Matthew Crowson, MD, Giám đốc Quản lý Sản phẩm Trí tuệ Nhân tạo / Trí tuệ Nhân tạo Tạo sinh tại Wolters Kluwer Health – Loạt phỏng vấn

Dr. Matt Crowson là một nhà lãnh đạo công nghệ y tế và bác sĩ phẫu thuật đang tập trung vào việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào thực hành lâm sàng. Ông là Giám đốc Sản phẩm Trí tuệ Nhân tạo / Trí tuệ Nhân tạo Tạo sinh tại Wolters Kluwer (WKL.SW ) Health, nơi ông dẫn đầu các sáng kiến nhằm cải thiện tổng hợp bằng chứng và phân tích dữ liệu thực tế. Trước đó, ông đã lãnh đạo thực hành trí tuệ nhân tạo của nhà cung cấp dịch vụ y tế Deloitte, phát triển các giải pháp trí tuệ nhân tạo tạo sinh để nâng cao tài liệu, chu kỳ doanh thu và nghiên cứu. Ông cũng phục vụ với tư cách là giáo sư trợ lý tại Trường Y Harvard và đã viết hơn 90 bài báo được đánh giá ngang hàng.

Wolters Kluwer là một nhà cung cấp thông tin chuyên nghiệp, phần mềm và dịch vụ toàn cầu, hỗ trợ khách hàng trong lĩnh vực y tế, thuế và kế toán, pháp lý và quy định, tuân thủ tài chính và ESG. Với trụ sở chính tại Hà Lan, công ty tận dụng chuyên môn sâu về ngành và công nghệ tiên tiến để cung cấp các công cụ giúp tối ưu hóa quy trình làm việc, đảm bảo tuân thủ và hỗ trợ ra quyết định quan trọng. Hoạt động của công ty mở rộng qua hơn 180 quốc gia, với các dịch vụ được tổ chức trên các bộ phận như Y tế, Thuế và Kế toán, Pháp lý và Quy định, Tuân thủ Tài chính và Doanh nghiệp, và Hiệu suất Doanh nghiệp và ESG.

Hãy bắt đầu với một câu hỏi cá nhân – làm thế nào bạn cân bằng giữa vai trò của một bác sĩ phẫu thuật và một nhà lãnh đạo sản phẩm trí tuệ nhân tạo? Công việc lâm sàng của bạn có ảnh hưởng đến quan điểm của bạn về trí tuệ nhân tạo trong y tế không?

Thành thật mà nói, điều đó bắt đầu với việc phân chia thời gian một cách khôn ngoan và một máy pha cà phê công nghiệp. Buổi sáng tại phòng khám giúp tôi giữ được kỹ năng chăm sóc bệnh nhân, trong khi phần còn lại của ngày được dành để biến những khó khăn trong công việc thành thông số kỹ thuật sản phẩm. Hai vai trò này bổ sung cho nhau: nhìn thấy một bác sĩ phải nhấp qua mười màn hình để đặt thuốc Tylenol là tất cả những gì tôi cần để nghiên cứu thị trường.

Các dự án trí tuệ nhân tạo thất bại khi không ai trong phòng có cảm nhận được nỗi đau đó. Khảo sát Future Ready Healthcare của chúng tôi cho thấy 80% lãnh đạo cho rằng “tối ưu hóa quy trình làm việc” là ưu tiên hàng đầu. Tuy nhiên, chỉ 63% nghĩ rằng họ đã sẵn sàng để thực hiện điều đó với trí tuệ nhân tạo tạo sinh. Đây là khoảng cách chiến lược – thực thi điển hình mà các chuyên gia lĩnh vực có thể đóng góp bằng cách đặt câu hỏi “tại sao” lâm sàng đúng trước khi viết một dòng mã.

