ทำไม AI ในสาธารณสุขถูกใช้ในที่ที่ไม่ถูกต้อง

อุตสาหกรรมกำลังไล่ตามปัญหาที่ไม่ถูกต้อง

เรื่องที่พูดถึงมากที่สุดใน AI สาธารณสุขในปัจจุบันคือเรื่องของความเป็นอิสระ AI สามารถวินิจฉัยโรคได้หรือไม่? AI สามารถสั่งยาที่เหมาะสมได้หรือไม่? AI จะสามารถแทนที่แพทย์ได้หรือไม่?

เราไม่ต้องคิดถึงเรื่องเหล่านี้อีกต่อไปเพราะเรามีตัวอย่างจริงของการนำ AI ไปใช้ในสาธารณสุขแล้ว รัฐยูทาห์เปิดประตู ให้ AI ที่มีความเป็นอิสระในการต่ออายุใบสั่งยาทางการแพทย์ผ่าน sandbox การกำกับดูแลของรัฐอื่นๆ กำลังดูว่าโครงการนำร่องเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความปลอดภัยและประสิทธิภาพที่ยอมรับได้

แต่ฉันคิดว่าการคิดถึงการแทนที่แพทย์ด้วย AI เป็นเรื่องที่อุตสาหกรรมควรเริ่มต้นไม่ถูกต้อง

ก่อนที่เราจะถามว่า AI สามารถดูดซับความสัมพันธ์ทางคลินิกได้มากน้อยเพียงใด เราควรแก้ไขปัญหาที่ง่ายและเร่งด่วนที่อยู่ตรงหน้าเรา แพทย์ถูกครอบงำด้วยงานบริหาร Patients ยังคงไม่สามารถเข้ารับการนัดหมายได้เนื่องจากการเข้าถึงถูกจำกัดโดยไม่ใช่ความต้องการของผู้ป่วย แต่โดยเวลาแพทย์ที่ใช้ได้ นั่นคือที่ที่การรอเริ่มต้น และนั่นคือที่ที่ AI ต้องการอย่างเร่งด่วนเพื่อลดภาระการทำงาน

สิ่งนี้尤其รู้สึกได้ในการดูแลสุขภาพจิต Around 22 ล้านคนอเมริกัน มีอาการ ADHD และความผิดปกติของความวิตกกังวลส่งผลต่อประมาณ 19% ของผู้ใหญ่ใน美國 ในหนึ่งปี ซึ่งเท่ากับประมาณ 31% ในช่วงชีวิต ทั้งสองสภาพสามารถรักษาได้ แต่ ล้านคน ไม่ได้รับการดูแลที่แนะนำตามแนวทาง ปัญหาไม่ใช่การขาดความตระหนัก เนื่องจากแม้แต่การมองย้อนกลับไปที่ตลาดก็จะแสดงให้เห็นถึงเครื่องมือ自助 เนื้อหา ติดตาม และแอปที่เป็นมิตรกับ ADHD แต่ช่องว่างที่แท้จริงคือการเข้าถึงการดูแลทางคลินิก การวินิจฉัย และการบริหารยาที่เหมาะสมเมื่อเหมาะสม

บทความนี้ให้เหตุผลว่าจุดเริ่มต้นที่ง่ายกว่านี้ AI มีบทบาทที่มีผลตอบแทนสูงสุดในการบริหารจัดการในสาธารณสุข การใช้ AI ในการดูแลทางคลินิกอาจสร้างปัญหาได้มากกว่าประโยชน์ หากเราต้องการให้ AI เป็นส่วนหนึ่งของการดูแลที่เชื่อถือได้ เราต้องใช้ AI ก่อนที่ที่ที่มีภาระหนักและผลประโยชน์ที่เกิดขึ้นทันที

ข้อมูลที่แสดงให้เห็นว่า AI สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

มีรูปแบบที่ปรากฏขึ้นอย่างรวดเร็วเมื่อคุณสร้างในสาธารณสุข ไม่ว่าคุณจะจ้างแพทย์คนไหน ภายในไม่กี่เดือน แพทย์คนนั้นก็จะเต็มเวลาแล้ว เราได้เห็นสิ่งนี้ซ้ำแล้วซ้ำอีก สิ่งนี้ไม่ได้หมายความว่ามีเพียงการขาดแคลนผู้ให้บริการเท่านั้น แต่ยังรวมถึงว่าเวลาแพทย์ถูกใช้ไปกับอะไรเมื่อผู้ป่วยเริ่มเข้ารับการรักษา

