مايكل هاسيلبيرج، دكتوراه، ممرض مسجل، رئيس قسم التحول والمسؤول الرقمي، طب نبراسكا
قامت شركة Nebraska Medicine ببناء ونشر 25 أداة توليدية للذكاء الاصطناعي داخل الشركة، ويقول كبير مسؤولي التحول والرقميات فيها إن الاقتصاد قد تغير كثيرًا لدرجة أن أي نظام رعاية صحية يرغب في الاستثمار في فريق صغير لعلم البيانات يمكنه أن يفعل الشيء نفسه. إن نظام الرعاية الصحية الأكاديمي الذي يقع مقره في أوماها – والذي كان في يوم من الأيام واحدًا من أوائل الأنظمة التي اختبرت الكتبة المحيطين ومسقط رأس التطبيب عن بعد – يقوم الآن بتوجيه هذا الزخم الذي يغير قواعد اللعبة إلى تطوير الذكاء الاصطناعي المخصص، متجاوزًا سوق البائعين للحلول التي لا يستطيع شركاؤه في النظام الأساسي تقديمها بالسرعة الكافية أو التوافق بشكل وثيق مع سير العمل المحلي.
قال مايكل هاسيلبيرج، دكتوراه، RN: “لم يكن من السهل أبدًا على أنظمة الرعاية الصحية بناء أدواتها الخاصة داخليًا لحل مشكلاتها الخاصة”. “يتمتع فريقي بإمكانية الوصول إلى نفس النماذج الأساسية المدربة مسبقًا مثل الشركات الناشئة والصناعة. وقد أدى الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى تكافؤ الفرص.”
البودكاست: العب في نافذة جديدة | تحميل (المدة: 28:25 — 26.0 ميجابايت)
الاشتراك: أبل بودكاست | سبوتيفي
ولهذا التحول عواقب واضحة على مشهد الموردين. يظل شركاء النظام الأساسي مثل شركات EPD ضروريين؛ وقال هاسلبيرج إنه سيختار حل شريك النظام الأساسي عندما يلبي احتياجاته. لكن مقدمي حلول النقاط والشركات الناشئة يواجهون صعودًا أكثر حدة. يمكن للأنظمة الصحية التي كانت تعتمد في السابق على مطوري الطرف الثالث للحصول على أدوات مخصصة، أن تستفيد الآن من النماذج الأساسية مع إشارات اللغة الطبيعية لإنتاج تطبيقات مصممة خصيصًا لسير العمل الخاص بها. يتزايد الوضع التنافسي للداخلين الجدد إلى السوق مع قيام بائعي المنصات بتسريع خرائط طريق الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم وزيادة أنظمة الرعاية الصحية من قدرة التطوير الداخلي. وقال هاسيلبيرج إنه بالنسبة للعديد من حالات الاستخدام، يكون البناء داخل الشركة أسرع وأكثر كفاءة وأكثر أمانًا من منظور الأمن السيبراني مقارنة بمنتج طرف ثالث.
الثقة مدمجة في الإخراج
أحد الابتكارات المميزة لـ Nebraska Medicine هو درجة الثقة في الرسم البياني المضمنة مباشرة في مخرجات الذكاء الاصطناعي. وقد ظهر هذا المفهوم من الدروس المستفادة خلال معركة IBM Watson Health مع بيانات الرعاية الصحية قبل عقد من الزمن. عندما عملت شركة IBM مع أنظمة الرعاية الصحية الأكاديمية لمعالجة مشكلات مثل التشخيص المبكر للسرطان وخطط العلاج الشخصية، أدت بيانات السجلات الصحية الإلكترونية الصاخبة وغير المكتملة إلى تقويض النتائج. تتعامل بنية المحولات للذكاء الاصطناعي التوليدي مع السياق بشكل أكثر فعالية، لكن المبدأ الأساسي يظل قائمًا: تعتمد جودة المخرجات على جودة المدخلات.
وقام الفريق بتطبيق هذا الدرس على أدواته الخاصة. يتضمن كل مخرج من مخرجات الذكاء الاصطناعي الآن درجة ثقة تعمل على تقييم مدى اكتمال واتساق سجل المريض الأساسي. الأطباء الذين يرون درجة منخفضة يعرفون أن يتعمقوا أكثر. تتضمن الأدوات أيضًا آليات الشفافية التي تربط مخرجات الذكاء الاصطناعي مباشرةً بالبيانات المصدرية في السجل الصحي الإلكتروني، مما يمنح الأطباء إمكانية الوصول إلى التحقق بنقرة واحدة. وقال هاسيلبيرج: “لقد قمنا ببناء آليات الشفافية في مخرجات الذكاء الاصطناعي لدينا حتى يتمكن أطباؤنا من النقر على مخرجات الذكاء الاصطناعي ويمكنهم الانتقال مباشرة إلى مصدر الحقيقة في السجل الصحي الإلكتروني”. “إذا رأوا أن الرسم البياني لديه درجة ثقة ضعيفة، فسوف يستفيدون بشكل أكبر من آليات الشفافية هذه للتأكد من دقة المخرجات.”
تخدم حواجز الحماية هذه غرضًا مزدوجًا. إنها تزيد من ثقة الطبيب في التطبيقات الحالية مع إنشاء المعرفة المؤسسية حول تخفيف المخاطر التي سيحتاجها طب نبراسكا لأنها تركز على حالات استخدام الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر والتي تركز على المريض. إن أدوات إدارة القدرات – المصممة لتحديد المرضى الذين قد يكونون جاهزين للخروج حتى يتمكن الأطباء من التصرف عاجلاً – قيد الإنتاج بالفعل ويستكشف الفريق مطابقة التجارب السريرية كخطوة تالية.
