Преодоление скептицизма в отношении ИИ в здравоохранении

Руководители в сфере здравоохранения активно стремятся внедрять искусственный интеллект (ИИ) не только для того, чтобы оставаться конкурентоспособными, но и с целью повышения эффективности и улучшения взаимодействия с пациентами. Однако, несмотря на очевидные преимущества, лишь 77% лидеров отрасли уверены в пользе ИИ для своего бизнеса.

Хотя чат-боты на основе ИИ превосходно справляются с рутинными задачами, анализом данных и предоставлением обобщенной информации, главная забота здравоохранения связана с достоверностью и точностью вводимых данных. При отсутствии надлежащего обучения персонала и тщательной настройки инструментов риск утечек данных становится серьезной угрозой.

Тем не менее, перспективы остаются оптимистичными: к 2025 году 95% руководителей планируют увеличить бюджеты на ИИ до 30%. Большие языковые модели (LLM) уже зарекомендовали себя как надежные инструменты, и 53% лидеров здравоохранения приняли формальные политики для адаптации своих команд, а еще 39% планируют внедрение таких мер в ближайшее время.

Для тех, кто пока колеблется с применением ИИ в коммуникации, вот несколько рекомендаций, как преодолеть ключевые барьеры.

1. Используйте авторитетные источники для обучения ИИ

Руководители здравоохранения, даже не принимая прямого участия в обучении ИИ, должны контролировать этот процесс. Важно, чтобы чат-боты и другие инструменты регулярно обновлялись на основе проверенных медицинских данных.

Обширные данные из электронных медицинских карт (EHR) предлагают отличную основу для обучения ИИ. Модели LLM способны анализировать исследования, проводить критический разбор данных и адаптироваться к новым вызовам. Исследования показывают, что для оптимизации производительности важно фокусироваться на ключевых, пересекающихся данных, что снижает стоимость обучения, но сохраняет высокую точность.

2. Соблюдайте стандарты конфиденциальности данных HIPAA

Закон HIPAA устанавливает строгие требования к защите конфиденциальной информации о здоровье пациентов (PHI). Руководителям здравоохранения необходимо сотрудничать только с поставщиками, которые:

• Минимизируют сбор PHI, оставляя только то, что действительно необходимо для целей чат-бота.
• Предоставляют доступ к данным исключительно уполномоченным лицам с использованием надежных методов аутентификации.
• Используют шифрование данных при их хранении и передаче.
• Хранят данные на серверах, соответствующих требованиям HIPAA.
• Подписывают соглашения о партнерстве (BAA) для обеспечения соответствия требованиям.

Также следует регулярно проверять отчеты об активности и уведомлять руководство при обнаружении подозрительных действий. Не забудьте о получении четкого согласия пациентов, разъясняя, как будут использоваться их данные.

3. Ориентируйтесь на удобство интерфейсов

Одной из главных проблем при внедрении технологий, таких как EHR, стало их неудобство для врачей. Чтобы избежать подобных сложностей с ИИ, выбирайте решения, которые можно адаптировать под существующие процессы.

Интерфейсы, разработанные с учетом удобства пользователя, а также стандартизированные протоколы помогают упрощать обмен данными между медицинскими платформами. Эти стандарты позволяют интегрировать алгоритмы ИИ в клинические практики, повышая их эффективность и улучшая результаты лечения.

4. Инвестируйте в обучение сотрудников

Согласно исследованиям, совместные рекомендации от врачей и ИИ оказываются более полными, хотя и менее эмпатичными. Чтобы компенсировать этот недостаток, важно обеспечить надлежащий человеческий контроль и вовлечение.

Чат-боты могут быть интегрированы в приложения и веб-сайты для предоставления пациентам актуальной информации, напоминаний о приеме лекарств или классификации случаев по степени тяжести. Однако даже лучшие инструменты могут допускать ошибки, поэтому человеческая проверка остается необходимой.

Работайте с экспертами для создания эффективных рабочих процессов и используйте признанные подходы, такие как процесс Коттера, чтобы облегчить адаптацию сотрудников.

5. Используйте ИИ для проверки ошибок

ИИ может служить инструментом не только для выполнения задач, но и для обнаружения ошибок. Например, исследование 2023 года показало, как GPT-4 выявил пропуски в медицинских записях, включая ошибку в индексе массы тела и отсутствие указаний на анализы крови.

Такие возможности ИИ усиливают надежность медицинского обслуживания, помогая врачам минимизировать вероятность упущений и улучшать результаты лечения.

Искусственный интеллект в здравоохранении — это не замена профессионального опыта, а его дополнение. С правильным подходом к соблюдению нормативов, обучению сотрудников и интеграции технологий, руководители здравоохранения смогут успешно использовать ИИ для улучшения лечения и повышения удовлетворенности пациентов.