Η Προκλήσεις της Υγείας για το AI Δεν Είναι Η Υιοθέτηση. Είναι Η Ετοιμότητα

Οι οργανισμοί υγείας επενδύουν πολύ σε τεχνητή νοημοσύνη, με τις δαπάνες για το AI να φτάνουν $1.4 δισεκατομμύρια το 2025, σχεδόν τριπλάσια των επιπέδων του 2024. Όπως ήταν κάποτε θεωρούμενη ως ψηφιακή υστέρηση, η υγεία τώρα ορίζει το ρυθμό για την υιοθέτηση του AI στις επιχειρήσεις, αναπτύσσοντας το AI με 2.2 φορές το ρυθμό της ευρύτερης οικονομίας.

Η ενθουσιασμός είναι κατανοητός. Το AI υπόσχεται να μειώσει το διοικητικό φορτίο, να βελτιώσει την λειτουργική αποτελεσματικότητα, να υποστηρίξει την κλινική λήψη αποφάσεων και να βοηθήσει τους οργανισμούς να αντιμετωπίσουν τις αυξανόμενες πιέσεις της εργατικής δύναμης και των οικονομικών. Πολλοί ηγέτες της υγείας βλέπουν το AI ως το επόμενο μεγάλο βήμα στη διαδικασία ψηφιακής μεταμόρφωσης. Πράγματι, σύμφωνα με τη McKinsey, 85% των ηγετών της υγείας εξετάζουν ή έχουν ήδη υιοθετήσει ικανότητες γεννητικού AI, υποδηλώνοντας μια ταχεία μετάβαση από την πειραματική στην εφαρμογή.

Ωστόσο, πολλοί οργανισμοί προσπαθούν να χτίσουν ένα μέλλον που βασίζεται στο AI πάνω σε ανθρώπινες πολύπλοκες ροές εργασίας. Δυστυχώς για αυτή τη τεχνολογία, αυτά τα συστήματα και περιβάλλοντα δεδομένων δεν σχεδιάστηκαν ποτέ για να υποστηρίξουν το AI.

Η Ταχύτητα Εξωτερικών Ιατρείων Ενισχύει τις Υπαρχουσες Προβλήματα Ροής Εργασίας

Η πρόκληση γίνεται πιο επείγουσα καθώς η φροντίδα μεταφέρεται πέρα από το παραδοσιακό περιβάλλον του νοσοκομείου. Η αγορά των εξωτερικών χειρουργείων μόνο της προβλέπεται να ξεπεράσει τα $70 δισεκατομμύρια μέχρι το 2030, αντικατοπτρίζοντας την ευρύτερη κίνηση προς τη деκεντράλωση, την ψηφιακή φροντίδα πρώτα.

Όσο αυτά τα συστήματα φροντίδας γίνονται πιο κατανεμημένα, οι οργανισμοί υγείας πρέπει να διαχειρίζονται ολοένα και πιο πολύπλοκα λειτουργικά περιβάλλοντα. Οι πολυσχιδείς δίκτυοι εξωτερικών ιατρείων συχνά βασίζονται σε eine μείξη ηλεκτρονικών ιατρικών αρχείων (EHRs), συστημάτων προγραμματισμού, πλατφορμών κύκλου εσόδων και εργαλείων αναφοράς που εφαρμόστηκαν σε διαφορετικές χρονικές στιγμές και για διαφορετικούς σκοπούς. Ενώ το AI έχει το δυναμικό να βοηθήσει τους οργανισμούς να αντιμετωπίσουν αυτή τη πολυπλοκότητα, η αποτελεσματικότητά του εξαρτάται από την πρόσβαση σε συνεπή, συνδεδεμένα και αξιόπιστα στοιχεία σε όλη την επιχείρηση. Όσο πιο αποκεντρωμένη γίνεται η φροντίδα, τόσο πιο σημαντικό είναι να καθοριστούν οι λειτουργικές και τεχνολογικές βάσεις που επιτρέπουν στο AI να λειτουργεί αποτελεσματικά.

Αλλά η πραγματική πρόκληση βρίσκεται κάτω από την τεχνολογία herself. Οι οργανισμοί που ήδη πλήττονται από θραύσματα διαδικασιών, ασυνεπή δεδομένα και αποσυνδεδεμένα συστήματα θα βρουν ότι το AI μεγεθύνει αυτά τα προβλήματα αντί να τα λύνει.

Δεδομένα: Επιρροή Υπερβολής

Η υγεία ήδη παράγει περίπου 30% του παγκόσμιου όγκου δεδομένων, και αυτό το ποσοστό προβλέπεται να αυξηθεί γρηγορότερα από πολλές άλλες βιομηχανίες. Το AI θα μπορούσε να επιταχύνει αυτή τη τάση, επιτρέποντας στους οργανισμούς να παράγουν πολύ περισσότερες αναλύσεις, συστάσεις, περίληψη και λειτουργικές επισημάνσεις σε κλίμακα.

