مارك توماس، المدير الفني، MRO.
في الرعاية الصحية، تميل تقنية الذكاء الاصطناعي إلى توسيع البنية التحتية المعطلة، وليس إصلاحها.
لقد كانت الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية لم تكن أعلى من أي وقت مضى، وكانت الوعود أكثر جرأة من أي وقت مضى، ومع ذلك، فإن حصة كبيرة من المبادرات تتعثر في اللحظة التي تخرج فيها من مرحلة التجربة. السبب نادرًا ما يكون النموذج أو حتى تنفيذ الذكاء الاصطناعي. إنه ما يقبع تحتها – البيانات، تدفقات العمل والنسيج التشغيلي الذي يجب أن يعمل عليه الذكاء الاصطناعي. عندما تكون تلك الأسس ضعيفة، يعزز الذكاء الاصطناعي كل فجوة وعدم اتساق ونقطة عمياء. ويفعل ذلك بسرعة الضوء.
للحصول على قيمة حقيقية ودائمة من الذكاء الاصطناعي، يجب على قادة الرعاية الصحية عكس التسلسل المعتاد. تقنية الذكاء الاصطناعي ليست نقطة البداية. يجب علينا أولاً النظر إلى الأساس.
لماذا تفشل معظم استراتيجيات الذكاء الاصطناعي
تفشل معظم استراتيجيات الذكاء الاصطناعي قبل أن تبدأ لأن الذكاء الاصطناعي غالبًا ما يُعتبر الخطوة الأولى. بدلاً من بناء الظروف التي تسمح للذكاء الاصطناعي بالنجاح، تقوم العديد من المؤسسات بدمج الذكاء الاصطناعي مع التحديات الحالية التي لم تُحل. فيما يلي بعض الحواجز الشائعة التي تقوض فعالية الذكاء الاصطناعي:
• بيانات منخفضة الجودة: الذكاء الاصطناعي ليس أفضل من البيانات التي يستخدمها – وفي الرعاية الصحية، عندما يكون حوالي 80% من البيانات السريرية غير منظمة، فإن تنسيق البيانات والتحقق منها هما خطوات نقدية بالأخص. عندما يعمل الذكاء الاصطناعي على بيانات رديئة أو غير مكتملة، فإنه يولد رؤى معيبة لا يمكن الوثوق بها.
• تدفقات العمل غير المتسقة: عندما تختلف العمليات، تختلف النتائج أيضًا. وهذا يجعل من الصعب توحيد مخرجات الذكاء الاصطناعي والتحقق منها وتوسيعها عبر المؤسسة.
• قابلية التشغيل البيني المحدودة: تمنع الأنظمة المعزولة الذكاء الاصطناعي من رؤية الصورة الكاملة، مما يعني أنها تعمل مع فجوات في السياق تضعف فعاليتها.
ما يحتاجه الذكاء الاصطناعي لتحقيق النجاح
تأتي النتائج الحقيقية من بناء الأساس التشغيلي الذي يسمح للذكاء الاصطناعي بالعمل: كيفية الوصول إلى البيانات السريرية، تنظيمها وتقديمها، جنبًا إلى جنب مع تدفقات العمل التي تدعمها.
للحصول على البنية التحتية الصحيحة، تحتاج إلى تدفقات عمل موحدة يمكن توسيعها؛ خبرة في توسيع كميات كبيرة من البيانات السريرية بكفاءة بطريقة متوافقة؛ وأنظمة قابلة للتشغيل البيني تجعل البيانات متصلة وقابلة للوصول عبر المؤسسة. إدارة البيانات السريرية بشكل احترافي على نطاق واسع تعزز عادة الاتساق، وتعمل تدفقات العمل المحسّنة على خلق عمليات أكثر موثوقية، وتضمن الأنظمة المتصلة للذكاء الاصطناعي الوصول إلى كميات البيانات التي يحتاجها. معًا، تخلق هذه العناصر الأساس الذي يحتاجه الذكاء الاصطناعي للعمل بشكل فعال.
