健康管理,第21卷 - 第2期,2021年

借助人工智能的医疗保健人员和组织变革——实施变革

从临床医生到投资者,在医疗保健环境中实施人工智能技术一直是该领域许多人的优先兴趣。EIT Health处于欧洲健康创新的最前沿,将利益相关方聚集在一起推动这一进展,并在其智库中关注这一主题,旨在促进欧洲医疗保健领域由人工智能驱动的转型。

关键点

  • AI已经用于医疗保健,但其应用程序仍然有限。在系统级别解决它将导致实现其全部潜力。
  • EIT Health一直在与各种合作伙伴合作,探索将人工智能驱动的技术转化为实践的www.vwin000.com可能性,并确定了几个关键障碍和促成因素。
  • 将AI集成到临床环境中将改变工作的本质,并需要新的技能和知识。
  • 人工智能的采用必须得到强有力的领导的支持。
  • AI为医疗保健的融资面临许多问题,包括报销挑战,需要投资更广泛的生态系统。



人工智能(AI)通过增强一系列临床活动,并推动医疗服务几乎各个方面的生产力和效率,有潜力在欧洲掀起医疗保健革命。


虽然AI已经在许多医疗保健设置中使用,但展示了其广泛适用性,从在线症状检查到预测医院入学风险,这种解决方案的规模仍然很小。当它嵌入系统水平 - 跨疾病区域,诊所,地理学和学科时,才能完全接受AI的真正益处的潜力。虽然卫生系统级别的采用率正在增加,但迁至广泛采用AI需要审议金融,道德,监管和运营因素,这可能都可以在欧洲和国家层面制造或突破其成功。


在2020年3月,一个联合报告between EIT Health and McKinsey & Company, ‘Transforming healthcare with AI: the impact on the workforce and organisations,’ was launched, which aimed to go a step further in the AI debate by helping define the impact of AI on healthcare practitioners, and the implications of introducing and scaling AI for healthcare organisations and healthcare systems across Europe. As the report takes a broad pan-European perspective, the EIT Health Think Tank Roundtable Series set out to explore how the report’s findings and recommendations could be translated at the national level with input from subject matter experts.


圆桌会议会议在欧洲的七个EIT健康区域中心举行,虽然最终报告,巩固了从每个会议产生的见解,但尚未出版,但我们有一些即时观点分享。在AI Evolution的早期阶段,很难预测医疗保健交付将改变的所有方式,而是成功地将需要新的角色,改造工作流程和沟通。


重新思考教育和技能

通过整合AI对医疗保健员构的AI对工作的影响将远远超过丢失或获得的工作 - 工作本身将改变。将进入该部门的新活动和技能,改变医疗保健教育 - 将重点移开,远离记忆事实,迁移到创新,创业,持续学习和多学科工作。


最大的飞跃将是在医疗机构中嵌入数字和人工智能技能——不仅是为了让临床医生改变会诊的性质,也是为了让所有一线员工将人工智能融入他们的工作流程。在医学和数据科学专业知识的交汇处将出现多个角色。然而,传统医学课程并没有将数字技能纳入临床培训。这就造成了医学教育上的差距,而且当考虑到现有的劳动力和持续的学习需求时,这种差距还会扩大。创新的速度大大超过了教育——培训、提高技能和再技能——的相应速度。


To make the most of the opportunities AI offers to improve patient care, healthcare practitioners need to start changing their approach to education, lifelong learning and teamwork, and integrate new categories of professionals, with hybrid ‘clinical+data’ profiles, or entirely new profiles, such as data scientists. However, it is not yet clear how exactly that should be achieved through human resources.


领导和协作

在临床环境中采用AI的采用需求流程的变化,工作方式和至关重要的,医疗保健团队的心态。冠军AI需要强大的领导力,并通过转向数字技术创造积极的协会。但关键问题是谁应该在交叉许多学科的一个地区推动这种变化。这就是为什么领导和跨学科合作与本主题密切相关的原因 - 我们当然需要领导力以矛头,但我们同样需要合作以实现。


教育现有的领导层了解人工智能的好处,使他们精通数字技能、生物医学和数据科学,将有助于他们有效地向其临床工作人员传达这些好处。这样,这些领导者就会成为推动变革的倡导者。同样,我们必须认识到临床工作人员的时间压力已经非常大,因此领导层必须为临床团队创造空间(即通过正式的框架),以致力于数字创新。虽然临床领导是有效管理这种变革的关键,但确保最终用户提前了解人工智能的背景、优势和局限性,是实施的关键。


资金

在医疗保健领域,广泛采用人工智能存在一些独特的财务障碍,包括对开发现有人工智能工具报销框架解决方案的投资。


确保在医疗保健部门投资的一部分难以证明全部价值和可能的投资回报。这可能部分地涉及AI的黑匣子性质(即无法看到或完全了解其内部工作),这可以使投资者不安和增加感知风险。解决方案可能涉及巩固资金,以支持在关键区域中的AI解决方案的快速测试和缩放。


当然,投资医疗领域的人工智能不只是资助人工智能工具的开发。还需要资金来创建一个创新生态系统,在这个生态系统中,人工智能的优势可以得到最佳利用。例如,必须投资于能够支持医疗系统数字化的基础设施,投资于教育和培训,使医疗专业人员能够在实践中使用人工智能,投资于科学研究,以便在临床环境中测试新的人工智能解决方案。


在更实用的水平上,在开发技术后,可以挑战AI解决方案的偿还,以实现其部署。明确的AI申请报销标准将在规模上采用至关重要,同时创造性的资助模式,确保跨组织共享的福利。


全面概述包括在上述报告中提出了在制定和实施AI方法方面发挥作用的国家决策者提出的建议。然而,在此期间,请访问艾德枢纽在EIT Health网站上阅读更多并注册我们的时事通讯在发布新内容时接收警报。


利益冲突

没有任何。




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