Wyzwanie sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia nie polega na przyjęciu, lecz na gotowości

Organizacje opieki zdrowotnej inwestują ogromne kwoty w sztuczną inteligencję, a wydatki na AI sięgają 1,4 mld dolarów w 2025 r., co stanowi prawie trzykrotność poziomu z 2024 r. Niegdyś uważana za cyfrowego outsidera, ochrona zdrowia jest teraz pionierem wdrażania AI w przedsiębiorstwach, wdrażając ją w 2,2-krotnie szybszym tempie niż cała gospodarka.

Podekscytowanie jest zrozumiałe. AI obiecuje zmniejszyć biurokratyczne obciążenia, poprawić efektywność operacyjną, wspierać podejmowanie decyzji klinicznych oraz pomagać organizacjom w radzeniu sobie z rosnącymi problemami związanych z personelem i finansami. Wielu liderów ochrony zdrowia widzi w AI następny duży krok w ich cyfrowej transformacji. W rzeczywistości, według McKinsey, 85% liderów ochrony zdrowia bada lub już wdrożyło możliwości generatywnej AI, co sygnalizuje szybki przejście od eksperymentowania do wdrożenia.

Jednak wiele organizacji próbuje budować przyszłość opartą na AI na podstawie skomplikowanych workflowów. Niestety, te systemy i środowiska danych nigdy nie były zaprojektowane do obsługi AI.

Oczekiwania dotyczące szybkości ambulatoryjnej zwiększają istniejące problemy z workflow

Wyzwanie staje się coraz pilniejsze, gdy opieka przenosi się poza tradycyjne środowisko szpitalne. Sam rynek ambulatoryjnych centrów chirurgicznych ma przekroczyć 70 mld dolarów do 2030 r., co odzwierciedla szerszy trend w kierunku zdecentralizowanej, cyfrowej opieki zdrowotnej.

Podczas gdy te systemy opieki stają się coraz bardziej rozproszone, organizacje opieki zdrowotnej muszą zarządzać coraz bardziej skomplikowanymi środowiskami operacyjnymi. Wielospecjalistyczne sieci ambulatoryjne często polegają na mieszaninie elektronicznych kart pacjentów (EHR), systemów planowania, platform cyklu przychodów i narzędzi raportowania, które zostały wdrożone w różnym czasie i z różnymi celami. Chociaż AI ma potencjał, aby pomóc organizacjom w nawigowaniu tej złożoności, jej skuteczność zależy od dostępu do spójnych, połączonych i niezawodnych informacji w całej organizacji. Im bardziej zdecentralizowana staje się opieka, tym bardziej ważne jest ustanowienie operacyjnych i technologicznych fundamentów, które umożliwiają AI.

Ale prawdziwe wyzwanie leży pod spodem samej technologii. Organizacje, które już mają problemy z fragmentaryzowanymi procesami, niespójnymi danymi i rozłączonymi systemami, odkryją, że AI zwiększa te problemy, zamiast je rozwiązywać.

Dane: wpływ ponad obfitością

Ochrona zdrowia już teraz wytwarza około 30% objętości danych na świecie, a ta liczba ma wzrosnąć szybciej niż w wielu innych branżach. AI może przyspieszyć ten trend, umożliwiając organizacjom generowanie znacznie większej liczby analiz, rekomendacji, podsumowań i wglądów operacyjnych w dużym stopniu.

Przecież studia wykazują, że generatywna AI ma potencjał znacznie zwiększyć produktywność pracowników wiedzy, takich jak konsultanci, marketerzy, inżynierowie, pracownicy ochrony zdrowia i specjaliści od obsługi klienta. McKinsey szacuje, że może to wygenerować 4,4 bln dolarów wartości ekonomicznej rocznie poprzez automatyzację i przyspieszenie działań, takich jak odzyskiwanie informacji, komunikacja pisemna i diagnozowanie problemów.

Ale organizacje opieki zdrowotnej niekoniecznie potrzebują więcej danych. Potrzebują lepszych sposobów agregacji i operacjonalizacji danych w taki sposób, aby przekształcić wglądy w działania. Bez silnego operacyjnego i technologicznego fundamentu inicjatywy AI mogą tworzyć większą złożoność, przytłaczać personel informacjami i mieć trudności z dostarczaniem mierzalnego zwrotu z inwestycji.

AI jest warstwą infrastruktury, a nie kolejną aplikacją

Podczas gdy ta warstwa inteligencji się rozszerza, organizacje opieki zdrowotnej muszą upewnić się, że ich istniejące stosy technologiczne mogą obsłużyć użycie AI w dużym stopniu. W przeciwieństwie do poprzednich generacji oprogramowania opieki zdrowotnej, AI nie jest ograniczona do jednego workflow, departamentu lub firmy.

