البودكاست: العب في نافذة جديدة | تحميل (المدة: 57:34 — 52.7 ميجابايت)
الاشتراك: أبل بودكاست | سبوتيفي
يحذر ثلاثة من قادة بيانات الرعاية الصحية من أن المنصات القديمة يمكن أن تعيق استراتيجية الذكاء الاصطناعي وتشارك ما يفعلونه لاستبدالها. شاهد أدناه أو على يوتيوب.
يمكن لمنصات البيانات الأقدم أن تبطئ استراتيجية الذكاء الاصطناعي. واستجابة لذلك، يتحرك العديد من قادة بيانات الرعاية الصحية بقوة لاستبدالها. وكان من بين المتحدثين تشاك بوديستا، رئيس قسم تكنولوجيا المعلومات، الصحة المعروفةوروشان حسين، نائب الرئيس الأول/الرئيس التنفيذي لتحليلات البيانات، RWJBarnabas الصحة. وكان سارانج ديشباندي، نائب الرئيس لشؤون البيانات والتحليلات، حاضرًا أيضًا. التحالف الفرنسيسكاني. ينتقل كل واحد منهم من التحليلات القديمة إلى منصة سحابية حديثة. علاوة على ذلك، فإنهم يعيدون النظر في الإدارة والمهارات والإنفاق. بالنسبة لجميع هذه الشركات الثلاثة، كانت الرسالة متسقة: احصل على الأساسيات بشكل صحيح، وإلا فلن يتمكن الذكاء الاصطناعي من التوسع.
استبدال مكدس التحليلات القديم
بدأت شركة Renown مؤخرًا في تنفيذ Databricks بعد إعادة تنظيم فريق التحليلات، وعملية طلب تقديم العروض، وتعيين قادة جدد. ستقوم المنصة بتثبيت ما يطلق عليه نظام الرعاية الصحية وحدات البيانات عبر نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) ودورة الإيرادات ومجالات أخرى. يعمل Power BI كواجهة مستخدم. وقال بوديستا إنه سيقدم قريبًا خارطة طريق للذكاء الاصطناعي ومقترحًا لمركز ابتكار الذكاء الاصطناعي إلى القيادة العليا.
“إذا كنت تعتمد على SQL أو شيء من هذا القبيل، فستواجه مشكلة حقيقية من وجهة نظر التنقيب في البيانات واستخدام أدوات اليوم،” قال Podesta خلال ندوة عبر الإنترنت لـ healthsystemCIO عقدت مؤخرًا. “إنه نموذج قديم وقديم. هذه هي المشكلة، أكثر من قاعدة البيانات نفسها.”
ويتبع التحالف الفرنسيسكاني مساراً مماثلاً منذ أكثر من ثلاث سنوات. بعد انتقال Epic إلى Azure، أضافت المنظمة Databricks كخدمة الطرف الأول. وأوضح ديشباندي أن هذا التحول يبتعد عن المستودعات التي تركز على النظام المصدر. وحلت محلها النماذج الموجهة نحو الأعمال التجارية، والوصول في الوقت الحقيقي، والخدمة الذاتية. وفي الوقت نفسه، تقوم RWJBarnabas بإعداد طلب تقديم عروض التحديث الخاص بها هذا العام استنادًا إلى Snowflake وAWS. علاوة على ذلك، فإن هدف حسين الحقيقي هو إنشاء منصة ستكون جاهزة لسير العمل الوكيل في غضون ثلاث سنوات.
الحوكمة والجودة والطبقة الدلالية
إن المكدس الحديث وحده لن يجلب أنظمة الرعاية الصحية إلى الذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة. ولتحقيق هذه الغاية، وصف حسين قاعدة البيانات عبر عدة أبعاد، بما في ذلك التوفر والجودة والنسب والبنية وخطوط الأنابيب والحوكمة. ومن المهم بشكل خاص، وفقا له، الطبقة الدلالية، حيث تعيش التعريفات. وبطبيعة الحال، يجب على الذكاء الاصطناعي أن يفهم المنظمة من منظورها الخاص.
قال حسين: “الجميع يريد الذكاء الاصطناعي، والجميع يريد أن يكون جاهزًا، والجميع يريد أن يتم تدريبه، ولكن يجب أن يكون الجميع مسؤولين عن تلك الجودة للحصول على تلك الطبقة الدلالية، والتي أصبحت الآن خارج حدود تكنولوجيا المعلومات فقط. إنها المنظمة بأكملها”.
بالنسبة لديشباندي، فإن الطبقة الدلالية هي المكان الذي تنجح فيه جهود الذكاء الاصطناعي أو تتعثر. وحذر من أنه حتى الاستثمارات القوية في المنصات سوف تنهار، في غياب تعريفات واضحة ومجموعات بيانات موحدة. في هذا السيناريو، ستنتهي الأدوات الوكيلة أيضًا في نفس المكان الذي وصلت إليه لوحات المعلومات بالأمس.
يقول ديشباندي: “إذا لم يكن لديك الطبقة الدلالية الصحيحة، وإذا لم يكن لديك التعريفات الصحيحة لجميع هؤلاء الوكلاء للتدريب عليها والعمل معهم، وإذا لم يكن لديك مجموعات بيانات موحدة، فسيكون الأمر مجرد مجموعة من النفايات غير المرغوب فيها”. “وتخمين ماذا؟ 500، 800 لوحة القيادة التي كانت موجودة هناك يأكلها الغبار، دون أن ينظر إليها أحد، هذا ما سيحدث لهؤلاء الضباط.”