Len kính lâm sàng của tôi cũng giữ cho nhiệm vụ trở nên thực tế. Nhân viên tuyến đầu cho chúng tôi biết rằng những điều cấp bách hàng đầu của họ là giải quyết tình trạng thiếu nhân viên (82%), giảm chi phí hành chính (77%) và giảm thiểu kiệt sức (76%). Nếu một thuật toán không di chuyển một trong những kim chỉ nam đó, nó chỉ là một vở kịch. Các bác sĩ lâm sàng sẽ nhanh chóng mất tập trung.

Len kính đó cũng khiến tôi thận trọng về nơi trí tuệ nhân tạo không nên xâm phạm. Trên thực tế, 57% chuyên gia lo lắng rằng việc phụ thuộc quá nhiều vào trí tuệ nhân tạo tạo sinh có thể làm xói mòn phán quyết lâm sàng, nhưng chỉ 18% cho biết tổ chức của họ đã xuất bản các rào cản. Cho đến khi quản lý bắt kịp, mệnh lệnh là rõ ràng: tự động hóa giấy tờ, không phải suy nghĩ.

Vậy, đối với tôi, sự cân bằng không phải là cà phê so với lịch. Đó là về việc giữ một chân trong phòng khám – để tôi không bao giờ quên ai mà trí tuệ nhân tạo được thiết kế để phục vụ – và một chân trong sản phẩm, để kiến thức đó được giao hàng. Làm điều đó tốt, và caffeine chỉ là một phần thưởng ngon.

Báo cáo Khảo sát Y tế Sẵn sàng cho Tương lai từ Wolters Kluwer highlight một khoảng cách mạnh mẽ giữa sự hào hứng và thực thi của trí tuệ nhân tạo tạo sinh. Bạn có ngạc nhiên trước bất kỳ kết quả nào không? Điều gì nổi bật nhất với bạn?

Tôi không ngạc nhiên chút nào. Tôi chưa bao giờ gặp một bác sĩ lâm sàng chống lại tự động hóa. Điều làm chậm việc triển khai không phải là nỗi sợ hãi về một kịch bản “Skynet trong bộ đồ phẫu thuật” mà là công việc hàng ngày của hoạt động y tế. Khảo sát làm rõ thực tế đó. Tám trong số mười lãnh đạo xếp hạng tối ưu hóa quy trình làm việc là ưu tiên hàng đầu, nhưng chỉ hơn sáu trong số mười cho biết họ sẵn sàng để trí tuệ nhân tạo tạo sinh xử lý nó. Khoảng cách đó chính xác là những gì tôi nhìn thấy: mìn trách nhiệm, dữ liệu trông giống như một ngăn kéo lộn xộn hơn là một hồ dữ liệu, và các khuyến khích tài chính vẫn thưởng cho khối lượng hơn là hiệu quả. Có những chướng ngại vật khác, bao gồm cả khoảng trống đào tạo, mệt mỏi với công nghệ không chính thức và sương mù quy định.

Điều làm tôi ngạc nhiên nhất là những chướng ngại vật đó thật tầm thường. Thiếu hụt nhân viên, kéo lê hành chính và kiệt sức thống trị danh sách lo lắng, nhưng chỉ 18% tổ chức có chính sách trí tuệ nhân tạo tạo sinh chính thức. Nếu bạn không biết ai ký vào một mô hình hoặc làm thế nào đầu ra của nó được kiểm toán, thì sự hào hứng sẽ chết trong văn phòng tuân thủ. Ngoài ra, 68% người được hỏi cho biết chi phí lao động là áp lực tài chính lớn nhất của họ, và không có gì ngạc nhiên khi các nhà điều hành muốn bằng chứng về lợi tức đầu tư trước khi ký thêm hóa đơn phần mềm. Tiêu đề không phải là “hoảng loạn trí tuệ nhân tạo”, mà là “Ý tưởng tuyệt vời – hãy cho tôi xem quy trình làm việc và trường hợp kinh doanh”.

