Provocarea AI în sănătate nu este adoptarea, ci pregătirea

Organizațiile de sănătate investesc puternic în inteligența artificială, cu cheltuieli pentru AI care ajung la 1,4 miliarde de dolari în 2025, aproape triple față de nivelurile din 2024. Considerate anterior ca fiind în urmă din punct de vedere digital, sănătatea este acum la conducere în ceea ce privește adoptarea AI la nivel de întreprindere, implementând AI la 2,2 ori viteza economiei mai largi.

Entuziasmul este justificat. AI promite să reducă sarcina administrativă, să îmbunătățească eficiența operațională, să sprijine luarea deciziilor clinice și să ajute organizațiile să navigheze presiunile crescânde ale forței de muncă și financiare. Mulți lideri din sănătate văd AI ca următorul pas major în călătoria lor de transformare digitală. De fapt, conform McKinsey, 85% din liderii din sănătate explorează sau au adoptat deja capacități de AI generativ, semnalând o schimbare rapidă de la experimentare la implementare.

Cu toate acestea, multe organizații încearcă să construiască un viitor bazat pe AI pe baza unor fluxuri de lucru complicate de către oameni. Din nefericire pentru această tehnologie, aceste sisteme și medii de date nu au fost niciodată proiectate pentru a o sprijini.

Așteptarea vitezei ambulatorii amplifică problemele existente ale fluxurilor de lucru

Provocarea devine tot mai urgentă pe măsură ce îngrijirea se deplasează dincolo de mediul spitalicesc tradițional. Piața centrelor de chirurgie ambulatorie singură este prognozată să depășească 70 de miliarde de dolari până în 2030, reflectând mișcarea mai largă către furnizarea de îngrijiri descentralizate și digitale.

Pe măsură ce aceste sisteme de îngrijire devin mai distribuite, organizațiile de sănătate trebuie să gestioneze medii operaționale din ce în ce mai complexe. Rețelele ambulatorii multisite se bazează adesea pe o combinație de înregistrări electronice ale sănătății (EHR), sisteme de programare, platforme de ciclu de venituri și unelte de raportare care au fost implementate la momente și pentru scopuri diferite. Deși AI are potențialul de a ajuta organizațiile să navigheze această complexitate, eficacitatea sa depinde de accesul la informații consistente, conectate și fiabile pe întreaga întreprindere. Cu cât îngrijirea devine mai descentralizată, cu atât este mai important să se stabilească fundațiile operaționale și tehnologice care permit funcționarea eficientă a AI.

Dar adevărata provocare se află sub tehnologia însăși. Organizațiile care deja luptă cu procese fragmentate, date inconsistente și sisteme deconectate vor găsi că AI amplifică aceste probleme, mai degrabă decât le rezolvă.

Date: Impactul depășește abundența

Sănătatea produce deja aproximativ 30% din volumul de date al lumii, iar această cifră este așteptată să crească mai rapid decât multe alte industrii. AI ar putea accelera această tendință, permițând organizațiilor să genereze mult mai multe analize, recomandări, rezumate și insights operaționale la scară.

Într-adevăr, studii arată că AI generativ are potențialul de a crește semnificativ productivitatea pentru lucrătorii cunoașterii, cum ar fi consultanți, marketeri, ingineri, profesioniști din sănătate și specialiști în suport clienți. McKinsey estimează că ar putea crea până la 4,4 trilioane de dolari în valoare economică anuală prin automatizarea și accelerarea activităților, cum ar fi recuperarea informațiilor, comunicarea scrisă, diagnosticarea problemelor.

Cu toate acestea, organizațiile de sănătate nu au neapărat nevoie de mai multe date. Ei au nevoie de modalități mai bune de a agrega și operaționaliza datele într-un mod care să transforme insight-urile în acțiune. Fără o fundație operațională și tehnologică puternică, inițiativele AI pot crea mai multă complexitate, pot copleși personalul cu informații și pot lupta să furnizeze un ROI măsurabil.

AI este un strat de infrastructură, nu o altă aplicație

Pe măsură ce se extinde acest strat de inteligență, organizațiile de sănătate trebuie să se asigure că stivele tehnologice existente pot sprijini utilizarea AI la scară. În contrast cu generațiile anterioare de software pentru sănătate, AI nu este limitat la un singur flux de lucru, departament sau companie de software.

