Lições aprendidas com o relatório de pesquisa de IA da CDW
As organizações podem se sentir pressionadas a tentar algo apenas por causa do hype. Resista à tentação. Em vez disso, seja claro sobre um problema que precisa ser resolvido e como a IA se encaixaria nisso .
Pode haver algumas implantações fáceis para começar por meio de recursos ou funcionalidades existentes em soluções que sua organização já utiliza, como em um pacote de software de produtividade ou um sistema de registros eletrônicos de saúde .
Outra área problemática pode ser qualquer tarefa administrativa repetitiva que se beneficiaria da automação. Um dos motivos pelos quais as ferramentas de escuta ambiente têm despertado interesse consistente é o desejo das organizações de reduzir a sobrecarga dos profissionais de saúde e mitigar o burnout. Como os sistemas de saúde podem reduzir o "tempo de pijama" dos profissionais de saúde para que possam restaurar o relacionamento com os pacientes?
2. Em meio à incerteza regulatória, tenha uma estrutura sólida de governança de IAÀ medida que os algoritmos melhoram e as respostas regulatórias permanecem em constante mudança, as organizações de saúde precisam ter agilidade e estabilidade em sua própria estrutura de governança de IA . E com requisitos que podem variar de estado para estado, uma abordagem multidisciplinar é crucial para acompanhar as mudanças.
Crie grupos de trabalho adequados com a representação correta das partes interessadas para fazer as perguntas certas sobre possíveis casos de uso, experiência do usuário final, reconhecimento e mitigação de riscos, preocupações éticas, viés algorítmico, conformidade e qualidade de dados.
Considerações sobre infraestrutura também precisam ser levadas em conta. Quão preparada está sua organização para adotar mais soluções de IA ? Suas equipes possuem as habilidades certas? Você protegeu seu ambiente? Há alguma consideração sobre o local em comparação com as cargas de trabalho que devem ser migradas para a nuvem ? As organizações precisarão criar zonas de aterrissagem e podem ter estratégias diferentes em relação ao uso de sua computação e armazenamento .
3. Mantenha a segurança e a privacidade dos dados em primeiro lugarA governança de dados anda de mãos dadas com a governança de IA , visto que a maioria das soluções com tecnologia de IA exige dados de alta qualidade, o que é essencial neste momento. Isso também requer estratégias sobre como proteger esses dados.
Também é necessário haver mais transparência em algumas das soluções disponíveis, para que as organizações possam avaliar adequadamente se uma solução atenderá aos requisitos regulatórios. A transparência é fundamental, pois existe um perigo real se uma solução de IA apresentar uma previsão incorreta ou se forem utilizados dados de baixa qualidade. Uma abordagem única para a IA na área da saúde simplesmente não é possível, e provavelmente ainda haverá a necessidade de discernimento humano ou de um ser humano envolvido para garantir que os resultados não causem danos.
Este artigo faz parte da série de blogs MonITor da HealthTech .
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