Hơn một nửa số chuyên gia y tế được khảo sát lo lắng rằng trí tuệ nhân tạo tạo sinh có thể làm xói mòn kỹ năng ra quyết định lâm sàng. Bạn có nghĩ rằng nỗi sợ hãi đó là hợp lý – hay nó phản ánh những lo ngại sâu sắc hơn về niềm tin và minh bạch trong các hệ thống trí tuệ nhân tạo?

Một số lo lắng là thực sự, nhưng nó có ít liên quan đến nỗi sợ hãi khoa học viễn tưởng về một trí tuệ nhân tạo điên rồ và nhiều hơn đến trách nhiệm pháp lý thông thường. Khi một công cụ cung cấp chẩn đoán phân biệt trong vài giây, bạn cần có nguồn gốc rõ ràng: Nó đến từ đâu, ai ký vào, và nó được kiểm toán như thế nào? Hiện tại, chỉ một thiểu số tổ chức có quản lý trí tuệ nhân tạo tạo sinh chính thức, vì vậy các bác sĩ lâm sàng sẽ thận trọng. Điều đó thể hiện trong dữ liệu của chúng tôi là 57% cho biết “sự phụ thuộc quá mức có thể làm xói mòn phán quyết”. Đối với tôi, đây là một tín hiệu cho thấy họ không muốn một hộp đen can thiệp vào giấy phép hành nghề của họ.

Tôi nhìn vấn đề này thông qua một ống kính lịch sử. Khi bảng tính xuất hiện trong các bộ phận tài chính, một số kế toán viên lo lắng rằng khả năng phân tích của họ sẽ bị suy giảm. Thay vào đó, phần mềm bảng tính trở thành tiêu chuẩn mới, nâng cao sàn độ chính xác. Ngành y tế đang quá hạn để có một bước nhảy tương tự. Chúng tôi mất quá nhiều bệnh nhân do sự thay đổi trong chăm sóc; lỗi y tế vẫn là một trong những nguyên nhân hàng đầu gây thương tích và tử vong. Siêu năng lực của trí tuệ nhân tạo tạo sinh có thể là thu hẹp các thanh lỗi bằng cách nhanh chóng đưa ra hướng dẫn, nhấn mạnh các chống chỉ định và đánh dấu các trường hợp ngoại lệ so với bất kỳ con người nào có thể sàng lọc qua hồ sơ. Nhưng nó phải vẫn là một trợ lý, không phải là một nhà quyết định tự chủ, đặc biệt là trong cửa sổ ba đến năm năm tới.

Vậy, có, nỗi sợ hãi là hợp lý nhưng nó có thể giải quyết được. Các tập dữ liệu minh bạch, đường dẫn kiểm toán và các điểm kiểm tra vòng lặp con người biến “xói mòn trí tuệ nhân tạo” thành “tăng cường trí tuệ nhân tạo”. Hãy đưa cho các bác sĩ lâm sàng những khuyến nghị có thể theo dõi và các dòng trách nhiệm rõ ràng, và 57% đó sẽ tan biến. Điều đó không phải là về việc thay thế chuyên môn; đó là về tăng cường nó với các công cụ tốt hơn.

Chỉ 18% người được hỏi cho biết họ biết về các chính sách trí tuệ nhân tạo tạo sinh rõ ràng tại tổ chức của họ. Những rủi ro tiềm ẩn khi triển khai các công cụ trí tuệ nhân tạo tạo sinh mà không có quản lý như vậy là gì?

Hãy nghĩ về nó như là việc ra mắt một loại thuốc mới mà không có nhãn liều lượng. Dữ liệu y tế rất nhạy cảm, và các mô hình trí tuệ nhân tạo tạo sinh chỉ trở nên thông minh hơn khi chúng hấp thụ bối cảnh thông tin bảo vệ sức khỏe (PHI) phong phú. Nếu không có các chính sách quản lý dữ liệu nghiêm ngặt để quản lý ai có thể tải lên thông tin, cách dữ liệu đó được ghi nhật ký và nơi nó cư trú, một tổ chức chỉ cách một bước chụp ảnh bảng tính để gây ra một vi phạm quyền riêng tư có thể làm hàng đầu trang báo.

