loader

Việc phát triển và triển khai trí tuệ nhân tạo trong y tế chăm sóc sức khỏe rất phức tạp và tốn kém, vì vậy các tổ chức y tế cần đưa ra quyết định thông minh và phát triển các kế hoạch chiến lược cho phép họ mang lại giá trị thực cho tổ chức của mình. Dưới đây là một số điều hỗ trợ cho việc phát triển, triển khai và tích hợp thành công trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe.

Trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe

Là những người ra quyết định, điều cần thiết là phải xem xét cả mục tiêu ngắn hạn và dài hạn khi bạn phát triển chiến lược AI cho tổ chức của mình. Trước mắt, bạn cần xây dựng một trường hợp sử dụng bằng cách xác định những vấn đề cấp bách nhất mà tổ chức của bạn đang gặp phải và xác định cách giải quyết những vấn đề đó bằng các phương pháp và công nghệ AI. Điều này giúp tiết kiệm chi phí sẵn có.

Về lâu dài, bạn cần hình dung tương lai của tổ chức, cân nhắc cách thức tổ chức của bạn có thể phát triển và cách mở rộng các công nghệ AI hiện có và mới nổi để chuyển đổi tổ chức của bạn. Điều này có thể xây dựng hiệu quả một bệnh viện công nghệ trong tương lai. Nhiều tổ chức y tế hiện đang tập trung vào ML trên dữ liệu EHR của bệnh viện. Khi kết nối siêu nhanh 5G khả dụng, sẽ có sự hội tụ của các công nghệ AI, cảm biến, trò chuyện thoại, thực tế ảo/tăng cường và các phương tiện tương tác khác. Tối ưu hóa theo dõi, chẩn đoán và điều trị theo thời gian thực dựa trên dữ liệu lịch sử và hiện tại của cả cá nhân và quần thể sẽ trở nên khả thi. Điều này sẽ cho phép phát triển một hệ sinh thái y tế kỹ thuật số thông minh, tích hợp và kết nối trên toàn quốc, không chỉ hỗ trợ việc ra quyết định y tế và nghiên cứu lâm sàng mà còn cải thiện giáo dục bệnh nhân, sự tham gia và chăm sóc tại nhà. Vì vậy, các nhà lãnh đạo chăm sóc sức khỏe cần thiết kế các chiến lược AI và khả năng cơ sở hạ tầng của họ với tầm nhìn về cả hiện tại và tương lai.

Trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe

Chỉ riêng công nghệ sẽ không thay đổi chăm sóc sức khỏe; nó cần những người nhận được giá trị từ AI và những người có ảnh hưởng đến Diễn đàn quản lý chăm sóc sức khỏe trong tổ chức của bạn. Các nhà lãnh đạo cấp cao có thể tạo ra sự khác biệt trong các dự án AI của họ bằng cách cung cấp kinh phí, tài năng và nguồn lực cần thiết. Ngoài ra, điều quan trọng là phải xây dựng một nhóm người có chuyên môn đa dạng cần thiết để phát triển AI, tích hợp công nghệ, di chuyển dữ liệu và tích hợp các dịch vụ y tế. Ngoài ra các nhà lãnh đạo cần chú trọng phát triển văn hóa doanh nghiệp thu hút toàn bộ tổ chức vào đổi mới AI. Các tổ chức chăm sóc sức khỏe cần chuẩn bị sẵn sàng để làm việc với các đối tác trong toàn ngành, làm việc với các đối tác để đưa ra các quyết định thông minh cũng như giúp triển khai và tích hợp AI thành công.

Artificial intelligence in healthcare Hekate
Trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe

Các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe khác nhau về quy mô, loại hình, thách thức, ưu tiên và nguồn lực. Đối với các nhà cung cấp đã cài đặt hệ thống EHR âm thanh, các chức năng AI có thể được thêm vào hệ thống EHR vì nhiều nhà cung cấp EHR đã mở nền tảng của họ để cho phép trao đổi dữ liệu và kết nối hệ thống. Ngoài ra, nhiều nhà cung cấp đang thêm các tính năng AI vào hệ thống EHR của họ. Đối với hầu hết các bệnh viện, làm việc với các nhà cung cấp EHR và các công ty công nghệ AI khác để phát triển các giải pháp họ cần có lẽ là lựa chọn tốt nhất.

