Thử thách AI của chăm sóc sức khỏe không phải là việc áp dụng. Đó là sự sẵn sàng

Các tổ chức chăm sóc sức khỏe đang đầu tư mạnh mẽ vào trí tuệ nhân tạo, với chi tiêu cho AI đạt 1,4 tỷ đô la vào năm 2025, gần gấp ba lần mức năm 2024. Một thời từng được coi là người chậm chân về kỹ thuật số, chăm sóc sức khỏe hiện đang dẫn đầu trong việc áp dụng AI cho doanh nghiệp, triển khai AI với tốc độ 2,2 lần so với nền kinh tế rộng lớn hơn.

Sự phấn khích là có thể hiểu được. AI hứa hẹn sẽ giảm bớt gánh nặng hành chính, cải thiện hiệu quả hoạt động, hỗ trợ việc ra quyết định lâm sàng và giúp các tổ chức vượt qua áp lực ngày càng tăng về lực lượng lao động và tài chính. Nhiều lãnh đạo chăm sóc sức khỏe xem AI như bước tiến lớn tiếp theo trong hành trình chuyển đổi số của họ. Trên thực tế, theo McKinsey, 85% lãnh đạo chăm sóc sức khỏe đang khám phá hoặc đã áp dụng các khả năng AI tạo sinh, cho thấy sự chuyển đổi nhanh chóng từ thí nghiệm sang triển khai.

Tuy nhiên, nhiều tổ chức đang cố gắng xây dựng một tương lai được hỗ trợ bởi AI trên nền tảng các quy trình làm việc phức tạp của con người. Thật không may cho công nghệ đó, các hệ thống và môi trường dữ liệu này không bao giờ được thiết kế để hỗ trợ nó.

Tốc độ dịch vụ ngoại trú làm tăng các vấn đề về quy trình làm việc hiện có

Thử thách này đang trở nên cấp thiết hơn khi chăm sóc sức khỏe chuyển ra ngoài môi trường truyền thống của bệnh viện. Thị trường trung tâm phẫu thuật ngoại trú alone được dự kiến sẽ vượt quá 70 tỷ đô la vào năm 2030, phản ánh sự chuyển dịch rộng lớn hơn hướng tới việc cung cấp chăm sóc sức khỏe phân tán, số hóa đầu tiên.

Khi các hệ thống chăm sóc này trở nên phân tán hơn, các tổ chức chăm sóc sức khỏe phải quản lý các môi trường hoạt động ngày càng phức tạp. Các mạng ngoại trú đa địa điểm thường phụ thuộc vào sự kết hợp của hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR), hệ thống lịch hẹn, nền tảng chu kỳ doanh thu và công cụ báo cáo được triển khai tại các thời điểm và mục đích khác nhau. Mặc dù AI có tiềm năng giúp các tổ chức điều hướng sự phức tạp này, nhưng hiệu quả của nó phụ thuộc vào việc truy cập thông tin nhất quán, kết nối và đáng tin cậy trên toàn doanh nghiệp. Càng phân tán chăm sóc, việc thiết lập các nền tảng hoạt động và công nghệ để cho phép AI hoạt động hiệu quả càng trở nên quan trọng.

Nhưng thách thức thực sự nằm dưới chính công nghệ. Các tổ chức đã gặp khó khăn với các quy trình phân mảnh, dữ liệu không nhất quán và hệ thống không kết nối sẽ thấy rằng AI khuếch đại những vấn đề đó thay vì giải quyết chúng.

Dữ liệu: Tác động hơn là sự dồi dào

Chăm sóc sức khỏe đã tạo ra khoảng 30% lượng dữ liệu trên thế giới, và con số này dự kiến sẽ tăng nhanh hơn so với nhiều ngành công nghiệp khác. AI có thể đẩy nhanh xu hướng này bằng cách cho phép các tổ chức tạo ra nhiều phân tích, khuyến nghị, tóm tắt và thông tin hoạt động hơn tại quy mô lớn.

