Виклик штучного інтелекту в сфері охорони здоров’я полягає не в впровадженні, а в готовності

Організації охорони здоров’я вкладають великі кошти в штучний інтелект, з витратами на штучний інтелект, які становлять 1,4 мільярда доларів у 2025 році, що майже в тричі перевищує рівень 2024 року. Колись вважалися цифровими відсталими, організації охорони здоров’я тепер встановлюють темп для впровадження штучного інтелекту в підприємствах, розгортаючи штучний інтелект у 2,2 раза швидше темпу порівняно з загальною економікою.

Підтримка є зрозумілою. Штучний інтелект обіцяє зменшити адміністративне навантаження, покращити операційну ефективність, підтримувати клінічне прийняття рішень та допомогти організаціям орієнтуватися в зростаючих труднощах з персоналом та фінансовими проблемами. Багато керівників охорони здоров’я бачать штучний інтелект як наступний великий крок у своєму цифровому трансформаційному шляху. Насправді, згідно з даними McKinsey, 85% керівників охорони здоров’я досліджують або вже впровадили можливості генерації штучного інтелекту, що свідчить про швидкий перехід від експериментів до впровадження.

Все ж таки багато організацій намагаються побудувати майбутнє, засноване на штучному інтелекті, на основі людських ускладнених робочих процесів. На жаль, ці системи та середовища даних ніколи не були розроблені для підтримки його.

Очікування швидкості амбулаторного лікування посилює існуючі проблеми робочих процесів

Виклик ставає все більш терміновим, оскільки допомога переходить за межі традиційної лікарняної обстановки. Ринок амбулаторних хірургічних центрів sám очікується перевищити 70 мільярдів доларів до 2030 року, що відображає ширший рух до децентралізованої, цифрової першої доставки медичної допомоги.

Як ці системи допомоги стають все більш розподіленими, організації охорони здоров’я повинні керувати все більш складними операційними середовищами. Багатосайтові амбулаторні мережі часто залежать від поєднання електронних медичних записів (ЕМЗ), систем планування, платформ циклу доходів та інструментів звітності, які були впроваджені в різний час і для різних цілей. Хоча штучний інтелект має потенціал допомогти організаціям орієнтуватися в цій складності, його ефективність залежить від доступу до послідовної, підключеної та надійної інформації по всьому підприємству. Чим більше децентралізована допомога, тим важливіше встановити операційні та технологічні основи, які дозволяють штучному інтелекту функціонувати ефективно.

Але справжній виклик лежить під самою технологією. Організації, які вже борються з фрагментованими процесами, несумісними даними та відключеними системами, виявлять, що штучний інтелект посилює ці проблеми, а не вирішує їх.

Дані: вплив над надлишком

Організації охорони здоров’я вже виробляють приблизно 30% обсягу даних світу, і ця цифра очікується зростати швидше, ніж у багатьох інших галузей. Штучний інтелект міг би прискорити цю тенденцію, дозволяючи організаціям генерувати ще більше аналізів, рекомендацій, підсумків та операційних прозрень у масштабі.

Ведь дослідження показують, що генерація штучного інтелекту має потенціал значно збільшити продуктивність працівників знань, таких як консультанти, маркетологи, інженери, фахівці охорони здоров’я та спеціалісти служби підтримки клієнтів. McKinsey оцінює, що це може створити до 4,4 трильйона доларів річної економічної вартості за рахунок автоматизації та прискорення діяльності, таких як отримання інформації, письмова комунікація та діагностика проблем.

Але організації охорони здоров’я не обов’язково потребують більше даних. їм потрібні кращі способи агрегувати та оперціоналізувати дані таким чином, щоб перетворити прозріння в дії. Без сильної операційної та технологічної основи ініціативи штучного інтелекту можуть створити ще більшу складність, перегрузити персонал інформацією та боротися з доставкою вимірюваної ROI.

Штучний інтелект – це шар інфраструктури, а не ще одна програма

Як цей інтелектуальний шар розширюється, організації охорони здоров’я повинні забезпечити, щоб їхні існуючі технологічні стеки могли підтримувати використання штучного інтелекту у масштабі. На відміну від попередніх поколінь програмного забезпечення для охорони здоров’я, штучний інтелект не обмежується одним робочим процесом, відділом чи компанією-постачальником програмного забезпечення.

