ความท้าทายของ AI ในสาธารณสุขไม่ใช่การนำไปใช้ แต่เป็นการเตรียมพร้อม

องค์กรสาธารณสุขกำลังลงทุนอย่างหนักในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยมีการใช้จ่ายด้าน AI ถึง 1.4 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปี 2025 ซึ่งเพิ่มขึ้นเกือบสามเท่าจากปี 2024 องค์กรสาธารณสุขที่เคยถูกมองว่าเป็นลaggard ในด้านดิจิทัล ตอนนี้กำลังเป็นผู้นำในการนำ AI ไปใช้ในองค์กร โดยมีการใช้ AI ในอัตราที่สูงกว่า 2.2 เท่า เมื่อเทียบกับเศรษฐกิจโดยรวม

ความตื่นเต้นนี้เป็นเรื่องที่เข้าใจได้ AI มีศักยภาพในการลดภาระการบริหารจัดการ ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน สนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก และช่วยให้องค์กรสามารถจัดการกับแรงกดดันของแรงงานและทางการเงินได้ ผู้นำสาธารณสุขหลายคนมองว่า AI เป็นขั้นตอนสำคัญต่อไปในกระบวนการเปลี่ยนแปลงดิจิทัลของพวกเขา ตามรายงานของ McKinsey มี 85% ของผู้นำสาธารณสุขที่กำลังสำรวจหรือได้นำ AI ที่สร้างขึ้นมาใช้แล้ว ซึ่งบ่งชี้ถึงการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วจากการทดลองไปสู่การนำไปใช้จริง

อย่างไรก็ตาม องค์กรหลายแห่งพยายามสร้างอนาคตที่มี AI โดยพัฒนาระบบและข้อมูลที่ซับซ้อน ซึ่งไม่เคยถูกออกแบบมาเพื่อสนับสนุน AI มาแต่แรก

ความเร็วในการให้บริการผู้ป่วยนอกทำให้ปัญหากระบวนการทำงานที่มีอยู่รุนแรงขึ้น

ความท้าทายกำลังเพิ่มขึ้นเมื่อการดูแลสุขภาพกำลังเปลี่ยนไปนอกเหนือจากโรงพยาบาลแบบดั้งเดิม ตลาดศูนย์ศัลยกรรมผู้ป่วยนอกมีมูลค่ามากกว่า 70 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปี 2030 ซึ่งสะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงไปสู่การให้บริการสุขภาพที่กระจายและดิจิทัล

เมื่อระบบการดูแลสุขภาพเหล่านี้กลายเป็นแบบกระจายมากขึ้น องค์กรสาธารณสุขจำเป็นต้องจัดการสภาพแวดล้อมการทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้น เครือข่ายผู้ป่วยนอกหลายแห่งมักจะพึ่งพาระบบบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHRs) ระบบจัดตารางการนัดหมาย ระบบจัดการวงจรการเงิน และเครื่องมือรายงานที่ถูกนำมาใช้ในเวลาต่างๆ และมีวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน AI มีศักยภาพในการช่วยให้องค์กรสามารถจัดการกับความซับซ้อนเหล่านี้ได้ แต่ประสิทธิภาพของ AI ขึ้นอยู่กับการเข้าถึงข้อมูลที่เชื่อถือได้และเชื่อมโยงกัน

ความท้าทายที่แท้จริงอยู่ภายใต้เทคโนโลยีเอง องค์กรที่มีปัญหากระบวนการทำงานที่กระจัดกระจาย ข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน และระบบที่ไม่เชื่อมต่อกันจะพบว่า AI เพิ่มปัญหาเหล่านี้มากกว่าที่จะแก้ปัญหา