قناتين للأفكار
إن التحكم في تدفق أفكار الذكاء الاصطناعي من الأطباء إلى الإنتاج يتطلب هيكلاً. يستخدم طب نبراسكا نظامًا ثنائي القناة لفصل الحالم عن الذي يمكن تحقيقه على الفور. يعالج فريق الابتكار المفاهيم المتقدمة في المراحل المبكرة والتي ستكون قابلة للتطبيق خلال خمس إلى عشر سنوات، مما يؤدي إلى تنمية الغرائز الريادية لدى الأطباء دون إثقال كاهل خط التطوير. تتدفق الأفكار ذات الإمكانات قصيرة المدى إلى مكتب الإستراتيجية، حيث يتم دمج علماء البيانات ومهندسي الذكاء الاصطناعي. يتبع تحديد الأولويات نموذج تسجيل النقاط الذي يزن العائد على الاستثمار وسرعة التنفيذ وتكاليف الموارد. تسجل حالات الاستخدام التي تركز على الأمان نتائج أعلى من التطبيقات التي تركز فقط على العائدات المالية.
وقال هاسيلبيرج: “إن حالات الاستخدام التي توفر قيمة من منظور أمني تحصل في الواقع على درجات أولوية أعلى من التطبيقات التي توفر عائدًا ماليًا بحتًا”. “نحن ننظر إلى سرعة التنفيذ: ما مدى السرعة التي يمكننا بها إنشاء حالة الاستخدام هذه وتنفيذها وتشكيل الفرق المناسبة حولها لتوسيع نطاقها.”
كما يعمل نهج البناء أولاً على إحداث تحول في العلاقة بين تكنولوجيا المعلومات والموظفين السريريين. تتطلب الدورة التقليدية من تكنولوجيا المعلومات تفسير احتياجات الطبيب، والبحث في السوق، وتخصيص منتج البائع للمشكلة. ويحول البناء الداخلي هذه العملية إلى شراكة تعاونية حيث يعمل علماء البيانات جنبًا إلى جنب مع الأطباء. في Nebraska Medicine، تغيرت هوية تكنولوجيا المعلومات: يعمل القسم الآن كشريك استراتيجي يشارك في تطوير الحلول مع الأشخاص الذين يفهمون سير العمل بشكل أفضل.
إعداد الموظفين
تستثمر شركة Nebraska Medicine في المراحل الأولى من محو الأمية في مجال الذكاء الاصطناعي. ويعمل نظام الرعاية الصحية مع كليات الطب والتمريض والصيدلة وطب الأسنان التابعة له لدمج تعليم الذكاء الاصطناعي في المناهج السريرية. يتقن الطلاب الذين يدخلون سوق العمل بالفعل أدوات الذكاء الاصطناعي ولديهم فهم للاستخدام الآمن. توفر المنظمة بيئات Sandbox AI حيث يمكن للطلاب والموظفين التجربة دون مخاطر. واعترف هاسلبيرج بأن التحدي الأكبر يكمن في تحسين مهارات الأطباء الذين يتمتعون بخبرة تتراوح بين 25 و30 عامًا والذين يحتاجون إلى دعم مستهدف لدمج الذكاء الاصطناعي في الإجراءات الروتينية المعمول بها.
تعمل إدارة البيانات كخيط مشترك خلال كل هذا العمل. يمكن للموظفين الوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي العامة في حياتهم الشخصية، ويؤكد نظام الرعاية الصحية على أن هذه الأدوات محظورة على بيانات نظام الرعاية الصحية والمعلومات السرية والمعلومات الصحية المحمية. تتضمن كل طبقة من إدارة الذكاء الاصطناعي في Nebraska Medicine تقييم مخاطر الأمن السيبراني، وتقوم المنظمة بربط قادة تكنولوجيا المعلومات بالمبتكرين السريريين في وقت مبكر من عملية التطوير لضمان دمج الاعتبارات الأمنية منذ البداية.
خذها بعيدا
- يمكن لأنظمة الرعاية الصحية إنشاء أدوات مخصصة للذكاء الاصطناعي داخل الشركة باستخدام نفس النماذج الأساسية المتاحة للشركات الناشئة والبائعين
- تساعد درجات الثقة وآليات الشفافية الأطباء على التحقق من مخرجات الذكاء الاصطناعي مقابل بيانات السجلات الصحية الإلكترونية المصدر
- يفصل هيكل الإدارة ثنائي القناة الأفكار المبتكرة عن المشاريع قصيرة المدى، مما يحافظ على تركيز خط التطوير
- يجب إعطاء حالات الاستخدام ذات التوجه الأمني أولوية أعلى من التطبيقات التي تعتمد فقط على العائدات المالية
- تعمل برامج محو الأمية في مجال الذكاء الاصطناعي المضمنة في مناهج التعليم السريري على إعداد الجيل القادم من الأطباء لسير العمل المتكامل في مجال الذكاء الاصطناعي
- من خلال البناء الداخلي، يصبح قسم تكنولوجيا المعلومات شريكًا استراتيجيًا في التطوير المشترك مع الطاقم السريري
بالنسبة لهاسلبيرج، فإن التحول إلى تطوير الذكاء الاصطناعي داخليًا يعني تحولًا أعمق في دور أقسام تكنولوجيا المعلومات في نظام الرعاية الصحية. وقال: “ينتقل قسم تكنولوجيا المعلومات لدينا من الحوكمة واحتمال عدم وجود متجر إلى شريك استراتيجي حقيقي لعملائنا، ويعمل بشكل وثيق جنبًا إلى جنب مع هؤلاء الأطباء لحل مشكلاتهم الأكثر إلحاحًا”.