Μετά από όλα, μελέτες δείχνουν ότι το γεννητικό AI έχει το δυναμικό να αυξήσει σημαντικά την παραγωγικότητα για τους εργαζόμενους γνώσης, όπως οι σύμβουλοι, οι μάρκετινγκ, οι μηχανικοί, οι επαγγελματίες υγείας και οι ειδικοί υποστήριξης πελατών. Η McKinsey εκτιμά ότι θα μπορούσε να δημιουργήσει μέχρι $4.4 τρισεκατομμύρια σε ετήσια οικονομική αξία αυτοματοποιώντας και επιταχύνοντας δραστηριότητες όπως η ανάκτηση πληροφοριών, η γραπτή επικοινωνία και η διάγνωση προβλημάτων.

Αλλά οι οργανισμοί υγείας δεν χρειάζονται απαραίτητα περισσότερα δεδομένα. Χρειάζονται καλύτερες τρόπους να συλλέγουν και να λειτουργούν δεδομένα με τρόπο που θα μετατρέψει τις επισημάνσεις σε δράση. Χωρίς μια ισχυρή λειτουργική και τεχνολογική βάση, οι πρωτοβουλίες του AI μπορούν να δημιουργήσουν περισσότερη πολυπλοκότητα, να καταβαρύνουν το προσωπικό με πληροφορίες και να παλέψουν να παραδώσουν μετρήσιμο ROI.

Το AI είναι Ένα Στρώμα Υποδομής, Όχι Άλλη Εφαρμογή

Όσο αυτή η νοημοσύνη στρώμα επεκτείνεται, οι οργανισμοί υγείας πρέπει να διασφαλίσουν ότι τα υπάρχοντα τεχνολογικά στάδια τους μπορούν να υποστηρίξουν τη χρήση του AI σε κλίμακα. Σε αντίθεση με τις προηγούμενες γενιές του λογισμικού υγείας, το AI δεν περιορίζεται σε μια seule ροή εργασίας, τμήμα ή εταιρεία λογισμικού.

Οι ηγέτες της υγείας πρέπει να σταματήσουν να βλέπουν το AI ως μια λαμπρή τεχνολογική ανάπτυξη και να αρχίσουν να το βλέπουν ως μια πρόκληση ετοιμότητας. Οι οργανισμοί που θα παράγουν σημαντικό ROI από το AI δεν θα είναι απαραίτητα εκείνοι που επενδύουν στα περισσότερα εργαλεία, αλλά εκείνοι που θα χτίσουν τις ροές εργασίας, τις δομές διακυβέρνησης και τις βάσεις δεδομένων που είναι απαραίτητες για να υποστηρίξουν το AI σε κλίμακα. Αλλά για να φτάσουν εκεί, πρέπει να οριστούν σαφείς παραμέτροι επιτυχίας και οδηγίες για κάθε οργανισμό.

Η Διακυβέρνηση Καθορίζει Εάν το AI Κλιμακώνεται

Η τεχνολογία μόνο δεν καθορίζει την επιτυχία του AI. Οι οργανισμοί χρειάζονται επίσης πλαισιά διακυβέρνησης που καθορίζουν πώς οι λύσεις του AI αξιολογούνται, αναπτύσσονται, παρακολουθούνται και μετρούν με την πάροδο του χρόνου.

Χωρίς σαφή διακυβέρνηση, τα διάφορα τμήματα μπορεί να υιοθετήσουν ξεχωριστά ή αντίθετα εργαλεία AI, δημιουργώντας ασυνεπείς προδιαγραφές γύρω από την ποιότητα δεδομένων, την ασφάλεια, τη συμμόρφωση και τη μέτρηση της απόδοσης. Η πρόκληση γίνεται ακόμη μεγαλύτερη καθώς το AI προσεγγίζει την λειτουργική και κλινική λήψη αποφάσεων. Οι ηγέτες χρειάζονται την εμπιστοσύνη ότι τα υποκείμενα δεδομένα είναι ακριβή, οι εξόδους μπορούν να εμπιστευτούν και η ευθύνη παραμένει σαφής όταν οι συστάσεις που παράγονται από το AI επηρεάζουν τις ροές εργασίας.

Η ετοιμότητα της εργατικής δύναμης είναι εξίσου σημαντική. Οι εργαζόμενοι χρειάζονται σαφείς οδηγίες για το πώς οι συστάσεις που παράγονται από το AI πρέπει να ενσωματωθούν στις υπάρχουσες ροές εργασίας. Η καθιέρωση μηχανισμών εποπτείας, μετρήσιμων κριτηρίων επιτυχίας και σαφών γραμμών ευθύνης βοηθά να διασφαλιστεί ότι οι πρωτοβουλίες του AI παραμένουν ευθυγραμμισμένες με τους στόχους του οργανισμού και δεν γίνονται αποσυνδεδεμένες τεχνολογικές πειραματισμοί. Οι επιτυχημένες εφαρμογές συνήθως ζευγαρώνουν ισχυρή διακυβέρνηση με πειθαρχημένη διαχείριση έργου, συμπεριλαμβανομένων καθορισμένων ορόσημων, κοινής ευθύνης μεταξύ των ομάδων και μιας ευχαρίστησης να περιορίσουν την απαραίτητη προσαρμογή που μπορεί να επιβραδύνει την πρόοδο χωρίς να προσθέτει σημαντική αξία.

