على الرغم من وعوده، فإن الذكاء الاصطناعي في الرعاية الطويلة لا يتم تنفيذه بسرعة أو نطاق يُتوقع.

ليس هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يتم تبنيه دون أي حماية أو ضوابط، ولكن هناك خوف واضح في صناعة الرعاية يسبب تأخر القطاع. إذا نظرنا إلى أماكن أخرى، هناك المزيد من الانفتاح على الذكاء الاصطناعي قادم من صناعات أخرى، حتى في قطاعات صحية مختلفة. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد لتشخيص الأمراض، أو تدريب العاملين الصحيين، وجعل حياتهم أسهل، لماذا لا يجب أن يكون الأمر نفسه في الرعاية الطويلة؟

ما الذي يجب أن يعرفه المستثمرون في رأس المال الاستثماري

للمستثمرين في رأس المال الاستثماري، فإن الذكاء الاصطناعي في الرعاية الطويلة جذاب لعدة أسباب. أولًا، يتم بيع البرمجيات الصحية عادةً من خلال اتفاقيات ترخيص متكررة، مما يجعل الشركات التي تقدم هذه الحلول أهدافًا رئيسية للاستحواذ. الشركات التي تملك دخلًا متكررًا، خاصة في قطاع صحي قوي، تكون جذابة للاستحواذ بتقديرات ممتازة. النشاط الحالي في السوق يؤكد ذلك: على سبيل المثال، في يوليو 2024، استحوذت Nordic Capital على Senso في أوسلو، بينما استحوذت Avasure على Ouva في سان فرانسيسكو، مما يشير إلى نشاط استثماري ساخن في مجال الرعاية الطويلة.

على الرغم من هذه العوامل السوقية، يถาม المستثمرون في رأس المال الاستثماري بشكل متكرر، “أي تقنية ستحكم؟” هناك العديد من المرشحين – الأجهزة القابلة للارتداء، وأجهزة الرادار، وأجهزة الاستشعار البصري – لكن تحديد الحل الفائز ليس أمرًا سهلًا لهم.

مديرو منازل الرعاية: التوفيق بين جداول زمنية منافسة

المشكلة الأساسية لمقدمي الرعاية الطويلة هي نقص الموظفين المتزايد. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد من خلال زيادة إنتاجية العاملين في الرعاية بنسبة 20-30٪، مما يجعله أداة حيوية ل维护 جودة الرعاية في مواجهة قيود الموارد. ومع ذلك، يجب على المديرين أن يكونوا على دراية بجداول زمنية منافسة بين الموردين. العديد من مصممي الأنظمة قد أقاموا علاقات طويلة الأمد مع منازل الرعاية، وربما لا يكونون متحفزين تمامًا لتبني الذكاء الاصطناعي. السبب بسيط: إيراداتهم تعتمد على بيع وأنظمة قديمة، والتي بدأت في الظل مع إدخال الذكاء الاصطناعي، الذي يبسط كل شيء ويستخدم أقل من المعدات، مثل كاميرا واحدة فقط يمكن دمجها مع تعلم الرؤية الحاسوبية.

تعتمد منشآت الرعاية الطويلة بشكل كبير على هذه التكنولوجيا القديمة، التي يتم تثبيتها غالبًا بواسطة مصممي أنظمة لديهم مصالح مالية في الحفاظ على الوضع الراهن. قائمة المنتجات الحالية في الاستخدام تشمل أجهزة استشعار الحركة بالأشعة تحت الحمراء، ووصلات الأبواب، ومراقبة الصوت، وأجهزة استشعار السرير، والأجهزة القابلة للارتداء. بينما تعمل هذه الأنظمة، فهي بعيدة عن الكفاءة المثالية لأنها تنتج الكثير من الإنذارات الكاذبة التي يdevelop فيها العاملون في الرعاية “إرهاق الإنذار”. ميزة مصممي الأنظمة هي أن هذه الأنظمة تتطلب صيانة وتدريبًا متكررين.

المشكلة الساحقة في الرعاية

تعد المشاكل التي تواجه قطاع الرعاية الطويلة هائلة ومزدوجة:

1. زيادة الطلب على الرعاية، مدفوعةً بسكان كبار السن سريع النمو وتوقعات أطول لأعمارهم.
2. انخفاض العرض من العاملين في الرعاية، بسبب انخفاض معدلات المواليد على مدى عدة عقود. وجدت دراسة حديثة أن معدل الخصوبة في المملكة المتحدة ينخفض بشكل أسرع من أي دولة أخرى في مجموعة السبع، بانخفاض بنسبة 8٪.