Đối với các tổ chức có chuyên môn và nguồn lực để xây dựng khả năng AI của riêng mình hoặc muốn trở thành người chơi AI trong ngành chăm sóc sức khỏe, họ có thể làm như vậy bằng cách sử dụng các nền tảng và dịch vụ đám mây AI có sẵn trên thị trường. Để duy trì hoạt động kinh doanh như bình thường, họ có thể xây dựng cơ sở hạ tầng AI mới và xử lý nó một cách độc lập, sau đó liên kết nó với cơ sở hạ tầng cũ. Điều này cho phép các tổ chức y tế kiểm soát hoàn toàn việc bắt đầu một quy trình mới đồng thời tránh can thiệp vào các hoạt động đang diễn ra.

Trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe

ML thành công dựa vào quyền truy cập vào khối lượng lớn dữ liệu chất lượng; Nguồn, kích thước và chất lượng của dữ liệu có thể tác động đáng kể đến các mô hình ML được phát triển. Thu thập dữ liệu quy mô lớn đầy đủ, chính xác, cập nhật và đại diện cho các quần thể điển hình là một thách thức lớn đối với các nhà phân tích. Một phần của sự sai lệch trong AI là do thiếu dữ liệu đa dạng để huấn luyện các thuật toán. Vì vậy, khả năng thu thập, lưu trữ và học hỏi từ dữ liệu là rất quan trọng đối với sự thành công của AI và nhân viên AI thường dành phần lớn thời gian để dọn dẹp dữ liệu nhằm đảm bảo chất lượng của các mô hình. Mô hình ML họ đang phát triển. Một số nhà khoa học dữ liệu tin rằng tốt hơn là thu thập dữ liệu mới đáp ứng các tiêu chuẩn dữ liệu hiện tại hơn là dọn dẹp dữ liệu cũ lộn xộn. Đây là một quan điểm hợp lệ vì dữ liệu cũ trong hệ thống EHR thường chứa nhiễu, sai lệch, lỗi và dữ liệu không sử dụng được.

Artificial intelligence in healthcare Hekate
Artificial intelligence in healthcare Hekate

Không bao gồm đủ dữ liệu có ý nghĩa và đại diện trong quá trình đào tạo và xác thực là một vấn đề phổ biến trong ML. Các tổ chức y tế cần hiểu những hạn chế đó và cung cấp dữ liệu đầy đủ, cân bằng, đa dạng và đại diện từ quần thể của họ để đào tạo lại và xác thực các mô hình ML khi họ triển khai chúng. Những người ra quyết định cần lưu ý rằng hầu hết các công nghệ AI không phải là sản phẩm “có sẵn” mà bạn có thể chỉ cần cắm vào hệ thống kỹ thuật số của mình để làm cho nó hoạt động. Thử nghiệm thí điểm quy mô nhỏ tại chỗ là một cách tốt để xác thực bất kỳ ứng dụng AI nào.

Artificial intelligence in healthcare Hekate
Artificial intelligence in healthcare Hekate

Việc đảm bảo an toàn, quyền riêng tư và sức khỏe của bệnh nhân đòi hỏi phải tiến hành phân tích mối nguy, đánh giá hậu quả của các kết quả dương tính giả và âm tính giả tiềm ẩn, đồng thời phát triển các quy trình phòng ngừa rủi ro. bắp thịt. Đối với các quy trình lâm sàng quan trọng có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng (ví dụ: đưa ra quyết định chẩn đoán và điều trị y tế), cần có cơ chế an toàn kép. Trong những trường hợp như vậy, bác sĩ là người thực hiện cuộc gọi, sử dụng thông tin chi tiết do dữ liệu tạo ra làm tài liệu tham khảo. Hơn nữa, để triển khai bất kỳ sản phẩm AI nào, cần phải thực hiện thử nghiệm và xác thực tại chỗ. Cuối cùng, điều quan trọng là phải thu thập bằng chứng trong thế giới thực và phát triển cơ chế giám sát liên tục hiệu suất hệ thống, đảm bảo tính an toàn và hiệu quả của các sản phẩm AI được triển khai liên tục.