Trách nhiệm pháp lý là mìn tiếp theo. Khi một thuật toán tưởng tượng một liều thuốc chống chỉ định, ai sẽ chịu trách nhiệm về khiếu nại hành nghề y? Hiện tại, câu trả lời còn mờ hồ vì ít hơn một trong năm tổ chức có “quy tắc của con đường” được mã hóa cho trí tuệ nhân tạo tạo sinh. Trong một khoảng trống, các luật sư thường mặc định cho những người có túi sâu nhất, và sự không chắc chắn đó alone có thể làm chậm sự đổi mới.

Quản lý cũng bảo vệ chống lại những rủi ro tinh vi hơn như trôi dạt mô hình và thiên vị im lặng. Một bot ung thư được đào tạo trên các hướng dẫn của quý trước có thể im lặng lạc khỏi các đường ray dựa trên bằng chứng, đẩy chăm sóc khỏi các đường ray dựa trên bằng chứng. Các chính sách yêu cầu kiểm soát phiên bản, giám sát kết quả và các kích hoạt hoàng hôn giữ cho các thuật toán không trở thành nguy cơ an toàn.

Cuối cùng, niềm tin đang bị đe dọa. Các bác sĩ lâm sàng lo lắng rằng sự phụ thuộc quá mức vào trí tuệ nhân tạo tạo sinh có thể làm giảm khả năng phán quyết lâm sàng; việc triển khai các công cụ không minh bạch chỉ xác nhận những lo ngại đó. Quản lý rõ ràng, minh bạch về nguồn gốc dữ liệu, giao thức xác thực và các điểm kiểm tra vòng lặp con người biến lo lắng “hộp đen” thành sự tự tin rằng trí tuệ nhân tạo là một thành viên hỗ trợ, không phải là một cư dân điên rồ.

Dựa trên công việc của bạn với Wolters Kluwer và trong phòng phẫu thuật, trường hợp sử dụng gần nhất và thực tế nhất cho trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong y tế là gì?

Quên đi việc phẫu thuật bằng rô-bốt. Trong ba năm tới, cơ hội giết chết trí tuệ nhân tạo tạo sinh là phá hủy hành chính. Hai làn đường đã chứng minh bản thân:

1. Ghi chú mặt trước. Các công cụ nghe ambient hiện đang soạn thảo ghi chú tiến độ trong khi bác sĩ đang nói chuyện với bệnh nhân, sau đó thả nó thẳng vào hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR). Khảo sát của chúng tôi cho thấy 41% người được hỏi đặt điều này vào danh sách mong muốn trí tuệ nhân tạo tạo sinh của họ, và công nghệ này đã hoạt động trong các hệ thống y tế tiên phong. Một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng các hệ thống ghi âm ambient có thể cắt giảm tải nhận thức bằng 51% và thời gian “đi ngủ” sau giờ làm việc bằng hơn 60%. Đây là một ROI cứng; bạn có thể cảm nhận được nó nhanh chóng.
2. Bảo vệ doanh thu văn phòng sau. Đồ domino tiếp theo là các gói ủy quyền trước, thư kháng nghị từ chối và các chất thải chu kỳ doanh thu khác. Để tham khảo, 67% lãnh đạo cho biết ủy quyền trước alone đang làm nghẹt thở năng suất, và 62% gọi ra kéo hành chính EHR. Các mô hình ngôn ngữ lớn đọc hồ sơ và tự động điền vào các biểu mẫu này đã cắt giảm ngày từ các yêu cầu và giải phóng nhân viên cho công việc có giá trị cao hơn.