فيما يتعلق بالحوكمة، قامت RWJBarnabas بتقييم 63 منصة منذ فبراير 2025. وعلى وجه الخصوص، تقوم لجنة حوكمة الذكاء الاصطناعي المبسطة بفحص الإخلاص والاعتبارات الأخلاقية والصيانة وملكية البيانات. بالنسبة لحسين، فإن السؤال الأكثر صعوبة هو الملكية.
“من المسؤول بالأساس عن التأكد من وجود رغبة أو هلوسة، من تلك الرقبة؟” قال الحسين .
وللحفاظ على السرعة، أنشأ الفريق مسارات متسارعة للتعلم الآلي المحلي. على سبيل المثال، تضمن رؤية الكمبيوتر المضمنة في ماسح التصوير المقطعي المحوسب من Philips عدم خروج البيانات من الجهاز. وبالمثل، غالبًا ما يتخطى الذكاء الاصطناعي الموجه نحو الأبحاث في البيئات المحمية التقييم الكامل. ونتيجة لذلك، فإن ما يقرب من 80% من القضايا تتم معالجتها بسرعة، بينما يتلقى 20% منها تحقيقات أكثر عمقًا.
بناء القدرات والقوى العاملة وعائد الاستثمار
مع إطالة دورات بناء المنصة، حتى المتاجر الموجهة نحو الشراء تاريخيًا تتجه أكثر نحو التطوير الداخلي. استشهد بوديستا بـ Epic باعتبارها أوضح مثال. لدى المورد خارطة طريق قوية للذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، يستغرق الأمر من أربعة إلى ستة أسابيع قبل أن تحافظ أداة البناء القوية على استمرار القسم. وقال إن هذه الوتيرة لم تعد تتناسب مع سرعة العمل. كما يقوم المستشارون أيضًا بسد هذه الفجوة، ولكن بتكلفة كبيرة.
وقال ديشباندي إن الأنظمة متوسطة الحجم لا تزال بحاجة إلى بناء بعض القدرات الداخلية. يتجه الفرنسيسكان أيضًا نحو التفكير المنتج والأساليب الرشيقة. يبدأ الأمر ببرامج الدردشة التحادثية التي تحل محل لوحات معلومات القيادة الثابتة. وبالإضافة إلى ذلك، تعمل تكنولوجيا المعلومات في حد ذاتها بمثابة ساحة اختبار. يدير فريق Deshpande تقارير Crystal القديمة ومحتوى ذكاء الويب من خلال LLM. والنتيجة هي واجهة كتالوج وchatbot ستحل محل بوابات إعداد التقارير التقليدية.
القوى العاملة هي المصعد الأكثر صعوبة. وبشكل ملموس، يقوم بعض الموظفين الدائمين باختيار أنفسهم، بينما يتلقى الموظفون الباقون تدريبًا رسميًا. في RWJBarnabas، يقوم حسين أيضًا ببناء تقييم جاهزية الذكاء الاصطناعي في التزامه بالتحديث. في جميع الأنظمة الثلاثة، يحث القادة الموظفين على تجربة أدوات الذكاء الاصطناعي يوميًا.
ويظل عائد الاستثمار هو السؤال الأخير المفتوح. بالنسبة لديشباندي، الجزء الأصعب يأتي بعد البث المباشر. تحسب معظم المؤسسات القيمة المتوقعة مقدمًا ثم تفتقر إلى الانضباط اللازم لإيقاف الأدوات التي لا تحقق نتائج.
وقال ديشباندي: “هل هناك حتى آلية للعودة والتحقق والتحقق، وهل هناك حقًا نظام للتعطيل أو الاستعادة في الحالات التي لا يوجد فيها عائد على الاستثمار؟ لم نكسر هذا الرمز”.
خذها بعيدا
- استبدل الحزم القديمة المستندة إلى SQL بمنصات سحابية جاهزة للذكاء الاصطناعي مثل Databricks أو Snowflake
- تعامل مع الطبقة الدلالية كأصل من الدرجة الأولى حتى لا تصبح مخرجات الذكاء الاصطناعي هي لوحات المعلومات التالية غير المستخدمة
- تسريع أعمال الذكاء الاصطناعي منخفضة المخاطر من خلال الحوكمة، مع الحفاظ على دقة البيانات الخارجة من المؤسسة
- بناء قدرات التطوير الداخلي لسد الفجوات حيث تكون دورات بناء بائعي الأعمال بطيئة للغاية
- توسيع نطاق تقييم طلب تكنولوجيا المعلومات ليشمل التحقق من عائد الاستثمار بعد النشر، مع الانضباط لعكس ما فشل
- استخدم تكنولوجيا المعلومات نفسها باعتبارها أول اختبار للوكلاء والأتمتة قبل الانتقال إلى سير العمل السريري
في نهاية المطاف، يتطلب استبدال المنصات القديمة الانضباط في التكلفة والدقة الفنية. “إذا كان هذا بالإضافة إلى كل ما نقوم به اليوم، فنعم، سترتفع التكاليف بشكل كبير. لذلك علينا أن نكون أذكياء عندما ننفق هذه الأموال على جانب OpEx – فما الذي سيحل محله؟” قال بوديستا.