ในจิตแพทย์ ประมาณ 80% ของการนัดหมายเป็นการนัดหมายติดตามผล ซึ่งไม่ใช่การพบปะทางคลินิกที่ซับซ้อน การนัดหมายเหล่านี้มักจะเป็นผู้ป่วยที่มั่นคงซึ่งกำลังดำเนินการต่อตามแผนการรักษาเดิม การตรวจสอบอาการ และการต่ออายุใบสั่งย nếuทุกอย่างยังคงเหมาะสม การนัดหมายเหล่านี้มีน้ำหนักเต็มของเอกสาร การตรวจสอบ ประวัติ และการทำงานของใบสั่งยา Providers ใช้เวลาเฉลี่ย 16 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ ในการทำงานบริหารจัดการ ซึ่งเป็นเวลาที่สามารถใช้สำหรับผู้ป่วยใหม่หรือการดูแลผู้ป่วยที่ซับซ้อนได้

สิ่งนี้คือที่ที่การอภิปรายเกี่ยวกับ AI ในสาธารณสุขไม่เชื่อมโยงกับ现実การทำงาน AI สามารถช่วยสนับสนุนกระบวนการเหล่านี้ได้อย่างมีประโยชน์และวัดผลได้

หากคุณกู้คืนเวลานั้น คุณไม่เพียงแต่ลดภาระการทำงานของแพทย์ แต่ยังเปิดเวลาให้กับผู้ป่วยใหม่ด้วย การรอเป็นปัญหาการเข้าถึงสาธารณสุขที่สำคัญ ผู้ป่วยมักต้องรอเป็นเวลาหลายสัปดาห์เพื่อเข้ารับการนัดหมาย และการเข้าถึงยังคงไม่เท่าเทียมกันในพื้นที่ต่างๆ HHS ยังคงเน้น ว่าชุมชนชนบทและพื้นที่แนวหน้าเผชิญกับปัญหาการขาดแคลนผู้ให้บริการและความสนับสนุนด้านสุขภาพจิต และอ้างถึงการดูแลทางไกลเป็นวิธีการเพิ่มการเข้าถึงการดูแลสุขภาพจิต

ทำไมสาธารณสุขจึงเป็นอุตสาหกรรมที่ยากที่สุดในการใช้ AI

สาธารณสุขอาจดูเหมือนมาตรฐานจากภายนอก แต่ในความเป็นจริงมีทั้งมาตรฐานและความแตกต่าง

มีแนวทางและกฎระเบียบที่แน่นอน แต่ละแพทย์ก็มีวิธีการทำงานและระเบียบปฏิบัติที่แตกต่างกัน AI ต้องคำนึงถึงความแตกต่างนี้โดยไม่หลุดออกจากมาตรฐานการดูแล นี่เป็นเรื่องที่ยากกว่าการสร้างแบบจำลองที่ทำงานได้ดีในตัวอย่าง

เมื่อพูดถึงกฎระเบียบ การปฏิบัติตามกฎระเบียบมักจะซ้อนกัน ใบอนุญาตของรัฐ องค์กรของรัฐบาลกลาง HIPAA ระบบติดตามใบสั่งยา ฐานข้อมูลของรัฐ และระเบียบปฏิบัติทางคลินิกภายในสอดคล้องกัน การดำเนินการตามกฎระเบียบที่ถูกต้องในรัฐหนึ่งอาจไม่ถูกต้องในรัฐอื่น กระบวนการที่ดูเหมือนไม่มีอันตรายในมุมมองของผลิตภัณฑ์อาจกลายเป็นอันตรายเมื่อเกี่ยวข้องกับการสั่งยา การระบุตัวตนของผู้ป่วย การเก็บบันทึก หรือการตรวจสอบ

ส่วนข้อมูลไม่ได้ตรงไปตรงมาเหมือนที่คิดไว้ ในสาธารณสุข คุณไม่สามารถเชื่อมต่อเครื่องมือทั่วไปและเริ่มเรียนรู้จากพฤติกรรมของผู้ใช้ได้ เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลและข้อมูลที่มีอยู่บางอย่างไม่เหมาะสมเนื่องจากกฎระเบียบ HIPAA เว้นแต่จะถูกเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญ คุณมักต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่กำหนดเองตั้งแต่ต้น เช่น วิธีการจัดเก็บข้อมูล การประมวลผล การตรวจสอบ และการนำเสนอข้อมูลภายในกระบวนการ

แต่สิ่งที่สำคัญที่สุดคือต้นทุนของการทำผิดพลาดในสาธารณสุขมีค่าใช้จ่ายสูง

ผลลัพธ์ที่มีข้อบกพร่องอาจทำให้เกิดความไม่สะดวกในอุตสาหกรรมอื่น แต่ในสาธารณสุข อาจส่งผลต่อคุณภาพการรักษา ความปลอดภัยของผู้ป่วย พฤติกรรมในการสั่งยา หรือการเปิดเผยต่อการกำกับดูแล สุขภาพของมนุษย์ไม่ใช่สิ่งที่เราสามารถเล่นด้วยเพื่อปรับปรุงโมเดล AI ของเราได้ และควรใช้เป็นหลักการในการช่วยให้เราเข้าใจว่า AI สามารถนำมาใช้ได้แรกในอุตสาหกรรมนี้