Trên thực tế, các nghiên cứu cho thấy AI tạo sinh có tiềm năng tăng đáng kể năng suất cho các công nhân tri thức như tư vấn, tiếp thị, kỹ sư, chuyên gia chăm sóc sức khỏe và chuyên viên hỗ trợ khách hàng. McKinsey ước tính nó có thể tạo ra 4,4 nghìn tỷ đô la giá trị kinh tế hàng năm bằng cách tự động hóa và tăng tốc các hoạt động như thu thập thông tin, giao tiếp viết, và chẩn đoán vấn đề.

Tuy nhiên, các tổ chức chăm sóc sức khỏe không nhất thiết cần nhiều dữ liệu hơn. Họ cần cách tốt hơn để tổng hợp và vận hành hóa dữ liệu theo cách sẽ biến đổi thông tin thành hành động. Không có nền tảng hoạt động và công nghệ mạnh mẽ, các sáng kiến AI có thể tạo ra sự phức tạp hơn, làm cho nhân viên bị quá tải thông tin và khó khăn trong việc cung cấp ROI có thể đo lường.

AI là một lớp cơ sở hạ tầng, không phải là một ứng dụng khác

Khi lớp thông minh này mở rộng, các tổ chức chăm sóc sức khỏe phải đảm bảo rằng các ngăn xếp công nghệ hiện có của họ có thể hỗ trợ việc sử dụng AI ở quy mô lớn. Không giống như các thế hệ phần mềm chăm sóc sức khỏe trước đây, AI không bị giới hạn trong một quy trình làm việc, bộ phận hoặc công ty phần mềm duy nhất.

Lãnh đạo chăm sóc sức khỏe nên ngừng xem AI như một triển khai công nghệ bóng bẩy và bắt đầu xem nó như một thách thức về sự sẵn sàng hoạt động. Các tổ chức tạo ra ROI có ý nghĩa từ AI sẽ không nhất thiết là những tổ chức đầu tư vào nhiều công cụ nhất, mà là những tổ chức xây dựng các quy trình làm việc, cấu trúc quản lý và nền tảng dữ liệu cần thiết để hỗ trợ AI ở quy mô lớn. Nhưng để đạt được điều đó, các thông số và hướng dẫn thành công thực tế phải được thiết lập một cách có chủ ý cho từng tổ chức riêng lẻ.

Quản lý quyết định liệu AI có thể mở rộng quy mô

Công nghệ alone không quyết định sự thành công của AI. Các tổ chức cũng cần các khuôn khổ quản lý thiết lập cách các giải pháp AI được đánh giá, triển khai, theo dõi và đo lường theo thời gian.

Không có quản lý rõ ràng, các bộ phận khác nhau có thể áp dụng các công cụ AI riêng biệt hoặc mâu thuẫn, tạo ra các tiêu chuẩn không nhất quán xung quanh chất lượng dữ liệu, bảo mật, tuân thủ và đo lường hiệu suất. Thử thách trở nên lớn hơn khi AI tiến gần hơn đến việc ra quyết định hoạt động và lâm sàng. Lãnh đạo cần tin tưởng rằng dữ liệu cơ bản là chính xác, đầu ra có thể tin cậy và trách nhiệm vẫn rõ ràng khi các khuyến nghị do AI tạo ra ảnh hưởng đến quy trình làm việc.

Sự sẵn sàng của lực lượng lao động cũng quan trọng như nhau. Nhân viên cần hướng dẫn rõ ràng về cách các khuyến nghị do AI tạo ra nên được tích hợp vào các quy trình làm việc hiện có. Thiết lập các cơ chế giám sát, tiêu chí thành công có thể đo lường và các dòng trách nhiệm rõ ràng giúp đảm bảo các sáng kiến AI vẫn được căn chỉnh với các mục tiêu của tổ chức thay vì trở thành các thí nghiệm công nghệ bị ngắt kết nối. Các triển khai thành công thường kết hợp quản lý dự án kỷ luật với quản lý dự án mạnh mẽ, bao gồm các cột mốc được xác định, trách nhiệm chung giữa các nhóm và sẵn sàng hạn chế tùy chỉnh không cần thiết có thể làm chậm tiến độ mà không thêm giá trị có ý nghĩa.