Οι Κληρονομικές Αρχιτεκτονικές Συχνά Είναι Τα Υψηλότερα Εμπόδια για την Επιτυχία του AI

Πολλοί οργανισμοί υγείας σχεδιάστηκαν για συναλλακτικές ροές εργασίας, όχι για πραγματική νοημοσύνη. Τα θραυσμένα συστήματα, τα αποθηκευμένα δεδομένα και η κακή διαλειτουργικότητα συχνά δημιουργούν μεγαλύτερα εμπόδια για την υιοθέτηση του AI από την τεχνολογία herself.

Για παράδειγμα, μια ιδιωτική εταιρεία με ειδίκευση μπορεί να πρέπει να κανονικοποιήσει και να μεταφέρει δεδομένα από πέντε ξεχωριστά ηλεκτρονικά ιατρικά αρχεία (EHRs) μετά από μια ταχεία στρατηγική αγοράς. Αυτό υπογραμμίζει μια πρόκληση που αντιμετωπίζουν πολλοί οργανισμοί υγείας σήμερα: καθώς κλιμακώνουν μέσω συγχωνεύσεων και αγορών, τα τεχνολογικά περιβάλλοντα συχνά γίνονται πιο θραυσμένα, όχι λιγότερα.

Πριν το AI μπορέσει να παραδώσει σημαντική αξία, οι οργανισμοί πρέπει πρώτα να καθορίσουν μια βάση ενιαίας υποδομής που μπορεί να υποστηρίξει το AI.

Καλύτερες Αποφάσεις, Όχι Περισσότερες Επισημάνσεις

Το AI είναι απίστευτα καλά εξοπλισμένο για να παράγει ένα ατελείωτο ρεύμα προβλέψεων, επισημανσεων και συστάσεων. Οι οργανισμοί που θα επιτύχουν με αυτές τις επισημάνσεις θα είναι εκείνοι που ενσωματώνουν την νοημοσύνη απευθείας στις ροές εργασίας για να μειώσουν την πολυπλοκότητα αντί να δημιουργήσουν πρόσθετη θόρυβο.

Οι περισσότεροι οργανισμοί δεν χρειάζονται να αφαιρέσουν完全 τα πυρήνα πλατφόρμες τους για να γίνουν έτοιμοι για το AI. Ο πιο πρακτικός δρόμος είναι η βελτίωση των υφιστάμενων συστημάτων, η βελτίωση των ενσωματώσεων και η δημιουργία μιας ισχυρότερης βάσης που επιτρέπει στο AI να επεκτείνει τόσο την αξία όσο και τη διάρκεια ζωής των τρεχουσών τεχνολογικών επενδύσεων.

Στρατηγικό AI είναι Επιτυχημένο AI

Οι οργανισμοί υγείας επενδύουν πολύ σε AI, αλλά η τεχνολογία μόνο δεν θα καθορίσει ποιος θα επιτύχει. Όσο το AI ενσωματώνεται σε κλινικές, λειτουργικές και διοικητικές συστήματα, ο πραγματικός διαφοροποιητής θα είναι η ετοιμότητα της υποδομής.

Η βιομηχανία υγείας έχει περάσει τις τελευταίες δεκαετίες ψηφιοποιώντας αρχεία, μοντέρνα ροές εργασίας και χτίζοντας ολοένα και πιο συνδεμένα περιβάλλοντα φροντίδας.

Η επόμενη φάση θα καθορίσει εάν αυτές οι επενδύσεις μπορούν να υποστηρίξουν τη ψηφιακή νοημοσύνη της σημερινής εποχής. Οι ηγέτες που εστιάζουν αποκλειστικά στην υιοθέτηση του AI κινδυνεύουν να αντιμετωπίσουν την τεχνολογία ως μια λύση αναζητώντας ένα πρόβλημα. Αυτοί που εστιάζουν στην ετοιμότητα πρώτα θα είναι καλύτερα εξοπλισμένοι να αναπτύξουν το AI με τρόπους που βελτιώνουν την λήψη αποφάσεων, ενισχύουν την λειτουργική απόδοση και δημιουργούν μετρήσιμη αξία σε όλη την οργάνωση.

Στον αγώνα να εκμεταλλευτούν το AI, η ερώτηση δεν είναι πλέον ποιος μπορεί να υιοθετήσει την τεχνολογία πιο γρήγορα. Είναι ποιος μπορεί να χτίσει την ισχυρότερη βάση για να τη στηρίξει.