Керівники охорони здоров’я повинні停止 вважати штучний інтелект блискучим технологічним розгортанням і почати вважати його операційним викликом готовності. Організації, які генерують значну ROI від штучного інтелекту, не обов’язково будуть тими, які інвестують у найвищі інструменти, а тими, які будують робочі процеси, структури управління та дані основи, необхідні для підтримки штучного інтелекту у масштабі. Але щоб досягти цього, реалістичні параметри успіху та керівні принципи повинні бути намерено встановлені для кожної окремої організації.

Управління визначає, чи масштабується штучний інтелект

Технологія сама по собі не визначає успіх штучного інтелекту. Організації також потребують кадрових структур, які встановлюють, як рішення штучного інтелекту оцінюються, розгортаються, контролюються та вимірюються з часом.

Без чіткого управління різні відділи можуть прийняти окремі або суперечливі інструменти штучного інтелекту, створюючи несумісні стандарти навколо якості даних, безпеки, відповідності та вимірювання продуктивності. Виклик стає ще більшим, коли штучний інтелект наближається до операційного та клінічного прийняття рішень. Керівники потребують впевненості, що основні дані точні, виходи можна довіряти, а відповідальність залишається чіткою, коли рекомендації, згенеровані штучним інтелектом, впливають на робочі процеси.

Готовність робочої сили є рівною важливістю. Працівники потребують чіткої керівництва щодо того, як рекомендації, згенеровані штучним інтелектом, повинні бути включені до існуючих робочих процесів. Встановлення механізмів нагляду, вимірюваних критеріїв успіху та чітких ліній відповідальності допомагає забезпечити, щоб ініціативи штучного інтелекту залишаються вирівняними з організаційними цілями, а не стають відключеними технологічними експериментами. Успішні реалізації зазвичай поєднують сильне управління з дисциплінованим управлінням проектами, включаючи визначені віхі, спільну відповідальність між командами та готовність обмежувати непотрібну настройку, яка може сповільнити прогрес без додавання значної вартості.

Спадкові архітектури часто є найбільшими бар’єрами для успіху штучного інтелекту

Багато систем охорони здоров’я були розроблені для транзакційних робочих процесів, а не для операційної інтелекту в реальному часі. Фрагментовані системи, сілові дані та погана міжопераційна сумісність часто створюють більші перешкоди для впровадження штучного інтелекту, ніж сама технологія.

Наприклад, приватна компанія зі спеціальною групою може потребувати нормалізації та міграції даних з п’яти окремих платформ електронних медичних записів після швидкої стратегії придбання. Це підкреслює виклик, з яким багато організацій охорони здоров’я стикаються сьогодні: коли вони розширюються через злиття та поглинання, технологічні середовища часто стають більш фрагментованими, а не менш.

Перед тим, як штучний інтелект зможе доставити значну вартість, організації повинні спочатку встановити основу уніфікованої інфраструктури, здатної підтримувати його.

Кращі рішення, а не більше прозрень

Штучний інтелект надзвичайно добре обладнаний для генерації нескінченного потоку прогнозів, попереджень та рекомендацій. Організації, які успішно впровадять ці прозріння, будуть тими, які інтегрують інтелект безпосередньо до робочих процесів для зменшення складності, а не створення додаткового шуму.

Більшість організацій не потребують повністю видалити свої основні платформи, щоб стати готовими до штучного інтелекту. Більш практичний шлях полягає в оптимізації існуючих систем, покращенні інтеграцій та створенні сильнішої основи, яка дозволяє штучному інтелекту розширити як вартість, так і термін служби поточних технологічних інвестицій.

Стратегічний штучний інтелект – це успішний штучний інтелект

Організації охорони здоров’я вкладають великі кошти в штучний інтелект, але технологія сама по собі не визначатиме, хто успішно впровадить його. Коли штучний інтелект стає вбудованим у клінічні, операційні та адміністративні системи, справжнім диференціатором буде інфраструктурна готовність.

Галузь охорони здоров’я витратила останні кілька десятиліть на цифровізації записів, модернізацію робочих процесів та будівництво все більш підключених середовищ допомоги.

Наступний етап визначить, чи можуть ці інвестиції підтримати цифровий інтелект сьогодні. Керівники, які зосереджуються виключно на впровадженні штучного інтелекту, ризикують розглядати технологію як рішення у пошуках проблеми. Ті, хто зосереджується на готовності спочатку, будуть краще обладнані для розгортання штучного інтелекту способами, які покращують прийняття рішень, підвищують операційну продуктивність та створюють вимірювану вартість по всьому підприємству.

У перегонах за капіталізацію штучного інтелекту питання вже не полягає в тому, хто може впровадити технологію найшвидше. Це питання, хто зможе побудувати найсильнішу основу для її підтримки.