Tại sao hai điều này? Chúng đánh vào bộ ba rủi ro lâm sàng thấp, giảm lực lượng lao động cao và sự hợp lý hóa đồng đô la rõ ràng. Trong một thị trường nơi 68% lãnh đạo liệt kê chi phí nhân viên là áp lực tài chính hàng đầu, các công cụ cho giờ lại mà không thay đổi kế hoạch chăm sóc là “có” dễ dàng nhất. Chẩn đoán tự động sẽ đến sau; bây giờ, trí tuệ nhân tạo tạo sinh kiếm được tiền của nó bằng cách làm cho bảng tính biến mất.

Khảo sát lưu ý rằng dữ liệu không phải là rủi ro hàng đầu được trích dẫn bởi người được hỏi – điều này gây ngạc nhiên vì thông tin riêng tư về dữ liệu thường chiếm ưu thế trong các tiêu đề. Những rủi ro nào mà các bác sĩ lâm sàng và quản lý thấy là cấp bách hơn?

Tôi cũng ngạc nhiên. Các tiêu đề sẽ khiến chúng ta tin rằng vi phạm HIPAA giữ cho mỗi CIO bệnh viện thức trắng. Tuy nhiên, dữ liệu của chúng tôi cho thấy rằng chỉ 56% chuyên gia trích dẫn quyền riêng tư là một rủi ro hàng đầu của trí tuệ nhân tạo tạo sinh, trong khi một lát cắt thậm chí lớn hơn (57%!) lo lắng về “làm cho phán quyết lâm sàng trở nên kém”. Điều đó cho tôi biết rằng nỗi sợ hãi tuyến đầu không phải là những kẻ tấn công, mà là trách nhiệm.

Dưới đây là những gì các bác sĩ lâm sàng và quản lý đang lo lắng:

• Roulette trách nhiệm. Nếu thuật toán đẩy chăm sóc khỏi đường ray, ai sẽ ký vào séc trách nhiệm? Thiếu quy định và tiêu chuẩn rõ ràng đứng cùng với khoảng trống minh bạch ở mức 55%, cho thấy sự không chắc chắn thực sự về bán kính tác động pháp lý.
• Whiplash quy định. 76% lãnh đạo đã cảm thấy bị đánh lừa bởi các quy tắc Medicare và Medicaid thay đổi; thêm trí tuệ nhân tạo tạo sinh không rõ ràng lên trên điều đó là một việc bán hàng khó cho đến khi các rào cản vững chắc.
• Trôi dạt mô hình và thiên vị. 55% người được hỏi cho biết thiên vị từ các mô hình được đào tạo kém là một rủi ro quan trọng, nhắc nhở rằng dữ liệu cũ có thể nguy hiểm như dữ liệu thiếu.

Tóm lại, hầu hết các tổ chức cho rằng tường lửa của họ khá tốt; họ không có một chuỗi trách nhiệm rõ ràng khi đầu ra của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) kết thúc trong một kế hoạch chăm sóc. Cho đến khi các khuôn khổ quản lý nêu rõ quyền sở hữu, đường dẫn kiểm toán và các bản cập nhật, việc triển khai trí tuệ nhân tạo tạo sinh sẽ tiếp tục bị đình trệ, bất kể bao nhiêu là ngăn xếp bảo mật.

Bạn có nghĩ rằng các công cụ trí tuệ nhân tạo tạo sinh sẽ cuối cùng nâng cao hoặc làm loãng tự chủ của bác sĩ lâm sàng? Làm thế nào chúng ta thiết kế các hệ thống hỗ trợ ra quyết định mà không vượt quá giới hạn của nó?