ข้อมูล: ผลกระทบมากกว่าความอุดมสมบูรณ์

สาธารณสุขผลิตข้อมูลประมาณ 30% ของปริมาณข้อมูลทั่วโลก และคาดว่าจะเติบโตเร็วกว่าหลายอุตสาหกรรม AI สามารถเร่งรัดเทรนด์นี้ได้โดยการทำให้องค์กรสามารถสร้างการวิเคราะห์ การแนะนำ การสรุป และข้อมูลเชิงลึกการทำงานได้มากขึ้น

ตามการศึกษาพบว่า AI ที่สร้างขึ้นมีศักยภาพในการเพิ่มผลผลิตของพนักงานที่มีความรู้สูง เช่น ผู้ให้คำปรึกษา ผู้ทำการตลาด วิศวกร ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพ และผู้เชี่ยวชาญด้านการสนับสนุนลูกค้า McKinsey คาดว่า AI จะสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจได้ถึง 4.4 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อปี โดยการทำให้การทำงานบางอย่างเป็นอัตโนมัติและเร็วขึ้น

อย่างไรก็ตาม องค์กรสาธารณสุขไม่จำเป็นต้องมีข้อมูลมากขึ้น แต่จำเป็นต้องมีวิธีการที่ดีกว่าในการรวบรวมและใช้ข้อมูลเพื่อเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นการดำเนินการ ไร้การวางรากฐานที่แข็งแกร่ง AI สามารถสร้างความซับซ้อนมากขึ้น ทำให้พนักงานรู้สึกอัดอั้นและไม่สามารถสร้างมูลค่าที่วัดได้

AI เป็นชั้นโครงสร้างพื้นฐาน ไม่ใช่แอปพลิเคชันอื่น

เมื่อชั้นข้อมูลนี้ขยายใหญ่ขึ้น องค์กรสาธารณสุขต้องแน่ใจว่าโครงสร้างพื้นฐานเทคโนโลยีของตนสามารถรองรับการใช้ AI ได้ AI ไม่ได้ถูกจำกัดไว้เพียงกระบวนการทำงานเดียวหรือหน่วยงานใดหน่วยงานหนึ่ง

ผู้นำสาธารณสุขควรหยุดมอง AI เป็นการนำเทคโนโลยีมาใช้ และเริ่มมอง AI เป็นความท้าทายในการเตรียมพร้อมการทำงาน องค์กรที่สร้างมูลค่าที่มีประสิทธิภาพจาก AI จะไม่ใช่ผู้ที่ลงทุนในเครื่องมือมากที่สุด แต่จะเป็นผู้ที่สร้างกระบวนการทำงาน ระบบการบริหารจัดการ และรากฐานข้อมูลที่จำเป็นในการรองรับ AI

การบริหารจัดการ决定ว่า AI จะขยายได้หรือไม่

เทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวไม่ได้กำหนดความสำเร็จของ AI องค์กรยังต้องการกรอบการบริหารจัดการที่กำหนดวิธีการประเมิน การใช้งาน การติดตาม และการวัดผล AI

ไร้การบริหารจัดการที่ชัดเจน หน่วยงานต่างๆ อาจนำ AI ที่แตกต่างกันมาใช้ ซึ่งอาจทำให้เกิดมาตรฐานที่ไม่สอดคล้องกันเกี่ยวกับคุณภาพข้อมูล ความปลอดภัย การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และการวัดผลการทำงาน การท้าทายจะยิ่งใหญ่ขึ้นเมื่อ AI เข้าใกล้การตัดสินใจทางคลินิกและทางปฏิบัติ

ความพร้อมของพนักงานก็มีความสำคัญเช่นกัน พนักงานต้องการคำแนะนำที่ชัดเจนเกี่ยวกับวิธีการนำคำแนะนำของ AI มาใช้ในการทำงาน การสร้างกลไกการกำกับดูแล การกำหนดเกณฑ์ความสำเร็จที่วัดได้ และการกำหนดความรับผิดชอบที่ชัดเจนจะช่วยให้แน่ใจว่าโครงการ AI ยังคงสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ขององค์กร

โครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่มักเป็นอุปสรรคที่สูง nhấtต่อความสำเร็จของ AI

