ИИ в здравоохранении: от обещаний к практике

Здравоохранение никогда не имело больше технологических обещаний или больше давления, чтобы оправдать их, чем сейчас.

Инновации с технологиями просто ошеломляют. Генеративный ИИ создает апелляции, суммирует клинические заметки, питает амбиентные инструменты и позволяет пациентам взаимодействовать с медицинскими работниками на дому. Более 96% стационарных больниц США сейчас используют системы электронных медицинских записей. Это должно быть эпохой бесперебойной, интеллектуальной помощи. Но где-то между потенциалом и практикой, импульс теряется.

Устаревшая инфраструктура, фрагментированное управление, усталость медицинских работников и расширяющиеся пробелы в ресурсах продолжают замедлять прогресс. Еще более сложной является та проблема, что плательщики, поставщики и пациенты продвигаются в своем собственном темпе, каждый из которых строит цифровые возможности без общего ритма.

Между тем, давление на предоставление лучшей помощи при меньших затратах растет. Более 700 больниц США, многие из которых расположены в сельских районах, находятся под угрозой закрытия. Изменения в законодательстве могут еще больше сократить покрытие для миллионов.

В этот момент именно масштабируемые инновации могут действительно преобразить уход. Чтобы инновации были устойчивыми, здравоохранение должно встроить их в реальные рабочие процессы, основать их на взаимодействии, управлять ими намеренно и строить для согласованности во всей системе.

Все инновируют. Почему это все равно кажется оторванным?

Проблема начинается, когда инновации происходят в изоляции. Системы здравоохранения экспериментируют с ГенИИ и цифровыми инструментами, но без общей инфраструктуры или согласованности на уровне всего предприятия, эти пилотные проекты редко масштабируются.

Только одна из четырех систем имеет модели управления, чтобы ответственно управлять использованием ГенИИ, и большинство все еще борются с фрагментированными средами данных. Вместо того, чтобы упростить уход, это часто добавляет больше сложности к тому, как медицинские работники работают.

Возьмем, к примеру, цикл доходов, ИИ может теперь создавать апелляции за несколько минут, но плательщики все еще обрабатывают их вручную. Это создает асимметрию и увеличивает административные затраты.

Что нужно, чтобы масштабировать ИИ в здравоохранении

Чтобы двигаться вперед, лидерам необходимо проектировать на сходимость. Это означает, что инновации должны стать частью того, как помощь фактически работает: соединение точек между командами и обеспечение того, чтобы каждый усилие приводило к лучшим результатам для всех ключевых заинтересованных сторон.

Вот, как выглядит этот сдвиг в действии:

1. Перепроектирование рабочей силы, а не ее замена

Масштабируемые инновации в здравоохранении начинаются с суровой истины: системы здравоохранения не сдвинутся с места, если они не переосмыслят, как фактически работают команды по уходу. В 2024 году 57% руководителей систем здравоохранения цитируют нехватку рабочей силы как одну из главных стратегических проблем. Недостаточная готовность рабочей силы также является одним из трех главных препятствий для цифровой трансформации. Это подчеркивает широко распространенный разрыв между развертыванием и человеческой готовностью на местах.

Передовые поставщики реагируют на это различными способами:

• Они инвестируют в устойчивость рабочей силы. Медсестрам предлагают роли, сочетающие технологии и клинические навыки, не для замены клинического чутья, а для его укрепления.
• Они развертывают инструменты ГенИИ, которые снижают когнитивную нагрузку. Например, амбиентная документация помогает медицинским работникам автоматизировать ведение заметок и выявлять риски повторной госпитализации. Сводки перед посещением также становятся важными, поскольку они предоставляют контекст пациента до посещения, чтобы упростить оказание помощи.
• И они возвращают время и возможности, перепроектировывая рабочие процессы. Перепроектирование рабочих процессов, в сочетании с умной делегацией, имеет потенциал принести экономию времени от 15 до 30% на смену, что достаточно, чтобы ликвидировать пробел в почти 300 000 медсестер в стационарах^[8].

Это являются факторами, способствующими более устойчивой модели ухода. Инновации должны основываться на опыте тех, кто оказывает помощь, чтобы добиться успеха.

2. Создание рамок управления изменениями для ИИ

Нет универсального подхода для использования ИИ в здравоохранении. Это не просто еще один технологический выпуск.