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh đang sẵn sàng mở rộng, không phải thu hẹp, tự chủ lâm sàng. Hiện tại, nhiều tự chủ đó bị cản trở bởi việc phân loại hộp thư đến, giấy tờ ủy quyền trước và các vận động hành lang EHR. Không có gì ngạc nhiên khi nhân viên tuyến đầu xếp “tối ưu hóa quy trình làm việc” là trường hợp sử dụng hàng đầu cho trí tuệ nhân tạo tạo sinh (80% ưu tiên) mặc dù chỉ 63% cảm thấy sẵn sàng về mặt kỹ thuật để thực hiện. Dược sĩ và chuyên gia y tế hỗ trợ đang đặt cược vào mặt tích cực: 41% và 47% dự đoán trí tuệ nhân tạo tạo sinh sẽ cắt giảm đủ mỡ hành chính để giảm nhu cầu nhân viên hỗ trợ. Giải phóng các bác sĩ lâm sàng khỏi việc nhập dữ liệu có nghĩa là nhiều thời gian mặt đối mặt với bệnh nhân hơn. Đó là tự chủ mà mọi người muốn.

Vẫn còn, khảo sát nhắc chúng ta rằng tự chủ cắt cả hai cách khi chúng ta đã đề cập trước đó: 57% người được hỏi lo lắng rằng sự phụ thuộc quá mức vào trí tuệ nhân tạo tạo sinh có thể làm giảm phán quyết lâm sàng. Phương thuốc là thiết kế có suy nghĩ, không phải là giảm tốc. Các hệ thống phải hiển thị công việc của chúng với các lá cờ nguồn gốc, trích dẫn và điểm số tự tin, để con người vẫn là những người quyết định cuối cùng. Kiểm soát phiên bản và giám sát sau triển khai bắt các trôi dạt mô hình im lặng trước khi nó làm ô nhiễm các đường chăm sóc, trong khi các nút “vượt qua luôn hiển thị” làm rõ rằng thuật toán là một trợ lý, không phải là bác sĩ điều trị.

Quản lý là dặm cuối cùng. Chỉ 18% chuyên gia cho biết tổ chức của họ có một chính sách trí tuệ nhân tạo tạo sinh được xuất bản. Nếu không có một chuỗi trách nhiệm minh bạch, ngay cả trải nghiệm người dùng tốt nhất sẽ bị đình trệ trong limbo pháp lý. Các chính sách mạnh mẽ cần nêu rõ quản lý dữ liệu, đường dẫn kiểm toán và phân chia vai trò được xã hội hóa trên các bác sĩ, y tá và trợ lý bác sĩ đẩy nút. Khi chúng ta kết hợp những rào cản đó với thiết kế bản địa quy trình làm việc, trí tuệ nhân tạo tạo sinh ngừng cảm thấy như một mối đe dọa đối với tự chủ và bắt đầu hành động như một đồng pilot mà các bác sĩ lâm sàng đã yêu cầu.

Điều gì đang cản trở việc áp dụng nhất – hạn chế công nghệ, không chắc chắn về quy định, ma sát quy trình làm việc, hoặc điều gì đó sâu sắc hơn như kháng cự văn hóa?

Đó là một thâm hụt thực thi được bao bọc trong các khuyến khích di sản. Hầu hết các lãnh đạo hệ thống y tế có thể nêu ra một tầm nhìn trí tuệ nhân tạo tạo sinh mượt mà, nhưng cơ bắp hoạt động của họ chưa theo kịp. Khảo sát của chúng tôi cho thấy sự mất kết nối trong một dòng: 80% người được hỏi xếp “tối ưu hóa quy trình làm việc” là ưu tiên hàng đầu, nhưng chỉ 63% tin rằng họ đã sẵn sàng để thực hiện điều đó. Tầm nhìn là rẻ; các kỹ sư tích hợp, sổ tay quản lý thay đổi, và ngân sách GPU không phải là như vậy.

Quản lý là hố tiếp theo. Chỉ 18% chuyên gia thậm chí biết về một chính sách trí tuệ nhân tạo tạo sinh được xuất bản tại bệnh viện của họ. Nếu không có quy tắc sử dụng dữ liệu, xác thực và trách nhiệm rõ ràng, mọi thử nghiệm đầy hứa hẹn đều có nguy cơ trở thành một quả lựu đạn tuân thủ. Sự không chắc chắn pháp lý đó được khuếch đại bởi sự không chắc chắn vĩ mô. Trên thực tế, 75% lãnh đạo lo lắng rằng các quy định Medicare và Medicaid thay đổi nhanh sẽ làm hỏng bất kỳ giải pháp nào họ triển khai.

