Artificial intelligence (AI) blir stadig meir vanleg i helseomsorgsinnstillingar. Bak kvar vellykka AI-initiativ ligg ein arbeidskultur som omfavnar innovasjon, eit leiarteam som støttar kontinuerleg forbetring, og ein ramme som tar omsyn til samspillet mellom menneske, prosessar og teknologi (PPT-ramme).
Dr. Vincent Liu, ein intensivlege, senior forskar og klinisk informatikar for Permanente Medical Group av Kaiser Permanente, diskuterte nyleg dei viktigaste faktorane som er naudsynte for å realisere ein AI-initiativ. Her er fem essensielle råd basert på Dr. Liu sine innsikter:
1. Involverte leger i beslutningsprosessen:
Det er avgjerande å involvere leger i beslutningsprosessen omkring AI-verktøy. Lege Liu forklarar at leger er på frontlinjene i helsevesenet og kan gi verdifull innsikt i korleis AI-teknologi kan forbetre kvardagsarbeidet og bidra til å oppnå Quadruple Aim. Deira involvering sikrar at AI-løysingar samsvarar med måla om forbetret pasientresultat, populasjonshandtering, helsekostnader og tilbydarvelvære.
2. Omfavn Quadruple Aim:
Quadruple Aim fungerer som ein nyttig rettleiar for å bestemme kvar ein skal starte og prioritere AI-prosjekt. Dr. Liu eksemplifiserer bruken av omgivande AI, som gruppa hans implementerte med suksess for alle Kaiser-leger i Nord-California. Omgivande AI gjer leger i stand til å fange opp og arkivere samtalar med pasientar, og reduserar byrden med manuell dokumentasjon. Denne teknologien gir leger høvet til å fokusere på pasientinteraksjon, og forbetre deira evne til å levere kvalitetsomsorg.
3. Set menneske i sentrum:
Å ta i bruk ein augmentert tilnærming til AI sikrar at menneskeleg involvering forblir sentral. Lege Liu identifiserer tre kjernekompetansar for AI-implementering: klinisk integrasjon, teknologimuliggjering og datafag. Desse kompetansane gjer det mogleg med grundig testing, evaluering og evaluering av prestasjonsmål. Målet er å utnytte AI-teknologi i samarbeid med kliniske arbeidsstokkar og dataforskarar for å generere verdifulle innsikter for pasienthelse og tilbydarvelvære.
4. Bygg lag gjennom opplæring:
For å sikre riktig bruk av AI, er det avgjerande å utvide eksisterande utdanningsinnsatsar og inkorporere opplæringsprogram. Dr. Liu understrekar betydningen av tidlegare erfaringar med kvalitet og ytelseforbetring, så vel som teknologiimplementering. Desse erfaringane er vesentlige for å koordinere AI-opplæring på tvers av team med ulik kompetanse og avdelingar. AI presenterar usikkerheiter, og ordentleg opplæring rustar teama med kunnskapen til å navigere effektivt gjennom desse utfordringane.
5. Omfavn entusiasmen:
Sjølv om det er mykje omtale kring store språkmodellar og AI-framsteg, er det avgjerande å ikkje avvise deira potensial. Dr. Liu understrekar viktigheten av å identifisere dei beste bruksområda som samsvarar med Quadruple Aim. Alle teknologiar som kan lette legenes administrative byrder og strømlinjeføre deira oppgåver, bør stå i fremste rekke for kvar helseteneste og medisinsk gruppes vurderingar.
AI-tiltaking i helseomsorg avheng av ein støttande arbeidskultur som argumenterer for innovasjon, eit leiarteam som støttar kontinuerleg forbetring, og ein PPT-ramme som tar omsyn til menneske, prosessar og teknologi. Ved å omfavne desse prinsippa kan helsetenestene maksimere fordelane ved AI og drive betre pasientresultat.
### FAQ
**Kva er Quadruple Aim?**
Quadruple Aim er ein ramme som siktar på å forbetre helseomsorgsresultat ved å fokusere på fire mål: å forbetre pasientopplevinga, betre folkehelse, redusere helsekostnader og forbetre tilbydarvelvære.
**Korleis kan legar bidra til AI-tiltaking?**
Leger spelar ei avgjerande rolle i AI-tiltakinga ved å delta aktivt i beslutningsprosessar omkring AI-verktøy. Deira erfaring frå frontlinjen og kompetanse gir verdifull innsikt i korleis AI kan forbetre pasientomsorg og oppnå breiare helsemål.
**Kva er dei kjernekompetansane for AI-implementering?**
Dei kjernekompetansane for AI-implementering inkluderer klinisk integrasjon, teknologimuliggjering og datafag. Desse kompetansane sikrar at AI blir grundig testa, evaluert og integrert med kliniske arbeidsstokkar og dataforskarar for å levere verdifulle innsikter for pasienthelse og tilbydarvelvære.
**Kvifor er opplæring essensiell for AI-tiltaking?**
Opplæringsprogram er essensielle for AI-tiltaking for å sikre at helseteam er godt rusta til å bruke AI-teknologi på rett måte. Tidlegare erfaringar med kvalitetsforbetring og teknologiimplementering kan vere fundament for AI-opplæring, og hjelpe teama med å navigere usikkerheiter og effektivt bruke AI i helsetenesten.
**Kva rolle spelar ein støttande arbeidskultur i AI-tiltakinga?**
Ein støttande arbeidskultur er avgjerande for vellykka AI-tiltaking. Den oppmuntrar innovasjon, fremjar samarbeid og skapar eit gunstig miljø for kontinuerleg forbetring. Ein kultur som omfavner AI gjer helsetenestene i stand til å nyttiggjere teknologi effektivt og drive betre pasientresultat.
Kunnskapen om implementering av AI-teknologi i helseomådet aukar raskt, og det er viktig å stå eingong.](
The source of the article is from the blog macnifico.pt