Sağlık sektörü, üretken yapay zekanın (GenAI) bakım sunumunda, operasyonel verimlilikte ve hasta sonuçlarında devrim yaratmaya hazır olduğu dönüştürücü bir kavşakta duruyor. Yakın zamanda yapılan MIT Technology Review araştırması, kuruluşların %88’inin GenAI’yi kullanırken veya onunla denemeler yaparken, sağlık kuruluşlarının uygulamada benzersiz zorluklarla karşı karşıya olduğunu gösteriyor.

Sağlık hizmetlerinde başarılı bir şekilde GenAI’nın benimsenmesine yönelik kapsamlı bir yaklaşımı inceleyelim.

Başlangıç ​​Noktanızı Bulun: GenAI Uygulamasına Stratejik Bir Yaklaşım

GenAI’ın benimsenmesine giden yolculuk, üç temel boyutun dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini gerektirir: organizasyonel hazırlık, kullanım senaryosunun önceliklendirilmesi ve altyapı yetenekleri.

Organizasyonel Hazırlık Değerlendirmesi

Kuruluşunuzun mevcut durumunu çeşitli kritik alanlarda değerlendirerek başlayın:

• Veri Altyapısı: Kuruluşunuzun hem yapılandırılmış klinik verileri (EHR kayıtları, laboratuvar sonuçları) hem de yapılandırılmamış verileri (klinik notlar, görüntüleme raporları) işleme becerisini değerlendirin. MIT’nin araştırması, kuruluşların yalnızca %22’sinin veri temellerinin GenAI uygulamaları için “çok hazır” olduğunu düşündüğünü gösteriyor ve bu da bu değerlendirmeyi önemli kılıyor.
• Teknik Yetenekler: Bulut altyapısı, veri işleme yetenekleri ve entegrasyon çerçeveleri dahil olmak üzere mevcut teknoloji yığınınızı değerlendirin. Modern veri mimarilerine sahip sağlık kuruluşları, özellikle de göl evi mimarilerini kullananlar, yapay zeka uygulamasında %74 daha yüksek başarı oranları gösteriyor.
• Yetenek ve Beceriler: Hem teknik becerileri (AI/ML uzmanlığı, veri mühendisliği) hem de sağlık hizmetlerine özgü alan bilgisini dikkate alarak mevcut yetenekleri gelecekteki ihtiyaçlarla eşleştirin.

Kullanım Durumu Önceliklendirmesi

Başarılı sağlık kuruluşları genellikle riski yönetirken net değer sunan kullanım senaryolarıyla başlar:

1. İdari Verimlilik

• Klinik dokümantasyonun iyileştirilmesi ve kodlanması
• Ön yetkilendirme otomasyonu
• Talep işleme optimizasyonu
• Randevu planlama ve yönetimi

Bu kullanım senaryoları genellikle 6-12 ay içinde yatırım getirisi gösterirken kurumsal güven de oluşturur.

2. Klinik Destek Uygulamaları

• Klinik karar desteği geliştirmesi
• Tıbbi görüntü analizi
• Hasta risk sınıflandırması
• Tedavi planlama yardımı

Bu uygulamalar daha sıkı doğrulama gerektirir ancak bakım kalitesi üzerinde önemli bir etki yaratabilir.

3. Hasta Deneyiminin Geliştirilmesi

• Kişiselleştirilmiş iletişim
• Bakım navigasyonu desteği
• Uzaktan izleme entegrasyonu
• Önleyici bakım katılımı

Bu girişimler genellikle daha uzun vadeli sağlık sonuçlarına doğru ilerlerken hasta memnuniyetinde anında iyileşmeler göstermektedir.

Sağlık Hizmetlerinde GenAI Uygulaması için Kritik Başarı Faktörleri

Veri Temeli Mükemmelliği | Aşağıdakileri ele alan sağlam veri yönetimi uygulamaları oluşturun:

• Veri kalitesi ve standardizasyon
• Klinik ve operasyonel sistemler arasında entegrasyon
• Gizlilik ve güvenlik uyumluluğu
• Gerçek zamanlı veri erişilebilirliği

MIT’nin araştırması, güçlü veri temellerine sahip kuruluşların başarılı yapay zeka sonuçlarına ulaşma olasılığının üç kat daha fazla olduğunu gösteriyor.

Yönetişim Çerçevesi | Aşağıdakileri ele alan kapsamlı yönetişim yapıları geliştirin:

• Klinik doğrulama protokolleri
• Model şeffaflığı gereksinimleri
• Mevzuata uygunluk (HIPAA, HITECH, FDA)
• Etik yapay zeka kullanım kuralları
• Önyargı izleme ve azaltma
• Sürekli performans izleme

Değişim Yönetimi ve Kültürü | Başarı aşağıdakilere dikkat etmeyi gerektirir:

• Klinisyenin katılımı ve katılımı
• İş akışı entegrasyonu
• Eğitim ve öğretim
• Avantajların ve sınırlamaların açık bir şekilde iletilmesi
• Sürekli geri bildirim döngüleri

Uygulama Engellerini Aşmak

Teknik Zorluklar

• Eski Sistem Entegrasyonu: Veri bütünlüğünü korurken eski ve yeni sistemler arasında köprü kurabilen modern veri mimarilerini uygulayın.
• Veri Kalitesi Sorunları: Otomatik veri kalitesi izleme ve iyileştirme süreçleri oluşturun.
• Güvenlik Gereksinimleri: Hem yapay zeka hem de geleneksel sağlık hizmetleri uyumluluk ihtiyaçlarını karşılayan sağlık hizmetlerine özel güvenlik çerçevelerini dağıtın.