Sau đó đến ma sát cấp chiến hào: gần một nửa số lãnh đạo trích dẫn dữ liệu bẩn và các cơn ác mộng tích hợp EHR là các rào cản chính, và chỉ 42% cho biết họ có một quy trình để gắn các công cụ trí tuệ nhân tạo tạo sinh vào các quy trình làm việc hiện có. Nếu mô hình không thể nhìn thấy hồ sơ hoặc thêm các lần nhấp, các bác sĩ lâm sàng sẽ từ bỏ nó trước bữa trưa.

Cuối cùng, có “purgatory thí điểm”. Nhiều nghiên cứu bên ngoài cho thấy tỷ lệ thành công của các thí điểm trí tuệ nhân tạo tốt nghiệp lên quy mô doanh nghiệp là khoảng một trong mười. Các hội đồng quản trị ăn mừng bản demo, phát hành một thông cáo báo chí và chuyển sang. Bởi vì không ai tài trợ cho công việc đường ống không hấp dẫn tiếp theo. Trí tuệ nhân tạo tạo sinh sẽ vẫn là một lời hứa PowerPoint cho đến khi các bệnh viện có đủ chủ sở hữu sản phẩm đã vận chuyển phần mềm trước đó.

Tóm lại, công nghệ và văn hóa không phải là các chướng ngại vật riêng biệt. Chúng được hợp nhất. Giải quyết các vấn đề về lãnh đạo có trách nhiệm, các khoản ngân sách tích hợp thực sự, các rào cản rõ ràng và sự thèm khát trí tuệ nhân tạo tạo sinh sẽ khớp với tiếng vang của nó.

Bạn đã xây dựng các hệ thống trí tuệ nhân tạo tập trung vào kết quả thực tế, dựa trên bằng chứng. Bạn sẽ đưa ra lời khuyên gì cho các lãnh đạo y tế đang cố gắng điều hướng tiếng vang và xác định các khoản đầu tư trí tuệ nhân tạo thực sự có giá trị?

Bắt đầu với một chẩn đoán, không phải là một bản demo. Trước khi bạn để một chiếc búa sáng bóng đi tìm đinh, hãy lượng hóa đinh: Liệu việc sử dụng phòng phẫu thuật có giảm 8% trong hai quý liên tiếp không? Liệu các kháng nghị từ chối có đang bị kẹt và làm mất doanh thu không? Liệu bộ phận y tá ba có đang dành hai giờ một ca để nhập dữ liệu EHR không? Một khi cơn đau được nêu rõ, công cụ phù hợp có xu hướng tự giới thiệu. Như Sir William Osler đã nhắc nhở cộng đồng y tế nhiều thập kỷ trước, “Hãy nghe bệnh nhân; [họ] sẽ cho bạn biết chẩn đoán”.

Với vấn đề được ghim, thẩm vấn trường hợp kinh doanh như một CFO. Yêu cầu các con số cứng: các chỉ số cơ bản, delta dự kiến, và các cửa sổ hoàn vốn có thể sống sót sau một bài kiểm tra của hội đồng quản trị. Hãy nhớ rằng chỉ khoảng một trong mười thí điểm trí tuệ nhân tạo tốt nghiệp lên quy mô doanh nghiệp; nếu nhà cung cấp không thể hiển thị một khách hàng trực tiếp đã di chuyển chỉ số hiệu suất chính mà bạn quan tâm, hãy tiếp tục.