Các kiến trúc cũ thường là rào cản lớn nhất đối với thành công của AI

Nhiều hệ thống chăm sóc sức khỏe được thiết kế cho các quy trình làm việc giao dịch, không phải thông tin thời gian thực. Các hệ thống phân mảnh, dữ liệu bị cô lập và khả năng tương tác kém thường tạo ra các chướng ngại vật lớn hơn đối với việc áp dụng AI hơn chính công nghệ.

Ví dụ, một nhóm chuyên khoa được hỗ trợ bởi vốn cổ phần tư nhân có thể phải chuẩn hóa và di chuyển dữ liệu từ năm nền tảng hồ sơ sức khỏe điện tử riêng biệt sau một chiến lược mua lại nhanh chóng. Điều này nhấn mạnh một thách thức mà nhiều tổ chức chăm sóc sức khỏe đang đối mặt ngày nay: khi họ mở rộng quy mô thông qua sáp nhập và mua lại, môi trường công nghệ thường trở nên phân mảnh hơn, không ít.

Trước khi AI có thể cung cấp giá trị có ý nghĩa, các tổ chức phải thiết lập trước một nền tảng cơ sở hạ tầng thống nhất có khả năng hỗ trợ nó.

Ra quyết định tốt hơn, không phải nhiều thông tin hơn

AI được trang bị vô cùng để tạo ra một dòng thông tin vô tận về dự đoán, cảnh báo và khuyến nghị. Các tổ chức thành công với những thông tin đó sẽ là những tổ chức tích hợp trực tiếp thông tin vào quy trình làm việc để giảm phức tạp thay vì tạo ra tiếng ồn thêm.

Hầu hết các tổ chức không cần phải thay thế hoàn toàn các nền tảng cốt lõi của họ để trở nên sẵn sàng cho AI. Con đường thực tế hơn là tối ưu hóa các hệ thống hiện có, cải thiện tích hợp và tạo ra một nền tảng mạnh mẽ hơn cho phép AI mở rộng cả giá trị và tuổi thọ của các khoản đầu tư công nghệ hiện tại.

AI chiến lược là AI thành công

Các tổ chức chăm sóc sức khỏe đang đầu tư mạnh mẽ vào AI, nhưng công nghệ alone sẽ không quyết định ai thành công. Khi AI được nhúng vào các hệ thống lâm sàng, hoạt động và quản lý, yếu tố khác biệt thực sự sẽ là sự sẵn sàng của cơ sở hạ tầng.

Ngành chăm sóc sức khỏe đã dành vài thập kỷ qua để số hóa hồ sơ, hiện đại hóa quy trình làm việc và xây dựng các môi trường chăm sóc ngày càng kết nối.

Giai đoạn tiếp theo sẽ quyết định liệu những khoản đầu tư đó có thể hỗ trợ trí tuệ kỹ thuật số của ngày hôm nay hay không. Những người lãnh đạo tập trung độc quyền vào việc áp dụng AI rủi ro đối xử với công nghệ như một giải pháp tìm kiếm một vấn đề. Những người tập trung vào sự sẵn sàng trước sẽ được trang bị tốt hơn để triển khai AI theo cách cải thiện việc ra quyết định, nâng cao hiệu suất hoạt động và tạo ra giá trị có thể đo lường trên toàn tổ chức.

Trong cuộc đua để tận dụng AI, câu hỏi không còn là ai có thể áp dụng công nghệ nhanh nhất. Đó là ai có thể xây dựng nền tảng mạnh mẽ nhất để duy trì nó.