การนำ AI ไปใช้ในระดับสูงสุดในการดูแลสุขภาพคือการบริหารจัดการ

หวังว่าฉันจะเน้นย้ำถึงความสำคัญของการเปลี่ยนการมุ่งเน้นของเราจากการทดแทนแพทย์ด้วย AI ไปสู่การลดการเสียดสีในการทำงานรอบๆ แพทย์ ฉันจะขยายความในเรื่องนี้ในทางปฏิบัติ

การสร้างเอกสาร. AI สามารถเขียนและสร้างเอกสารในระหว่างการนัดหมายได้ ซึ่งลดภาระการทำงานของแพทย์ และทำให้การทำงานเสร็จสิ้นภายในวันเดียวกันมากขึ้น ในโครงสร้างภายในของ MEDvidi เครื่องสร้างเอกสารอัปเดตเอกสารอย่างต่อเนื่องระหว่างการนัดหมาย และออกแบบมาเพื่อลดเวลาในการเขียนเอกสาร

การตรวจสอบเอกสาร. AI ยังสามารถตรวจสอบเอกสารเทียบกับระเบียบปฏิบัติภายในและแจ้งเตือนการเบี่ยงเบนไปก่อนที่จะถึงขั้นตอนการสั่งยา การตรวจสอบคุณภาพสาธารณสุขส่วนใหญ่ยังคงเป็นแบบไม่สมบูรณ์และทำด้วยมือ ดังนั้นโดยการตรวจสอบการพบปะทุกครั้งแทนที่จะเป็นตัวอย่างเล็กๆ การปฏิบัติตามกฎระเบียบจึงมีความชัดเจนและสม่ำเสมอมากขึ้น

การทำงานก่อนการนัดหมาย. เวลาของแพทย์จำนวนมากถูกใช้ก่อนการตัดสินใจทางคลินิกในเรื่องต่างๆ เช่น การตรวจสอบตัวตน การตรวจสอบฐานข้อมูลของรัฐ การตรวจสอบประวัติทางการแพทย์ การค้นหาสิ่งบ่งชี้ที่อาจบ่งบอกถึงพฤติกรรมที่ไม่เหมาะสมหรือการขาดเอกสาร ไม่มีสิ่งเหล่านี้ที่ต้องใช้การตัดสินใจ แต่ทั้งหมดนี้ใช้เวลาซึ่งเป็นสิ่งที่ AI สามารถช่วยได้

การบริหารยาที่มีเสถียรภาพ. การดูแลติดตามที่มีเสถียรภาพคือที่ที่ AI สามารถช่วยได้มาก โดยเฉพาะสำหรับผู้ป่วยที่การรักษาไม่เปลี่ยนแปลง AI สามารถช่วยจัดการกระบวนการต่ออายุใบสั่งยาและเตรียมเอกสาร ในขณะที่แพทย์ยังคงทบทวนและอนุมัติการตัดสินใจสุดท้าย นี่เป็นรูปแบบที่แตกต่างจากการดูแลอิสระเต็มรูปแบบ เนื่องจากมีความแคบ มีความปลอดภัย และเกี่ยวข้องกับปัญหาที่แท้จริงในระบบมากขึ้น

ทุกกรณีการใช้งานมีสิ่งหนึ่งที่เหมือนกัน คือการประหยัดเวลาในลักษณะที่ขยายความสามารถในการดูแล นี่คือข้อโต้แย้งที่สำคัญของฉันว่าทำไมฉันจึงเห็นว่าการบริหารจัดการเป็นสถานที่ที่มีผลตอบแทนสูงสุดในการใช้ AI ก่อน

สถาปัตยกรรม AI ที่เหมาะสมสำหรับการตั้งค่าทางคลินิก

การแทนที่แพทย์เป็นอีกหนึ่งเรื่องราวที่ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับ AI ซึ่งสร้างความกังวลให้กับแพทย์ มีแบบจำลองที่เป็นประโยชน์และจำเป็นมากกว่านั้น ซึ่งก็คือการเสริมสร้างแพทย์โดยใช้ AI ในสาธารณสุข

ภายในสถาปัตยกรรมนี้ แพทย์มีคำสั่งสุดท้ายเกี่ยวกับการตัดสินใจทางคลินิกทุกครั้ง แผนการรักษาจะยังคงทบทวนและอนุมัติโดยแพทย์ที่ได้รับใบอนุญาต AI เพียงแต่จัดการกับเรื่องยุ่งยากของเอกสาร การตรวจสอบ ชั้นการตรวจสอบ และงานซ้ำๆ รอบการนัดหมาย นี่คือวิธีที่ปลอดภัยที่สุดในการปรับปรุงประสิทธิภาพและรักษาความรับผิดชอบ

