健康管理,第21卷 - 第2期,2021年

Healthcare劳动力与AI制定变革的组织转型

在医疗保健环境中实施AI技术一直是本地许多人的优先兴趣,从临床医生到投资者。EIT健康,处于欧洲健康创新的最前沿,将利益相关者共同推进进展,专注于其智库内的主题,旨在促进欧洲医疗保健的AI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一直在努力探索将AI驱动技术转化为实践的可能性,并确定了几个关www.vwin000.com键障碍和推动者。
  • 将人工智能融入临床环境将改变工作的本质,并需要新的技能和知识。
  • 必须通过强大的领导力来支持AI采用。
  • 医疗保健领域的人工智能融资面临许多问题,包括偿还挑战和投资更广泛的生态系统的需要。



人工智能(AI)有可能通过增加一系列临床活动并在几乎各个护理交付方面推广欧洲医疗保健。


尽管人工智能已经在许多医疗保健环境中得到应用,从在线症状检查到住院风险预测,显示出其广泛的适用性,但此类解决方案的规模仍然很小。只有将人工智能嵌入到系统层面——跨疾病领域、诊所、地理和学科——才能实现充分利用人工智能的真正好处的潜力。尽管在卫生系统层面上的采用率正在提高,但要广泛采用人工智能需要考虑财务、道德、监管和操作因素,这些因素都可能在欧洲和国家层面上成就或破坏人工智能的成功。


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。


所有人的最大飞跃是需要在医疗组织内嵌入数字和AI技能 - 不仅适用于临床医生改变咨询的性质,而且对所有前线员工将AI整合到他们的工作流程中。医疗和数据科学专业知识的交叉口将出现多个角色。然而,传统医疗课程不纳入临床训练的数字技能。这在医学教育中产生了差距,在考虑现有的劳动力和正在进行的学习需求时,这种差距将扩大。创新的速度显着接近教育训练,上升和重塑的速度可以对应。


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。


教育现有领导对AI的好处,使他们能够在数字技能和生物医学和数据科学中得到良好的精通,将支持他们,以有效地向其临床工作人员传达这些益处。在这样做时,这些领导人成为将促进变革的倡导者。同样,我们必须认识到,临床人员已经非常受压力,因此领导力必须为临床团队提供空间(即,正式框架)致力于致力于数字创新。虽然临床领导是有效管理这种转型变革的关键,但确保最终用户了解AI前期的背景,优势和局限性对实施至关重要。


资金

在医疗保健环境中,有一些独特的财务障碍,以广泛的采用AI,跨越对AI工具存在的报销框架的解决方案的发展。


确保对医疗保健部门的投资的困难之一是证明投资的全部价值和可能的回报。这可能在一定程度上与人工智能的黑盒特性有关(即无法看到或完全理解其内部运作),这可能会让投资者感到不安,并增加感知风险。解决方案可能包括整合资金,以支持关键领域的人工智能解决方案的快速测试和扩展。


当然,投资AI的医疗保健超越融资AI工具的发展。还需要提供资金来创建一个创新生态系统,其中AI的优势可以获得最好地利用。例如,必须有能够投资能够支持医疗保健系统的数字化,教育和培训,使医疗保健专业人员能够在其实践中使用AI,以及在科学研究中测试临床环境中的新AI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健康网站上阅读更多内容,并注册我们的时事通讯,以接收新内容发布时的警报。


利益冲突

一个也没有。




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