Kennisbank

Ambicije umetne inteligence v zdravstvu: od načrta do pripravljenosti

Kaj naredi ta sektor drugačen

V zdravstvu velik del časa gre za delo, ki je neposredno povezano s pacientom ali klientom, in za delo, ki je s tem povezano: vodenje dosjejev, poročanje, predajo, načrtovanje, poročanje zavarovalnicam in nadzornim organom. Ta druga kategorija pogosto zajema velik del pisarniških in zdravstvenih ur, ne da bi kdo to doživljal kot "administracijo", dokler se to ne prešteje. Poleg tega veljajo predpisi o dolžnosti vodenja dosjejev, medicinski odgovornosti in varstvu podatkov, ki niso predmet pogajanj. Zaradi tega je izid ambicije glede umetne inteligence v tem sektorju drugačen kot v sektorju brez teh predpisov: ne nujno počasnejši, ampak odvisen od tega, kje ostaja odgovornost za odločitev.

Premik, ki že poteka

Umetna inteligenca danes že prevzema dele dela, ne kot prihodnja slika, temveč kot nekaj, kar v nekaterih ekipah že deluje, v drugih pa še ne. Tri kategorije se prepletajo skozi skoraj vsak zdravstveni proces. Nekatera opravila lahko umetna inteligenca opravi samostojno: povzemanje dolgega dosjeja, generiranje prvega osnutka pisma, zaznavanje odstopajoče vrednosti v nizu meritev. Druga opravila zahtevajo človeški nadzor, ki z obrazložitvijo odobri ali zavrne: osnutek diagnoze, predlagan načrt zdravljenja, oceno tveganja pri klientu. In tretja kategorija ostaja delo ljudi: pogovor s pacientom, tehtanje pri mejnem primeru, odgovornost, ki na koncu leži pri zdravniku in ne pri sistemu.

Razlika med organizacijami, ki to že izkoriščajo, in organizacijami, ki za to še niso pripravljene, redko leži v tehnologiji. Leži v tem, ali obstaja proces, ki lahko prejme, oceni in z obrazložitvijo zavrne predlog umetne inteligence, ter ali je nekdo pooblaščen za sprejetje te odločitve. Kjer ta proces ne obstaja, ambicija glede umetne inteligence ostaja namera na papirju, tudi če je programska oprema že kupljena.

Kje pripravljenost ponavadi manjka

Pogosto slišana ambicija v zdravstvu je, da umetna inteligenca zmanjša administrativno breme, tako da ostane več časa za nego. To je jasen stavek, vendar predpostavlja zmožnosti, ki niso same po sebi prisotne: strukturo dosjeja, ki jo umetna inteligenca lahko bere, proces kakovosti, ki lahko preveri osnutek poročila, preden postane dokončen, in zdravnike, ki vedo, kdaj morajo predlog umetne inteligence zavrniti namesto ga sprejeti. Če manjka eno od teh treh, ambicija ne prinese sproščenih ur, ne glede na to, koliko proračuna gre v projekt.

Enak vzorec se pojavlja pri ambicijah glede triaže ali načrtovanja: umetna inteligenca lahko naredi prvo oceno nujnosti ali zmogljivosti, vendar kdo preverja to oceno in na podlagi katerih informacij lahko ta oseba odstopi od nje? Brez odgovora na to vprašanje nastane navidezna slika pospešitve, medtem ko odgovornost ostaja neoznačena.

Iste besede, različne slike

V vodstveni ekipi eden reče "z umetno inteligenco podprto" in s tem misli, da sistem poda predlog, ki ga medicinska sestra vedno oceni. Drug s tem misli, da sistem že sam obravnava večji del vnosa. Obe sliki sta lahko pravilni, vendar ne hkrati za isto ambicijo. Ta razlika postane vidna, ko se vizija prevede v konkretno situacijo na konkretnem oddelku; kako to deluje, je opisano na strani o tem, kako nejasno vizijo narediti konkretno. Kdor je enkrat naredil ta prevod, se pogosto sooči z naslednjim vprašanjem: kdo bo lahko odločil, da se predlog umetne inteligence sprejme brez ločenega preverjanja, in kdo mora pri tem prav tako ostati vključen? To vprašanje o pooblastilih obravnava stran o pravicah odločanja pri organizacijski spremembi.

Tudi izven zdravstva se pojavljajo podobna vozlišča, z nekoliko drugačno naravo predpisov: v poslovnih storitvah na primer bolj pogosto gre za strokovno odgovornost kot za varnost pacientov, kot je razloženo na strani o ambicijah umetne inteligence v poslovnih storitvah. Osnovno vprašanje je vedno enako: katero delo je v tem specifičnem podjetju resnično mogoče prevzeti z umetno inteligenco in katero le v teoriji. Na to vprašanje odgovarja delovna analiza podjetja FTE TO AI, in sicer po posameznih opravilih, ne na ravni sektorja, temveč na ravni lastnega procesa.

Kaj lahko storite zdaj

Ambicija, kot je "z umetno inteligenco podprta zdravstvena oskrba", postane obvladljiva šele, ko je razdeljena na to, kaj sistem lahko počne samostojno, kaj lahko predlaga pod nadzorom in kaj ostane pri zdravniku. Dokler to razlikovanje ni narejeno, vodstvena ekipa z istimi besedami govori o različnih načrtih. Prvi korak k temu je brezplačen preizkus pripravljenosti: osem kratkih vprašanj, po eno na dimenzijo, ki pokažejo, kje je organizacija najdlje in kje še najmanj. Celoten preizkus ambicij, s štirimi plastmi od vizije do ciljnega stanja in povezavo z vlogami in pravicami odločanja, je v pripravi.