الآن بعد أن أصبحت لديك البنية التحتية الصحيحة، كيف يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي؟ قد ترى بعض المؤسسات الذكاء الاصطناعي كوسيلة لتقليل القوة العاملة من خلال أتمتة المهام التي كانت تقليديًا يتم التعامل معها من قبل الموظفين. بينما قد يتولى الذكاء الاصطناعي بعض المهام الروتينية أو ذات التعقيد المنخفض، فإن ذلك لا يلغي الحاجة إلى الأشخاص ولكنه يغير كيفية تطبيق خبراتهم. الذكاء الاصطناعي ليس بديلًا للخبرة البشرية. في الواقع، الأمر عكس ذلك تمامًا: يقدم الذكاء الاصطناعي أكبر قيمة عندما يكون مرتبطًا بالحكم البشري.
للاستفادة من الخبرة التي لديك بطريقة أكبر بعدة أضعاف، المفتاح هو تطوير عملية تمكن البشر والتكنولوجيا من التعاون. هذه الطريقة – التي نسميها “الذكاء التعاوني” في شركتي – تعتمد على حلقات التغذية الراجعة المستمرة بين الحكم البشري وتوصيات الذكاء الاصطناعي. تعزز هذه الحلقات التعلم المشترك بحيث يكون كل من البشر والذكاء الاصطناعي في تحسن مستمر مع مرور الوقت، مما يؤدي إلى نتائج أفضل لا يمكن تحقيقها بمفردهم. مع كل تكرار، ترى المؤسسات نتائج من المرجح أن تكون موثوقة وفعالة.
تحويل الاستراتيجية إلى عمل
لإحداث تأثير قابل للقياس ومستدام باستخدام الذكاء الاصطناعي، تحتاج إلى أكثر من مجرد استراتيجية للذكاء الاصطناعي. يجب أن يركز القادة على عدد من الأولويات الرئيسية:
• تعزيز قابلية التشغيل البيني قبل توسيع الذكاء الاصطناعي. لمساعدة أنظمتك على التواصل بشكل أكثر فعالية، استكشف مركزية إدارة البيانات السريرية بهدف تبسيط الوصول إلى مصادر البيانات المتباينة.
• توحيد تدفقات العمل من أجل الاتساق. يجب تحسين تدفقات العمل من أجل الكفاءة. قد يتضمن ذلك برامج سهلة الاستخدام، أنظمة تكنولوجيا مركزية أو تدريب موحد يعزز الاتساق.
• جعل الخبرة البشرية جزءًا أساسيًا من العملية. بدلاً من التفكير في كيفية استبدال مهام العمال بالذكاء الاصطناعي، فكر في كيفية دمج معرفة فريقك مع الذكاء الاصطناعي من أجل نتائج أفضل. عندما يعمل البشر والذكاء الاصطناعي معًا، يكون الذكاء الاصطناعي مهيأً لتحقيق دقة أفضل بينما يمكن للفرق التكيف بشكل أكثر فعالية مع الاضطرابات وإزالة الأعباء الروتينية.
• قياس النجاح بناءً على النتائج، وليس السرعة. بينما تُعتبر الكفاءة ميزة، فإن النتائج هي ما يهم أكثر، خاصة في行业 الرعاية الصحية عالي المخاطر. إذا ركزت على إجراء تحسينات في الدقة والجودة واتخاذ القرارات، فإن الكفاءة ستتبع بشكل طبيعي.
تتحرك عملية اعتماد الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية بسرعة الثقة، وتبنى الثقة على الأسس التي يمكن للناس رؤيتها والتحقق منها فعلاً – وليس على تعقيد النموذج في الأعلى.
مجلس تكنولوجيا فوربس هو مجتمع حصري للمسؤولين التنفيذيين في تكنولوجيا المعلومات والمديرين الفنيين والموظفين التنفيذيين في التكنولوجيا من طراز عالمي. هل أنا مؤهل؟
