एआई लागू करना? स्वास्थ्य देखभाल संगठनों के पास ‘एक विशिष्ट मापने योग्य लक्ष्य होना चाहिए’

अधिकांश अस्पताल और स्वास्थ्य प्रणालियाँ अभी भी मूल्यांकन कर रही हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता उनके संगठन के लिए सही है या नहीं। हालाँकि, कई लोग मौजूदा एआई और मशीन लर्निंग कार्यान्वयन का विस्तार करना चाह रहे हैं।

स्वास्थ्य सेवा प्रदाता संगठन जो इनमें से किसी भी श्रेणी में आते हैं, आगामी एचआईएमएसएस फोरम में एक शैक्षिक सत्र का लक्ष्य हैं, एक सत्र जो स्वास्थ्य देखभाल में एआई अपनाने के लिए एक रणनीतिक गाइड पेश करता है।

टॉम हैलिसी कोलंबिया मेमोरियल हेल्थ में डिजिटल स्वास्थ्य रणनीति के प्रमुख और बोर्ड सदस्य हैं। वह सैन डिएगो में 14-15 दिसंबर को हेल्थकेयर फोरम में 2023 एचआईएमएसएस एआई में स्वास्थ्य प्रणाली के एआई कार्य पर बोलेंगे। उनके पैनल सत्र, जिसे वह मॉडरेट कर रहे हैं, का शीर्षक है, “आपके हेल्थकेयर रोडमैप में एआई को शामिल करने के लिए एक रणनीतिक गाइड।”

पैनलिस्टों में क्लीवलैंड क्लिनिक के मुख्य विश्लेषण अधिकारी अल्बर्ट मारिनेज़ शामिल हैं; तात्याना फेडोटोवा, निदेशक, वैश्विक डेटा, प्लेटफ़ॉर्म और साझेदारी, जॉनसन एंड जॉनसन में; और क्रिस्टोफर लार्किन, कॉनकॉर्ड टेक्नोलॉजीज के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी।

पैनलिस्ट एआई यात्रा के प्रत्येक चरण में पूछे जाने वाले सबसे महत्वपूर्ण प्रश्नों और किए जाने वाले निर्णयों का खुलासा करेंगे, निर्माण बनाम खरीद और टूल चयन से लेकर एआई निवेश को अधिकतम प्रभाव के लिए लक्षित करना सुनिश्चित करना और भी बहुत कुछ।

हम सत्र का एक संक्षिप्त पूर्वावलोकन प्राप्त करने और हेल्थकेयर एआई में कूदने के लिए क्या करना पड़ता है इसका बेहतर विचार प्राप्त करने के लिए हॉलिसी के साथ बैठे।

प्र. हेल्थकेयर एआई यात्रा के शुरुआती चरण के दौरान पूछे जाने वाले प्रमुख प्रश्न का एक उदाहरण क्या है? और यह महत्वपूर्ण क्यों है?

एक। जैसा कि आमतौर पर होता है, पूछने के लिए सबसे महत्वपूर्ण प्रश्न यह है कि हम किस समस्या को हल करने का प्रयास कर रहे हैं। जेनरेटिव एआई उपकरण बहुत सारे नए और संभावित रूप से मूल्यवान परिणाम देने में सक्षम हैं, लेकिन मूल्य दिखाने और काम को स्केल करने के लिए हमारे पास एक विशिष्ट मापने योग्य लक्ष्य होना चाहिए।

एक बार जब हमारे पास एक पायलट विचार होता है, तो एआई-विशिष्ट प्रश्न आता है कि क्या मौजूदा बड़े भाषा मॉडल टूल को आंतरिक डेटा और नियमों के साथ बनाया जाए, खरीदा जाए या उसमें बदलाव किया जाए। यह निर्णय आंतरिक क्षमताओं, गोपनीयता और सुरक्षा चिंताओं, स्केलेबिलिटी और डेटा/पूर्वाग्रह विचारों पर आधारित होगा।

जिन परियोजनाओं के विफल होने की सबसे अधिक संभावना है वे वे हैं जो वास्तव में अच्छे नए टूल का उपयोग करना चाह रहे हैं, और इस समय एआई से बेहतर कोई उपकरण नहीं है। हम किस प्रकार के मूल्य की तलाश कर रहे हैं और हम किस प्रकार के उपकरणों पर भरोसा कर सकते हैं और सफलतापूर्वक लागू करने के लिए संसाधन प्रदान कर सकते हैं, इसके लिए एक सावधानीपूर्वक, मापा दृष्टिकोण की आवश्यकता है।

प्र. यह सुनिश्चित करने का एक तरीका क्या है कि एआई निवेश अधिकतम प्रभाव के लिए लक्षित हैं?