Liderzy ochrony zdrowia powinni przestać postrzegać AI jako efektowne wdrożenie technologii i zacząć postrzegać ją jako wyzwanie gotowości operacyjnej. Organizacje, które wygenerują znaczny zwrot z inwestycji w AI, niekoniecznie będą tymi, które zainwestują w najwięcej narzędzi, ale tymi, które zbudują workflow, struktury zarządzania i podstawy danych niezbędne do obsługi AI w dużym stopniu. Ale aby to osiągnąć, należy celowo ustalić realistyczne parametry i wytyczne sukcesu dla każdej organizacji.

Zarządzanie decyduje o tym, czy AI się powiedzie

Technologia sama w sobie nie decyduje o sukcesie AI. Organizacje potrzebują również ram zarządzania, które określają, w jaki sposób rozwiązania AI są oceniane, wdrażane, monitorowane i mierzone w czasie.

Bez wyraźnych ram zarządzania różne departamenty mogą przyjąć odrębne lub sprzeczne narzędzia AI, tworząc niespójne standardy wokół jakości danych, bezpieczeństwa, zgodności i pomiaru wydajności. Wyzwanie staje się jeszcze większe, gdy AI zbliża się do podejmowania decyzji operacyjnych i klinicznych. Liderzy muszą mieć pewność, że podstawowe dane są dokładne, dane wyjściowe mogą być zaufane, a odpowiedzialność pozostaje jasna, gdy rekomendacje wygenerowane przez AI wpływają na workflow.

Gotowość pracowników jest równie ważna. Pracownicy potrzebują jasnych wytycznych dotyczących tego, jak rekomendacje wygenerowane przez AI powinny być włączone do istniejących workflow. Ustanowienie mechanizmów nadzoru, miernych kryteriów sukcesu i jasnych linii odpowiedzialności pomaga zapewnić, że inicjatywy AI pozostają zgodne z celami organizacji, a nie stają się oderwanymi eksperymentami technologicznymi. Pomyślne wdrożenia zwykle łączą silne zarządzanie z dyscyplinowanym zarządzaniem projektami, w tym określonymi kamieniami milowymi, współdzieloną odpowiedzialnością między zespołami i gotowością do ograniczania niepotrzebnej personalizacji, która może spowolnić postęp bez dodawania znaczącej wartości.

Starsze architektury są często najwyższymi barierami dla sukcesu AI

Wiele systemów opieki zdrowotnej zostało zaprojektowanych dla transakcyjnych workflow, a nie dla inteligencji w czasie rzeczywistym. Fragmentaryzowane systemy, zsilowane dane i słaba interoperacyjność często tworzą większe przeszkody dla wdrożenia AI niż sama technologia.

Na przykład prywatnie finansowany specjalistyczny zespół może musieć zunifikować i przenieść dane z pięciu odrębnych platform EHR po szybkiej strategii przejęć. To podkreśla wyzwanie, z którym wiele organizacji opieki zdrowotnej boryka się dzisiaj: gdy rozwijają się przez fuzje i przejęcia, środowiska technologiczne często stają się bardziej fragmentaryzowane, a nie mniej.

Przed tym, jak AI może dostarczyć znaczącą wartość, organizacje muszą najpierw ustanowić fundament zjednoczonej infrastruktury, która może ją obsłużyć.

Lepsze decyzje, a nie więcej wglądów

AI jest niezwykle dobrze przystosowana do generowania niekończącego się strumienia predykcji, alertów i rekomendacji. Organizacje, które odnoszą sukces z tymi wglądami, będą tymi, które zintegrują inteligencję bezpośrednio z workflow, aby zmniejszyć złożoność, a nie stworzyć dodatkowy hałas.

Większość organizacji nie musi całkowicie wymienić swoich podstawowych platform, aby stać się gotowymi do AI. Bardziej praktyczną ścieżką jest optymalizacja istniejących systemów, poprawa integracji i tworzenie silniejszego fundamentu, który pozwoli AI na rozszerzenie wartości i przedłużenie żywotności bieżących inwestycji technologicznych.

Strategiczna AI to udana AI

Organizacje opieki zdrowotnej inwestują ogromne kwoty w AI, ale sama technologia nie zadecyduje o tym, kto odniesie sukces. Gdy AI staje się wbudowana w kliniczne, operacyjne i administracyjne systemy, prawdziwym różnicowaniem będzie gotowość infrastruktury.

Przemysł opieki zdrowotnej spędził ostatnie kilka dekad na cyfryzowaniu rekordów, modernizowaniu workflow i budowaniu coraz bardziej połączonych środowisk opieki.

Następna faza zadecyduje, czy te inwestycje mogą wesprzeć cyfrową inteligencję dzisiejszych czasów. Liderzy, którzy koncentrują się wyłącznie na wdrożeniu AI, ryzykują traktowanie technologii jako rozwiązania w poszukiwaniu problemu. Ci, którzy koncentrują się na gotowości najpierw, będą lepiej przygotowani do wdrożenia AI w taki sposób, aby poprawić podejmowanie decyzji, wzmocnić wydajność operacyjną i stworzyć mierzalną wartość w całej organizacji.

W wyścigu do wykorzystania AI pytanie już nie brzmi, kto może przyjąć technologię najszybciej. Chodzi o to, kto może zbudować najmocniejszy fundament, aby ją utrzymać.