В отличие от миграций в облако, где лидирует инфраструктура, ИИ требует, чтобы мы сначала понимали работу, что требует когнитивных усилий, что создает трение и где поддержка наиболее необходима. Центры совершенства помогают поставщикам сделать это правильно.

Эти центры формализуют управление, согласовывают рабочие процессы и обеспечивают безопасность, справедливость и доверие при развертывании. Без них инновации рискует застрять на поверхности, полезной в теории, но оторванной от практики ухода.

В Джонс Хопкинсе предсказательный приборный щит управления, разработанный совместно с командами медицинских работников, стал неотъемлемой частью ежедневного принятия решений. Это то, что называется интеграцией. Чтобы ИИ масштабировался, он должен сначала вписаться в ритм ухода.

3. Снижение разрыва доверия в клиническом ИИ

Инновации не одинаково приветствуются во всей системе здравоохранения. ИИ нашел свое место в заднем офисе здравоохранения, но в клинических условиях он все еще находит свой голос. Автоматизация быстро масштабируется, где ставки ниже, как выставление счетов и апелляции, но когда речь идет о диагностике, триаже или планировании ухода, колебания более глубокие. Это понятно; медицинские работники на передовой линии просят доверять инструментам, которые они не помогли создать, в средах, где ошибки несут реальные человеческие издержки.

Это не означает, что клинические инновации должны остановиться. Это означает, что они должны быть направлены иначе.

Чтобы ИИ действительно сделал разницу в клинической практике, он должен облегчить нагрузку на медицинских работников. Возможность заключается в поддержке медицинских работников в задачах, таких как стратификация рисков здоровья населения, наблюдение и управление мощностью. Когда ИИ дополняет процесс принятия решений, снижает когнитивную усталость и естественно вписывается в то, как оказывается помощь, он строит доверие.

4. Переопределение ROI за пределами долларов

Нам нужно рассматривать ROI с более широкой точки зрения, если мы хотим масштабировать ИИ в здравоохранении. Когда мы определяем ROI через экономию средств и сокращение бюджета, мы можем упустить из виду то, что действительно важно. Успех должен демонстрировать лучшие результаты и более сильную связь между медицинскими работниками и пациентами.

В среде, где так много работы, которая имеет значение, такая как координация ухода, клиническая суммаризация и взаимодействие между поставщиками и пациентами, не является直接о оплачиваемой, возврат на инвестиции не может измеряться только в долларах. Он должен учитывать время, возвращенное, доверие, построенное, и уход, оказанный более вдумчиво.

Передовые системы здравоохранения начинают менять разговор. Они фокусируются на том, что улучшает уход, а не измеряют успех только тем, что автоматизируется. Делаем ли мы повседневные задачи проще для медицинских работников? Освобождаем ли мы время, чтобы быть рядом с пациентами? Это вопросы, которые должны быть ответлены с ясностью каждый день.

Переосмысление ИИ в здравоохранении через уход, возглавляемый человеком

Следующий рубеж для ИИ в здравоохранении – его дополнение. Системы переходят от автоматизации заднего офиса к интеллекту, ориентированному на пациента, используя ИИ, который помогает записаться на прием, диагностировать симптомы и интерпретировать записи для принятия решений. Если спроектировано правильно, эти инструменты строят доверие, снижают когнитивную нагрузку, улучшают доступ и освобождают время для связи с пациентами.

Почти 60% руководителей здравоохранения теперь ставят ГенИИ в качестве одного из главных приоритетов инвестиций, и 79% остаются оптимистами относительно долгосрочного роста. Тем не менее, 70% цитируют неопределенность регулирования как главное препятствие для масштабирования.

Путь вперед требует смелого лидерства поставщиков. Прогресс не будет достигнут за счет впечатляющих развертываний или быстрых побед. Он будет достигнут за счет выполнения работы, которая действительно продвигает систему вперед. Это включает в себя ликвидацию системных потерь, создание общих основ данных между плательщиками и поставщиками, установление прочной рамки управления изменениями и фокусировку на измеримой ценности, как финансовой, так и нефинансовой.

Пора нам начать формировать ИИ в нечто более фундаментальное, надежное, прозрачное и глубоко настроенное на реалии ухода. Воздействие ИИ заключается в том, чтобы незаметно и безупречно обеспечивать каждый рабочий процесс, каждое решение, каждое взаимодействие. И в конце концов,真正ный прогресс заключается в том, насколько осмысленно мы приближаем технологию к людям, которым она предназначена.