Organizasyonel Zorluklar

• Beceri Boşlukları: Şirket içi gelişimi stratejik ortaklıklarla birleştiren hibrit bir yetenek stratejisi geliştirin.
• Kaynak Kısıtlamaları: İvme oluşturmak ve daha fazla yatırımı haklı çıkarmak için yüksek yatırım getirisi olan kullanım senaryolarıyla başlayın.
• Direnci Değiştir: Klinisyen merkezli tasarıma ve değerin net bir şekilde gösterilmesine odaklanın.

İleriye Doğru: Sürdürülebilir bir Nesil Yapay Zeka Programı Oluşturmak

Uzun vadeli başarı şunları gerektirir:

• Sistematik Ölçeklendirme Yaklaşımı. Net değer gösteren pilot programlarla başlayın. Yeniden kullanılabilir bileşenler ve çerçeveler oluşturun. Öğrenmeyi paylaşmak için mükemmellik merkezleri oluşturun. Ve başarı için net ölçümler oluşturun.
• İnovasyon Yönetimi. Ortaya çıkan yeteneklere ilişkin farkındalığı sürdürün. Teknoloji sağlayıcılarla ortaklıkları güçlendirin. Sağlık hizmetlerine özel yapay zeka araştırmalarına katılın. Dahili inovasyon yetenekleri oluşturun.
• Sürekli İyileştirme. Model performansını düzenli olarak değerlendirin. Paydaşların geri bildirimlerini sürekli olarak yakalayın. Ekiplerinizi sürekli eğitin ve eğitin. Devam eden yönetişim incelemelerini ve güncellemelerini destekleyin.

İleriye Giden Yol

Sağlık kuruluşları, operasyonel verimliliği artırırken bakım sunumunu dönüştürmek için GenAI’dan yararlanma konusunda eşsiz bir fırsata sahip. Başarı, yenilikçiliği endüstrinin geleneksel güvenlik ve kalite vurgusuyla birleştiren dengeli bir yaklaşım gerektirir.

MIT’in araştırması, güçlü veri temellerine ve açık yönetişim çerçevelerine odaklanarak GenAI uygulamasına sistematik bir yaklaşım benimseyen kuruluşların, geçici uygulama stratejileri izleyen kuruluşlara göre %53 daha iyi sonuçlar elde ettiğini gösteriyor.

Sağlık yöneticileri için mesaj açıktır. GenAI’ın benimsenmesine yönelik yolculuk önemli zorluklar sunsa da, potansiyel faydalar bunu önemli bir stratejik öncelik haline getiriyor.

Anahtar şudur: iyi tanımlanmış kullanım senaryolarıyla başlayın, Sağlam veri temelleri sağlayınVe Hasta güvenliği ve bakım kalitesine sarsılmaz bir şekilde odaklanmayı sürdürmek.

Sağlık kuruluşları, bu kapsamlı yaklaşımı izleyerek, sektörün talep ettiği yüksek bakım standartlarını korurken, tüm paydaşlara anlamlı değer sağlayan sürdürülebilir GenAI programları oluşturabilir.

Teknik uzmanlığı derin sağlık hizmetleri bilgisiyle birleştirerek, ölçülebilir sonuçlar sunarak sağlık hizmetleri liderlerine yapay zeka uygulamasının karmaşıklıkları konusunda rehberlik ediyoruz.

Lider olarak bize güveniliyor teknoloji ortaklarıtarafından bahsedilen analistlerve Modern Healthcare bizi sürekli olarak en büyük sağlık hizmetleri danışmanlık firmalarından biri olarak derecelendiriyor.

ABD’deki en büyük 10 sağlık sigortası şirketinin bize neden güvendiğini keşfedin Keşfetmek sağlık uzmanlığımız Ve bize Ulaşın daha fazlasını öğrenmek için.

Referanslar

1. Hex Teknolojileri. (2024). Veri ekipleri için çok modlu devrim [White paper]. https://hex.tech
2. MIT Teknoloji İncelemesi İçgörüleri. (2021). Yüksek performanslı bir veri ve yapay zeka organizasyonu oluşturmak. https://www.teknolojireview.com/insights
3. MIT Teknoloji İncelemesi İçgörüleri. (2023). Veri ve yapay zeka liderliğindeki büyümenin temellerinin atılması: Üst düzey yöneticiler, baş mimarlar ve veri bilimcileri üzerinde yapılan küresel bir çalışma. MIT Teknoloji İncelemesi.
4. MIT Teknoloji İncelemesi İçgörüleri. (2024a). CTO’nun yapay zeka aracıları oluşturma kılavuzu. https://www.teknolojireview.com/insights
5. MIT Teknoloji İncelemesi İçgörüleri. (2024b). Yapay zeka liderleri için veri stratejileri. https://www.teknolojireview.com/insights
6. MIT xPRO. (2024). Yapay zeka stratejisi ve liderlik programı: Yapay zeka ve veri stratejisiyle liderliği yeniden hayal edin [Program brochure]. Massachusetts Teknoloji Enstitüsü.