एक। एआई निवेश से सर्वोत्तम प्रभाव सुनिश्चित करने के लिए, विचारों को एकत्र करने और प्राथमिकता देने, संसाधन चयन का मार्गदर्शन करने, पायलटों के परिणामों की समीक्षा करने और स्केलिंग में सहायता करने के लिए एक समिति शुरू करें। समिति में विविध समूह को शामिल करने में सावधानी बरतें।

व्यावसायिक इकाइयाँ और अंतिम उपयोगकर्ता बेहतर जानते हैं कि समस्याएँ और अक्षमताएँ कहाँ हैं और सर्वोत्तम प्रभाव के लिए योजना का मार्गदर्शन कर सकते हैं; सफलता प्राप्त करने में उनकी खरीदारी आवश्यक होगी। यदि किसी परियोजना को किसी दिए गए क्षेत्र के लिए बहुत जोखिम भरा माना जाता है, क्योंकि यह तकनीक अभी भी बहुत नई है और अच्छी तरह से समझी नहीं गई है, तो इसके सफल होने की संभावना नहीं है। एआई उपकरणों की क्षमताओं और संभावित समस्याओं के बारे में कर्मचारियों को शिक्षित करते समय कहीं और से शुरुआत करना बेहतर है।

हालाँकि, चयन प्रक्रिया में शीर्ष नेताओं का होना भी महत्वपूर्ण है, यह सुनिश्चित करते हुए कि निर्णय वर्तमान अग्रणी संगठनात्मक रणनीतियों और सबसे महत्वपूर्ण चिंताओं पर आधारित हों। एआई टूल के लिए कई उपयोग के मामले हैं जो कुछ मूल्य जोड़ सकते हैं लेकिन दिन के सबसे महत्वपूर्ण मुद्दों पर हमला करने से महत्वपूर्ण संसाधन ले सकते हैं।

हमें ऐसे प्रोजेक्ट और टूल का भी चयन करना होगा जो मौजूदा या अद्यतन वर्कफ़्लो में उचित एकीकरण के लिए पर्याप्त परिपक्व हों। एकमुश्त या विशिष्ट परियोजनाएँ बड़े परिणाम नहीं लाएँगी। चैटजीपीटी वेब उपयोग को देखें, तो इसमें भी अपने चरम से गिरावट आई है। वर्कफ़्लो को बदलने और वास्तविक मूल्य लाने के लिए उपकरणों को संचालन में एकीकृत करना होगा।

प्र. हेल्थकेयर एआई निवेश के साथ दीर्घकालिक सफलता सुनिश्चित करने के लिए एक युक्ति क्या है?

एक। एआई उपकरण अक्सर इतने नए होते हैं कि दीर्घकालिक सफलता हासिल करना मुश्किल हो सकता है। जैसे-जैसे एआई एलएलएम या क्लिनिकल एल्गोरिदम का उपयोग जारी रहता है, डेटा अपडेट किया जाता है, जनसांख्यिकी बदलती है, और परिणाम भिन्न हो सकते हैं।

एक हालिया अध्ययन में यह भी बताया गया है कि एल्गोरिदम अपने स्वयं के अप्रचलन में कैसे निर्माण कर सकते हैं, क्योंकि हस्तक्षेप उन अंतर्निहित डेटा को बदल देते हैं जिन पर वे बनाए गए हैं और इसलिए भविष्यवाणी करने की उनकी क्षमता बदल जाती है।

प्रत्येक एआई उपकरण और हस्तक्षेप के परिणामों को लगातार मापने के लिए योजनाएं बनाई जानी चाहिए। एक साइट पर या एक आबादी में जो काम करता है वह दूसरे में नहीं हो सकता है, और जैसा कि मैंने नोट किया है, जो आज काम करता है वह अगले साल नहीं हो सकता है। व्हाइट हाउस के कार्यकारी आदेश से नए एआई नियम इन चिंताओं को दूर करने की कोशिश कर रहे हैं, साथ ही ईएचआर एकीकृत नैदानिक ​​​​निर्णय समर्थन से निपटने वाले ओएनसी के हालिया एल्गोरिदम प्रस्तावित नियम भी।