AI ในสาธารณสุขต้องการข้อมูลทางคลินิกที่แท้จริง เนื่องจากแบบจำลองที่มีอยู่และชุดข้อมูลทั่วไปไม่เพียงพอ กระบวนการทางคลินิกมีความเฉพาะเจาะจงมาก ระเบียบปฏิบัติมีความซับซ้อน และความเสี่ยงในการผิดพลาดมีขนาดเล็ก AI ระบบที่ได้รับการฝึกฝนจากชุดข้อมูลที่เป็นเอกลักษณ์ของการนัดหมายผู้ป่วยต่อเดือน โดยมีการทบทวนและความสม่ำเสมอของระเบียบปฏิบัติภายในกระบวนการควรเป็นพื้นฐานของระบบใดๆ ที่เข้าสู่สาขานี้

สำหรับแพทย์ สถาปัตยกรรมนี้ช่วยลดเวลาที่เสียไปกับการทำงานบริหารจัดการและจัดสรรเวลาให้กับผู้ป่วยใหม่และผู้ป่วยที่มีกรณี phức tạpมากขึ้น สำหรับผู้ป่วย สิ่งนี้ให้การเข้าถึงสาธารณสุขที่เร็วขึ้นในราคาถูกกว่า และมีความสม่ำเสมอในการจัดทำเอกสารและการให้บริการ ผู้กำกับดูแลก็มีประโยชน์โดยมีความชัดเจนมากขึ้น เนื่องจากระบบปัจจุบันมักจะซ่อนความไม่สม่ำเสมอไว้ภายในกระบวนการที่กระจายออกไป การใช้ AI ที่ถูกต้องทำให้กระบวนการทำงานมีความชัดเจนและตรวจสอบได้ง่ายกว่าเอกสารที่ทำด้วยมือ

โดยการเป็นเครื่องมือที่เชื่อถือได้ภายในกระบวนการที่วัดผลได้ AI กลายเป็นเครื่องมือที่เชื่อถือได้ในการปรับปรุงพื้นที่ที่อุตสาหกรรมที่สำคัญนี้ต้องดิ้นรน

สรุป

เมื่อคน抱怨แพทย์ของพวกเขาว่าไม่สนใจ พวกเขากำลังเห็นปัญหาที่แท้จริง แพทย์ของคุณเหมือนลูกโป่งที่ถูกเจาะจุดจากทุกด้านด้วยงานยุ่งๆ และซ้ำๆ

แทนที่จะรีบเข้าขบวนรถไฟที่กลัวว่าใครจะถูกปลดออกก่อนเพราะ AI สิ่งที่สมเหตุสมผลมากกว่า โดยเฉพาะในสาธารณสุข คือการใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อแก้ไขปัญหาที่มนุษย์ยากจะทำได้ สิ่งที่ทำให้ AI มีประโยชน์คือความไม่เหนื่อยล้า ซึ่งเป็นสิ่งที่แพทย์ไม่มี

เข้าใจได้ว่าทำไมสาธารณสุขจึงยากที่จะทำให้กลายเป็นระบบอัตโนมัติ เนื่องจากมีกฎระเบียบที่ซับซ้อน ความแตกต่างในการทำงานของแพทย์ ความต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่กำหนดเอง และต้นทุนของการผิดพลาดที่สูง อย่างไรก็ตาม มีการขัดขวางการทำงานบริหารจัดการที่สามารถแก้ไขได้ด้วยเทคโนโลยีนี้ มาทำให้มันเกิดขึ้น

ไม่เริ่มต้นที่การขัดขวางการทำงานบริหารจัดการ AI ในทางคลินิกจะดิ้นรนเพื่อสร้างความไว้วางใจจากผู้คนในวงกว้างเมื่อความสามารถของมันพัฒนาไปไกลกว่าที่ทำได้ในปัจจุบัน

ฉันคิดว่าแบบจำลองระยะสั้นคือเรื่องง่าย AI ตรวจสอบประวัติ ตรวจสอบสิ่งบ่งชี้ที่อาจบ่งบอกถึงการขาดเอกสาร ตรวจสอบตัวตน สร้างเอกสาร และเตรียมกระบวนการต่ออายุใบสั่งยา ในขณะที่แพทย์ทบทวนและอนุมัติการตัดสินใจสุดท้าย สิ่งที่เคยต้องใช้เวลา 20 นาทีในการนัดหมายติดตามที่มีเสถียรภาพสามารถกลายเป็นกระบวนการที่สั้นขึ้น สะอาดขึ้น และปลอดภัยขึ้น

อาจดูไม่สำคัญบนกระดาษ แต่นี่คือการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในระบบที่ยังคงเป็นระบบด้วยมือมนุษย์มานานและส่งผลกระทบต่อทุกคน