كيف يمكن لقادة الرعاية الصحية تحقيق التوازن بين الابتكار ومتطلبات الحوكمة
بقلم كريس هتشينز
كريس هتشينز هو المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة نصيحة هاتشينز بشأن استراتيجية البيانات.
إن قادة الرعاية الصحية اليوم في موقف صعب. ومن المتوقع أن يتصرفوا بسرعة كافية لجني فوائد التكنولوجيا الجديدة، ولكن بعناية كافية للامتثال للقواعد الصارمة المصممة لحماية المرضى.
هناك فجوة كبيرة بين طرح جهاز جديد في المستشفيات وبين القدرة على إثبات أنه آمن وموثوق للجهات التنظيمية. يتطلب سد هذه الفجوة جهودًا من المنظمة بأكملها.
قادة الرعاية الصحية عالقون بين مطالب الابتكار والحوكمة
بعد أكثر من عقدين من العمل على بيانات الرعاية الصحية في كل من الأنظمة الكبيرة غير الربحية والشبكات الربحية سريعة التطور، رأيت نفس النمط مرارًا وتكرارًا. يبدأ الطيارون بالإثارة وينتهون بالصمت. المشكلة عادة لا تكمن في الذكاء الاصطناعي نفسه، بل في البنية التحتية الأساسية، بما في ذلك طريقة جمع المعلومات وإدارتها.
نحن نحب التحدث عن أحدث الابتكارات التي تسجل الزيارات أو تقدم اقتراحات سريعة للأطباء. هذه الأدوات يمكن أن تساعد. ولكن إذا كانت بياناتك متناثرة أو عالقة في الأنظمة القديمة، فحتى أذكى الذكاء الاصطناعي سيخيب الآمال. والأسوأ من ذلك أنه يدمر الثقة بين الأطباء والمرضى.
العائق الأكبر هو البيانات التي لا يثق بها الناس. حتى داخل ملف إلكتروني واحد للمريض، يقوم الأطباء والممرضات بتوثيق الرعاية بطرق مختلفة. يستخدم أحدهما مربعات الاختيار والحقول المنظمة، بينما يكتب الآخر ملاحظة نصية حرة.
تخيل مضاعفة ذلك عبر عشرات العيادات والتخصصات. سينتهي بك الأمر بكمية هائلة من البيانات، لكنها غير متطابقة.
لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم القرارات بأمان عندما تكون المدخلات غير متسقة أو تفتقد تفاصيل مهمة. والحل الوحيد هو فرض معايير لكيفية التقاط البيانات ومشاركتها.
تحليلات قابلة للتطوير تتيح عمليات اتخاذ قرار أكثر أمانًا عبر النظام
إذا كان الذكاء الاصطناعي سيقوم بأي عمل حقيقي في هذا القطاع، فيتعين علينا أن نجعل البيانات متسقة، وهو ما يعني الاتفاق على الشروط والأشكال على مستوى الصناعة. على سبيل المثال، متى تبدأ زيارة المريض وتنتهي؟ كيف نسجل جرعة الدواء بشكل صحيح؟ قد تبدو هذه التفاصيل صغيرة حتى تشوه تحليل النتيجة.
يمكننا بعد ذلك وضع قواعد خاصة بالصناعة لكيفية تعاملنا مع البيانات. تبدو إدارة البيانات تقنية، ولكنها مجرد قواعد وإجراءات روتينية. من أين أتت البيانات؟ من يستطيع رؤيته؟ كيف يتم التحكم في الجودة؟ من يوافق على التغييرات؟ عندما يمكن الإجابة على هذه الأسئلة بسهولة، يقل الخطر.
وأخيرًا وليس آخرًا، نقوم بإشراك أطباء الرعاية الأولية في مرحلة مبكرة. بدلاً من أن نطلب منهم فقط إبداء الإعجاب قبل الإطلاق، نطلب منهم المساعدة في تصميم كيفية تناسب الأداة مع الشيء الحقيقي. عندما نعمل مع خبراء الرعاية الصحية، تكون نتائجنا منطقية في السياق.
أطر البيانات المسؤولة التي تشكل استخدام التكنولوجيا السريرية
إذا أردنا توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي داخل مؤسسة الرعاية الصحية، فإن المهمة الأولى هي حصر الأنظمة القديمة والاتصالات الضعيفة التي تعترض طريقنا. نحن نرسم خريطة للأنظمة وتدفقات البيانات بعناية. من أين تأتي البيانات؟ وكيف يتم تنظيفها ونقلها؟ ما هي التقارير التي تعتمد على أي مصادر؟ إذا لم نتمكن من تتبع جزء من المعلومات حتى مصدرها، فلن نتمكن من الدفاع عن القرارات المبنية عليها.
ومن ثم نقوم ببناء الفرق المناسبة. التكنولوجيا وحدها لن تحل مشكلة البيانات. يجب أن يعمل علماء البيانات مع متخصصي المعلومات السريرية وقادة العمليات للوصول إلى تعريفات واضحة والتخلص من البيانات التي لا تجتاز الاختبار السريري للمنطق السليم.
نبدأ حيث تكون المخاطر منخفضة والقيمة عالية، في مجالات مثل إعداد الفواتير أو إعداد تقارير الجودة. تتحدى حالات الاستخدام هذه معايير البيانات لدينا دون المساس بسلامة المرضى.
في المستقبل سوف نشارك هذا مع الأطباء لمعرفة ما هو مفيد وما هو غير مفيد. سنقوم بمراقبة الأدوات الجديدة لمعرفة ما إذا كانت اقتراحاتهم تتغير بمرور الوقت ولماذا يقدمون التوصيات التي يقومون بها. عندما يقدم لنا الأشخاص تعليقات، فإننا نجري التحسينات بسرعة وبشكل واضح.
يتيح لنا إطار العمل هذا إنهاء معركة الابتكار الشرسة مع الرقابة. في الواقع، سنرى قريبًا أن الاثنين سيعملان معًا. وعندما يحدث ذلك، يمكن للمؤسسات نشر الأدوات التي يمكنها الصمود أمام التدقيق السريري والقانوني.