على المستوى العالمي، من المتوقع أن يزداد سوق أسرة الرعاية من 63 مليون اليوم إلى 121 مليون بحلول 2050. التحدي هو كيفية تلبية هذا الطلب المتزايد مع إدارة موارد بشرية محدودة. يعمل العاملون في الرعاية في جميع أنحاء العالم بالفعل لساعات طويلة، مع رواتب منخفضة وضغوط عالية، مما يؤدي إلى مغادرة المزيد والمزيد منهم للصناعة بفهم.

لماذا يستغرق تبني الذكاء الاصطناعي وقتًا طويلاً

ينخفض تبني الذكاء الاصطناعي البطيء في الرعاية الطويلة إلى أربعة عوامل رئيسية:

1. مقاومة مصممي الأنظمة: يهدد الذكاء الاصطناعي استبدال العديد من أجهزة الاستشعار الحالية المستخدمة في منشآت الرعاية بsolution واحدة تعتمد على الكاميرا وتستخدم رؤية حاسوبية متقدمة. هذا بدوره يهدد تدفقات الإيرادات لمصممي الأنظمة الحاليين. في nhiều طرق، تتكرر هذه الحالة في معارك أعمال أخرى وثقت جيدًا – مثل نتفليكس مقابل بلوكباستر أو الكاميرات الرقمية مقابل كوداك وبولارويد. الإمكانات المضطربة للذكاء الاصطناعي واضحة، لكن عدم رغبة اللاعبين الحاليين في تبنيه واضحة أيضًا.
2. تباطؤ الأجهزة: يشير خبير الروبوتات في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا رودني بروكس إلى أن بينما يحدث تبني البرمجيات بسرعة البرق (فكر في تطبيق ChatGPT الذي وصل إلى 100 مليون مستخدم في شهرين)، تستغرق الأجهزة وقتًا أطول بكثير للتنفيذ. تتطلب الحلول التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي كاميرات فيزيائية وتركيبات وكابلات، مما يبطئ عملية التبني بشكل طبيعي.
3. حواجز التدريب والثقافة: في الرعاية الطويلة، يتعلم العاملون الشباب في العمل من العاملين الأكثر خبرة. بينما يملك هذا نموذج التوجيه فوائده، إنه أيضًا يخلق حاجزًا كبيرًا لتبني تقنيات جديدة مثل الذكاء الاصطناعي. العاملون المدربون على الطرق التقليدية غالبًا ما يكونون مقاومين لتعلم كيفية العمل مع أنظمة متقدمة، مما يبطئ عملية التكامل.
4. التصور: تعرض الذكاء الاصطناعي لانتقادات شديدة، أحيانًا بشكل مبرر وأحيانًا بسبب نقص التثقيف حول الموضوع. هناك خوف من أن الذكاء الاصطناعي سيستبدل الوظائف في مجال الصحة، مما يؤدي إلى فقدان الدخل للعاملين الجادين. ومع ذلك، عندما يتم إنشاء الذكاء الاصطناعي وتطبيقه بشكل صحيح، فإن الهدف ليس استبدال الوظائف، ولكن تحسينها وجعل حياة العاملين أسهل، وتمكينهم من التركيز على الجوانب المهمة من عمل الرعاية.

الخلاصة: المستقبل هنا – لكنه يأتي ببطء

يقدم الذكاء الاصطناعي إمكانات تحويلية للرعاية الطويلة، لكن عملية التبني أبطأ مما ينبغي. يجب على مديري منازل الرعاية أن يدركوا الفرصة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي لتحسين الإنتاجية، حتى لو كان ذلك ي挑ّى المشهد الحالي للموردين. يجب على المستثمرين في رأس المال الاستثماري أن يبقوا على اتصال مع تكنولوجيا الرؤية التي توحد وتحسن الأنظمة المقطعة الحالية. يمكن لمصممي الأنظمة الذين يتحولون لتقديم حلول تعتمد على الذكاء الاصطناعي في الرعاية الطويلة أن يضعوا أنفسهم في موقع النجاح في سوق متزايد وغير مكتف بها.

في النهاية، سيكون إدخال الذكاء الاصطناعي في الرعاية الطويلة عملية بطيئة ولكن حتمية. السؤال ليس إذا كان الذكاء الاصطناعي سيتحول إلى هذا القطاع، ولكن كيف سيتحول بسرعة – ومن سوف يقود هذا التغيير.