Tiếp theo, quyết định mua, xây dựng hoặc đối tác. Mua có thể tăng tốc thời gian giá trị, nhưng hãy cẩn thận với vaporware mặc着 buzzwords. Xây dựng cung cấp cho bạn quyền kiểm soát, nhưng chỉ khi bạn có một chủ sở hữu lợi nhuận và lỗ có kinh nghiệm trong việc vận chuyển học máy trước đó. Các đối tác hỗn hợp thường đánh dấu sự cân bằng: dữ liệu của bạn, mô hình của họ, lợi ích chia sẻ, rủi ro chia sẻ.

Cuối cùng, hãy ưu tiên các đội nhỏ, đa chức năng với trách nhiệm rõ ràng. Hãy nghĩ về một đội hai chiếc bánh pizza bao gồm CMO, CIO, trưởng phòng kỹ sư dữ liệu và một nhà vô địch tuyến đầu, chứ không phải là các ủy ban chỉ đạo lớn. Hãy căn chỉnh các khuyến khích của họ với các mục tiêu kết quả đa năm chứ không phải là các chỉ số ngắn hạn, và hãy cung cấp cho họ một ngân sách cơ sở hạ tầng chuyên dụng – GPU, kỹ sư dữ liệu, vận hành học máy (MLOps) – để dự án tiến bộ vượt ra ngoài giai đoạn thí điểm.

Cuối cùng, hãy nhìn về phía trước: một hệ thống trí tuệ nhân tạo tạo sinh đầy đủ và tích hợp có trách nhiệm sẽ trông như thế nào trong một môi trường bệnh viện trong năm năm tới? Những cột mốc nào chúng ta cần đạt được để đến đó?

Hãy tưởng tượng bước vào một phòng khám nơi bác sĩ không bao giờ cần quay sang bàn phím. Cuộc trò chuyện diễn ra, và một tác nhân nghe ambient kín đáo ghi lại cuộc trò chuyện, soạn thảo một ghi chú, gợi ý các đơn đặt hàng dựa trên hướng dẫn và tạo gói ủy quyền trước khi tay bác sĩ chạm vào tay cầm cửa. Các thí điểm đầu tiên đã chứng minh khái niệm này, và 41% bác sĩ lâm sàng trong khảo sát của chúng tôi cho biết đây chính xác là tính năng trí tuệ nhân tạo tạo sinh mà họ muốn tiếp theo.

Điều làm cho cảnh đó có thể là một kiến trúc vô hình kết hợp dữ liệu sạch, liên vận và một lớp điều phối thời gian thực với “quản lý dưới dạng mã”. Chúng tôi vẫn còn một số việc nhà để làm. Để lấp đầy khoảng trống, hãy nghĩ về đường ống dữ liệu trước, sau đó nhúng các rào cản (thay vì gắn chúng vào) để biến tiếng vang thành thói quen.

Các cột mốc đến một cách tự nhiên khi nền tảng được thiết lập. Trong năm đầu, tôi khuyên các bệnh viện và hệ thống y tế nên kết nối vải dữ liệu, xuất bản các hướng dẫn trí tuệ nhân tạo tạo sinh trên toàn doanh nghiệp và xây dựng một đường ống MLOps. Trong năm thứ hai của việc thực hiện, điều quan trọng là phải mở rộng tài liệu ambient trên các phòng khám ngoại trú, đo thời gian ghi chú và thời gian “đi ngủ” sau giờ làm việc. Trong năm thứ ba, hãy để trí tuệ nhân tạo tạo sinh soạn thảo các kháng nghị từ chối và các gói ủy quyền trước (67% lãnh đạo cho biết gánh nặng đó sẵn sàng để bị xóa bỏ.) Trong năm thứ tư và thứ năm, hãy tiến hóa thành hỗ trợ quyết định lâm sàng thời gian thực với nguồn gốc và cuối cùng là lập kế hoạch chăm sóc dựa trên cuộc trò chuyện nơi hệ thống thực hiện các đơn đặt hàng ngay khi chúng được nói ra.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Wolters Kluwer hoặc đọc Báo cáo Khảo sát Y tế Sẵn sàng cho Tương lai.