Trong tất cả các quy trình này, điều quan trọng là phải thiết lập các chính sách và giao thức để đảm bảo quyền riêng tư, bảo mật và đạo đức của việc sử dụng AI. Tuy nhiên, chúng ta phải đạt được sự cân bằng giữa quyền riêng tư của bệnh nhân và chia sẻ dữ liệu, cũng như giữa quy định và đổi mới. Các chuyên gia trí tuệ nhân tạo cần làm việc với khối lượng lớn dữ liệu thực của bệnh nhân để đảm bảo tính chính xác và an toàn của các mô hình ML, vì vậy bệnh nhân cần biết rằng AI chỉ có thể được tăng cường khi họ chia sẻ dữ liệu tự do hơn và điều này có thể được thực hiện trong một môi trường an toàn. Trong khi đó, các tổ chức y tế cần đảm bảo rằng các phương pháp tiếp cận AI của họ là hợp pháp, có đạo đức và mạnh mẽ, thể hiện sự minh bạch hoàn toàn về những gì họ làm với dữ liệu bệnh nhân.

Trí tuệ nhân tạo trong y tế

Việc đánh giá các phương pháp tiếp cận AI cần có thời gian nhưng nó sẽ cho phép các tổ chức y tế phát hiện ra các vấn đề và khắc phục chúng trước khi quá muộn. Trước khi triển khai, điều cần thiết là xác định các chỉ số đánh giá hiệu suất, sau đó đo lường mức độ thành công của AI tương ứng ở các giai đoạn phát triển và triển khai khác nhau (ví dụ: thử nghiệm thí điểm, triển khai theo quy mô và xác nhận). Các số liệu hiệu suất như vậy sẽ phản ánh các giá trị, ưu tiên và tầm nhìn của tổ chức bạn. Có nhiều cách để đánh giá các công nghệ AI. Nói chung, những điều cần xem xét trong đánh giá nên bao gồm cải thiện hiệu quả lâm sàng (chất lượng, hiệu quả và an toàn), mở rộng khả năng tiếp cận và mở rộng dịch vụ cho bệnh nhân, cải thiện trải nghiệm và kết quả của bệnh nhân, quy trình vận hành được tối ưu hóa, cải thiện sự hài lòng của nhân viên với môi trường làm việc và giảm chi phí và tăng doanh thu.

Artificial Intelligence in Healthcare
Phát triển hệ sinh thái chăm sóc sức khỏe kỹ thuật số dựa trên AI trên toàn quốc

Do tính phức tạp cao và chi phí liên quan đến việc phát triển các loại công nghệ AI khác nhau cần thiết để cải thiện hiệu quả, khả năng tiếp cận và khả năng chi trả của dịch vụ chăm sóc sức khỏe, mỗi quốc gia cần có chiến lược AI quốc gia để xây dựng hệ sinh thái chăm sóc sức khỏe kỹ thuật số do AI cung cấp trên toàn quốc, mang lại lợi ích cho cả hai bên. tổ chức y tế và bệnh nhân. Hiện tại, phần lớn kinh phí được sử dụng để phát triển ML trên dữ liệu EHR lớn, chủ yếu là vì lợi ích của các chuyên gia y tế. Vì sức khỏe toàn diện chỉ có thể đạt được thông qua nỗ lực chung giữa các chuyên gia y tế và bệnh nhân, bệnh nhân cần có các công cụ do AI cung cấp để tự theo dõi và tự quản lý các tình trạng mãn tính của mình.

Liên hệ email business@hekate.ai hoặc Facebook Page Hekate để nhận lời khuyên hữu ích về các giải pháp AI.