Liderii din sănătate ar trebui să înceteze să vadă AI ca o tehnologie de implementare strălucitoare și să înceapă să o vadă ca o provocare de pregătire operațională. Organizațiile care generează un ROI semnificativ din AI nu vor fi neapărat cele care investesc în cele mai multe unelte, ci cele care construiesc fluxurile de lucru, structurile de guvernanță și fundațiile de date necesare pentru a sprijini AI la scară. Dar pentru a ajunge acolo, parametrii realiști de succes și ghidurile trebuie stabilite intenționat pentru fiecare organizație.

Governanța determină dacă AI se extinde

Tehnologia singură nu determină succesul AI. Organizațiile au nevoie, de asemenea, de cadre de guvernanță care stabilesc cum sunt evaluate, implementate, monitorizate și măsurate soluțiile AI în timp.

Fără o guvernanță clară, diferite departamente pot adopta unelte AI separate sau contradictorii, creând standarde inconsistente în jurul calității datelor, securității, conformității și măsurării performanței. Provocarea devine și mai mare pe măsură ce AI se apropie de luarea deciziilor operaționale și clinice. Liderii au nevoie de încredere că datele subiacente sunt exacte, ieșirile pot fi încredințate și răspunderea rămâne clară atunci când recomandările generate de AI influențează fluxurile de lucru.

Pregătirea forței de muncă este la fel de importantă. Angajații au nevoie de îndrumări clare cu privire la modul în care recomandările generate de AI ar trebui integrate în fluxurile de lucru existente. Stabilirea mecanismelor de supraveghere, a criteriilor de succes măsurabile și a liniilor clare de răspundere ajută la asigurarea faptului că inițiativele AI rămân aliniate cu obiectivele organizației, mai degrabă decât devin experimente tehnologice deconectate. Implementările de succes se asociază, de obicei, cu o guvernanță puternică și o gestionare a proiectului disciplinată, incluzând milestonați definite, răspundere partajată între echipe și o disponibilitate de a limita personalizarea inutilă care poate încetini progresul fără a adăuga valoare semnificativă.

Arhitecturile moștenite sunt adesea cele mai mari bariere în calea succesului AI

Multe sisteme de sănătate au fost proiectate pentru fluxuri de lucru tranzacționale, nu pentru inteligență în timp real. Sisteme fragmentate, date izolate și o interoperabilitate slabă creează adesea obstacole mai mari pentru adoptarea AI decât tehnologia însăși.

De exemplu, un grup de specialitate sprijinit de capital privat poate trebui să normalizeze și să migreze date de la cinci platforme de înregistrare electronică a sănătății separate, după o strategie de achiziție rapidă. Acest lucru subliniază o provocare cu care se confruntă multe organizații de sănătate astăzi: pe măsură ce se extind prin fuziuni și achiziții, mediile tehnologice devin adesea mai fragmentate, nu mai puțin.

Înainte ca AI să poată furniza valoare semnificativă, organizațiile trebuie să stabilească, mai întâi, o fundație de infrastructură unificată capabilă să o sprijine.

Decizii mai bune, nu mai multe insight-uri

AI este extrem de bine echipat pentru a genera un flux nesfârșit de predicții, alerte și recomandări. Organizațiile care reușesc cu aceste insight-uri vor fi cele care integrează inteligența direct în fluxurile de lucru pentru a reduce complexitatea, mai degrabă decât a crea zgomot suplimentar.

Majoritatea organizațiilor nu au nevoie să scoată complet platformele lor de bază pentru a deveni gata pentru AI. Calea mai practică este optimizarea sistemelor existente, îmbunătățirea integrărilor și crearea unei fundații mai puternice care să permită AI să extindă atât valoarea, cât și durata de viață a investițiilor tehnologice actuale.

AI strategic este AI de succes

Organizațiile de sănătate investesc puternic în AI, dar tehnologia singură nu va determina cine reușește. Pe măsură ce AI devine încorporat în sistemele clinice, operaționale și administrative, adevăratul diferențiator va fi pregătirea infrastructurii.

Industria sănătății a petrecut ultimele decenii digitizând înregistrări, modernizând fluxurile de lucru și construind medii de îngrijire din ce în ce mai conectate.

Următoarea fază va determina dacă aceste investiții pot sprijini inteligența digitală a zilelor noastre. Liderii care se concentrează exclusiv pe adoptarea AI riscă să trateze tehnologia ca o soluție în căutarea unei probleme. Cei care se concentrează pe pregătire, mai întâi, vor fi mai bine echipați pentru a implementa AI în moduri care îmbunătățesc luarea deciziilor, îmbunătățesc performanța operațională și creează valoare măsurabilă pe întreaga organizație.

În cursa de a capitaliza AI, întrebarea nu mai este cine poate adopta tehnologia cel mai rapid. Este cine poate construi fundația cea mai puternică pentru a o susține.