CDW'nin Yapay Zeka Araştırma Raporundan Öğrenilen Dersler

1. Yeni Araçları Kendi İyilikleri İçin Kullanmak Yerine Sorunları Çözün

Kuruluşlar sadece abartı yüzünden bir şeyi denemek için baskı hissedebilirler. Bu dürtüye karşı koymalısınız. Bunun yerine, çözülmesi gereken bir sorun ve AI'nın buna nasıl uyum sağlayacağı konusunda net olun.

Kuruluşunuzun zaten kullandığı çözümlerde bulunan yetenekler veya özellikler (örneğin bir üretkenlik yazılım paketi veya elektronik sağlık kayıtları sistemi) aracılığıyla başlayabileceğiniz bazı kolay dağıtımlar olabilir.

Başka bir sorun alanı, otomasyondan faydalanabilecek tekrarlayan idari görevler olabilir. Ortam dinleme araçlarının sürekli ilgi görmesinin nedenlerinden biri, kuruluşların klinisyen yükünü azaltmak ve tükenmişliği hafifletmek istemesidir. Sağlık sistemleri, klinisyenler için "pijama zamanını" nasıl azaltabilir, böylece hasta ilişkilerini onarabilirler?

DAHA FAZLASINI OKUYUN: Daha iyi sağlık sonuçları için verilerden ve yapay zekadan yararlanın.

2. Düzenleyici Belirsizlik Ortasında Sağlam Bir Yapay Zeka Yönetim Yapısına Sahip Olun

Algoritmalar iyileştikçe ve düzenleyici yanıtlar değişkenliğini sürdürdükçe, sağlık kuruluşlarının kendi AI yönetim yapılarında çeviklik ve istikrara sahip olmaları gerekir. Ve eyaletten eyalete değişebilen gereksinimlerle, değişikliklere ayak uydurmak için çok disiplinli bir yaklaşım hayati önem taşır.

Potansiyel kullanım durumları, son kullanıcı deneyimi, riskin tanınması ve azaltılması, etik kaygılar, algoritmik önyargı, uyumluluk ve veri kalitesi hakkında doğru soruları sormak için doğru paydaş temsiliyetine sahip uygun çalışma grupları oluşturun.

Altyapı hususları da hesaba katılmalıdır. Kuruluşunuz daha fazla AI çözümü benimsemeye ne kadar hazır? Ekipleriniz doğru beceri setlerine sahip mi? Ortamınızı güvence altına aldınız mı? Buluta taşınması gereken iş yüklerine karşı şirket içi hususlar var mı? Kuruluşların iniş bölgeleri oluşturması gerekecek ve hesaplama ve depolama alanlarını nasıl kullandıkları konusunda farklı stratejilere sahip olabilirler.

KEŞFEDİN: Sağlık kuruluşları yapay zeka değerlendirme ve uygulama süreçlerini nasıl yönetmelidir?

3. Veri Güvenliğini ve Gizliliği Ön Planda Tutun

Veri yönetimi , AI yönetimiyle el ele gider, çünkü AI destekli çözümlerin çoğu yüksek kaliteli veri gerektirir, bu da şu anda temel bahislerdir. Bu ayrıca, bu verilerin nasıl korunacağına dair stratejiler gerektirir.

Ayrıca, kuruluşların bir çözümün düzenleyici gereklilikleri karşılayıp karşılamayacağını yeterli şekilde değerlendirebilmesi için, piyasadaki bazı çözümlerde daha fazla şeffaflığa ihtiyaç vardır. Şeffaflık çok önemlidir, çünkü bir AI çözümü yanlış bir tahminde bulunursa veya zayıf veri kullanılırsa gerçek bir tehlike vardır. Sağlık hizmetlerinde AI'ya tek tip bir yaklaşım mümkün değildir ve sonuçların zarara yol açmamasını sağlamak için muhtemelen yine de insan ayırt etme gücüne veya döngüde bir insana ihtiyaç duyulacaktır.

Bu makale HealthTech’in MonITor blog dizisinin bir parçasıdır .