หลายระบบสาธารณสุขถูกออกแบบมาเพื่อการทำงานแบบธุรกรรม ไม่ใช่การทำงานแบบเรียลไทม์ ระบบที่กระจัดกระจาย ข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน และการเชื่อมต่อที่ไม่ดี มักจะสร้างอุปสรรคที่ใหญ่กว่าเทคโนโลยี AI เอง

ตัวอย่างเช่น กลุ่มผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพที่ได้รับการสนับสนุนจากทุนเอกชนอาจต้องปรับและย้ายข้อมูลจาก 5 ระบบบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ที่แตกต่างกันหลังจากการเข้าซื้อกิจการอย่างรวดเร็ว ซึ่งเน้นย้ำถึงความท้าทายที่องค์กรสาธารณสุขหลายแห่งต้องเผชิญในปัจจุบัน

ก่อนที่ AI จะสามารถสร้างมูลค่าที่มีความหมาย องค์กรต้องสร้างรากฐานโครงสร้างพื้นฐานที่เป็นเอกภาพซึ่งสามารถรองรับ AI ได้

การตัดสินใจที่ดีกว่า ไม่ใช่ข้อมูลเชิงลึกมากขึ้น

AI มีความสามารถในการสร้างการคาดการณ์ การเตือน และคำแนะนำที่ไม่มีที่สิ้นสุด องค์กรที่ประสบความสำเร็จด้วยข้อมูลเหล่านี้จะเป็นผู้ที่รวมข้อมูลเชิงลึกเข้ากับการทำงานเพื่อลดความซับซ้อน ไม่ใช่เพิ่มความซับซ้อน

องค์กรส่วนใหญ่ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแพลตฟอร์มหลักของตนเพื่อให้พร้อมสำหรับ AI เส้นทางที่เป็นไปได้มากกว่าคือการปรับปรุงระบบที่มีอยู่ การปรับปรุงการเชื่อมต่อ และการสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งเพื่อให้ AI สามารถขยายมูลค่าและอายุการใช้งานของการลงทุนเทคโนโลยีปัจจุบัน

AI ที่มีกลยุทธ์คือ AI ที่ประสบความสำเร็จ

องค์กรสาธารณสุขกำลังลงทุนอย่างหนักใน AI แต่เทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวไม่ได้กำหนดว่าใครจะประสบความสำเร็จ เมื่อ AI ถูกฝังอยู่ในระบบการดูแลสุขภาพ การทำงาน และการบริหารจัดการที่หลากหลาย ตัวแยกแยะที่แท้จริงจะเป็นความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐาน

อุตสาหกรรมสาธารณสุขได้ใช้เวลาสองสามทศวรรษที่ผ่านมาในการดิจิทัล化บันทึก การปรับปรุงกระบวนการทำงาน และสร้างสภาพแวดล้อมการดูแลสุขภาพที่เชื่อมต่อกันมากขึ้น

ระยะต่อไปจะเป็นการกำหนดว่าการลงทุนเหล่านี้สามารถรองรับปัญญาประดิษฐ์ของปัจจุบันได้หรือไม่ ผู้นำที่มุ่งเน้นไปที่การนำ AI มาใช้เพียงอย่างเดียวมีความเสี่ยงต่อการรักษาเทคโนโลยีเป็นวิธีแก้ปัญหา ผู้นำที่มุ่งเน้นไปที่การเตรียมพร้อมก่อนจะพร้อมที่จะนำ AI ไปใช้เพื่อปรับปรุงการตัดสินใจ การทำงาน และสร้างมูลค่าที่วัดได้ภายในองค์กร

ในการแข่งขันเพื่อใช้ประโยชน์จาก AI คำถามไม่ใช่ว่าใครสามารถนำเทคโนโลยีนี้มาใช้เร็วที่สุด แต่เป็นว่าใครสามารถสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งที่สุดเพื่อรักษาไว้ได้