KI implementieren? Gesundheitsorganisationen „müssen ein spezifisches messbares Ziel haben“

Die meisten Krankenhäuser und Gesundheitssysteme prüfen immer noch, ob künstliche Intelligenz für ihre Organisation das Richtige ist. Viele versuchen jedoch, bestehende Implementierungen von KI und maschinellem Lernen zu erweitern.

Organisationen von Gesundheitsdienstleistern, die in eine dieser Kategorien fallen, sind das Ziel einer Bildungssitzung auf einem bevorstehenden HIMSS-Forum, eine Sitzung, die einen strategischen Leitfaden für die Einführung von KI im Gesundheitswesen bietet.

Tom Hallisey ist Leiter der digitalen Gesundheitsstrategie und Vorstandsmitglied bei Columbia Memorial Health. Er wird auf dem HIMSS AI in Healthcare Forum 2023 vom 14. bis 15. Dezember in San Diego über die KI-Arbeit des Gesundheitssystems sprechen. Seine Podiumsdiskussion, die er moderiert, trägt den Titel „Ein strategischer Leitfaden zur Einbindung von KI in Ihre Gesundheits-Roadmap“.

Zu den Diskussionsteilnehmern gehören Albert Marinez, Chief Analytics Officer der Cleveland Clinic; Tatyana Fedotova, Direktorin für globale Daten, Plattformen und Partnerschaften bei Johnson & Johnson; und Christopher Larkin, Chief Technology Officer bei Concord Technologies.

Die Diskussionsteilnehmer verraten die wichtigsten Fragen und Entscheidungen, die in jeder Phase der KI-Reise getroffen werden müssen, von „Build vs. Buy“ und „Tool-Auswahl“ bis hin zur Sicherstellung, dass KI-Investitionen auf maximale Wirkung ausgerichtet sind, und vielem mehr.

Wir haben uns mit Hallisey zusammengesetzt, um einen Vorgeschmack auf die Sitzung zu bekommen und eine bessere Vorstellung davon zu bekommen, was es braucht, um in die KI im Gesundheitswesen einzusteigen.

F. Was ist ein Beispiel für eine Schlüsselfrage, die in der Anfangsphase einer KI-Reise im Gesundheitswesen gestellt werden sollte? Und warum ist es wichtig?

A. Wie so oft ist die wichtigste Frage, welches Problem wir lösen wollen. Generative KI-Tools sind in der Lage, so viele neue und potenziell wertvolle Ergebnisse zu erzielen, aber wir müssen ein bestimmtes messbares Ziel vor Augen haben, um Wert zu zeigen und die Arbeit zu skalieren.

Sobald wir eine Pilotidee haben, stellt sich die KI-spezifische Frage, ob wir ein vorhandenes großes Sprachmodelltool mit internen Daten und Regeln erstellen, kaufen oder optimieren sollen. Diese Entscheidung basiert auf internen Fähigkeiten, Datenschutz- und Sicherheitsbedenken, Skalierbarkeit und Daten-/Bias-Überlegungen.

Am wahrscheinlichsten scheitern Projekte, die nach einer Verwendung für wirklich coole neue Tools suchen, und derzeit gibt es keine Tools, die cooler sind als KI. Es bedarf einer sorgfältigen und maßvollen Herangehensweise an die Frage, welche Art von Wert wir suchen und welche Arten von Tools wir vertrauen und welche Ressourcen wir für eine erfolgreiche Umsetzung bereitstellen können.

F. Wie kann sichergestellt werden, dass KI-Investitionen gezielt auf maximale Wirkung ausgerichtet sind?

A. Um die bestmögliche Wirkung von KI-Investitionen zu erzielen, gründen Sie ein Komitee, um Ideen zu sammeln und zu priorisieren, die Ressourcenauswahl zu steuern, die Ergebnisse von Pilotprojekten zu überprüfen und bei der Skalierung zu helfen. Achten Sie darauf, eine vielfältige Gruppe in den Ausschuss einzubeziehen.

Die Geschäftseinheiten und Endbenutzer wissen am besten, wo Probleme und Ineffizienzen liegen, und können die Planung so steuern, dass sie die beste Wirkung erzielt. Ihre Zustimmung wird für den Erfolg von entscheidender Bedeutung sein. Wenn ein Projekt für einen bestimmten Bereich als zu riskant erachtet wird, da diese Technologie noch sehr neu und nicht gut verstanden ist, ist es unwahrscheinlich, dass es erfolgreich sein wird. Beginnen Sie besser woanders und schulen Sie die Mitarbeiter über die Fähigkeiten und potenziellen Probleme mit KI-Tools.

Allerdings ist es auch wichtig, Top-Führungskräfte in den Auswahlprozess einzubeziehen, um sicherzustellen, dass Entscheidungen auf den aktuell führenden Unternehmensstrategien und den wichtigsten Anliegen basieren. Es gibt viele Anwendungsfälle für KI-Tools, die möglicherweise einen gewissen Mehrwert bieten, aber wichtige Ressourcen für die Bewältigung der dringendsten Probleme des Tages beanspruchen könnten.

Wir müssen auch Projekte und Tools auswählen, die ausgereift genug sind, um ordnungsgemäß in bestehende oder aktualisierte Arbeitsabläufe integriert zu werden. Einmalige oder Nischenprojekte werden keine großen Ergebnisse bringen. Schauen Sie sich die Webnutzung von ChatGPT an, selbst diese ist seit ihrem Höhepunkt zurückgegangen. Die Tools müssen in den Betrieb integriert werden, um den Arbeitsablauf zu verändern und einen echten Mehrwert zu schaffen.

F. Was ist ein Tipp, um den langfristigen Erfolg einer Investition in KI im Gesundheitswesen sicherzustellen?

A. KI-Tools sind oft so neu, dass ein langfristiger Erfolg schwer zu erreichen sein kann. Da KI-LLMs oder klinische Algorithmen weiterhin verwendet werden, werden Daten aktualisiert, die demografische Entwicklung verändert sich und die Ergebnisse können variieren.

Eine kürzlich durchgeführte Studie wies sogar darauf hin, wie Algorithmen ihre eigene Veralterung eindämmen können, da Eingriffe die zugrunde liegenden Daten, auf denen sie basieren, und damit ihre Vorhersagefähigkeit verändern.

Es müssen Pläne erstellt werden, um die Ergebnisse jedes KI-Tools und jeder Intervention kontinuierlich zu messen. Was an einem Standort oder in einer Population funktioniert, funktioniert an einem anderen möglicherweise nicht, und wie ich bereits festgestellt habe, funktioniert das, was heute funktioniert, möglicherweise im nächsten Jahr nicht mehr. Neue KI-Vorschriften aus der Durchführungsverordnung des Weißen Hauses sollen diese Bedenken ausräumen, ebenso wie die kürzlich vom ONC vorgeschlagenen Algorithmusregeln, die sich mit der integrierten klinischen Entscheidungsunterstützung von EHR befassen.