Šiuolaikinė „triažo“ sąvoka kilo nuo Napoleono karų, kai prancūzų mūšio lauko chirurgai sukūrė sužeistųjų įvertinimo ir gydymo prioriteto nustatymo sistemą, kad būtų galima valdyti tinkamus medicininius veiksmus karo chaose ir sumaištyje. Ji veiksmingai panaudojo ribotus išteklius sudėtingomis aplinkybėmis, padidino išgyvenusiųjų skaičių, sustiprino kariuomenės nuolatinius kovos pajėgumus ir pakeitė priežiūros strategiją tokiais būdais, kurie ir šiandien daro įtaką medicinos sričiai.

Mūsų dirbtinio intelekto amžiuje tvyrant chaosui ir sumaiščiai sveikatos priežiūros IT srityje, ši suskirstymo koncepcija gali būti geriausias vadovas organizacijoms, kurios kovoja, kad 2025 m. taptų stiprios ir pajėgios.

Iššūkį keliantis ir dinamiškas kraštovaizdis

Technologiškai sveikatos priežiūros pramonė dabar veikia pagal daugybę galimybių ir apribojimų. Viena vertus, naujausi tyrimai rodo, kad daugiau nei pusė sveikatos priežiūros organizacijų kai kuriems tikslams naudoja dirbtinio intelekto įrankius, o tai rodo, kad neįtikėtinai sudėtingos duomenimis pagrįstos technologijos jau plačiai diegiamos. Ir atvirkščiai, ligoninės kasmet praranda apie 8 milijardus JAV dolerių dėl neefektyvių IT sistemų, o visą sektorių vis dar reguliariai kamuoja brangiausios verslo pasaulyje kibernetinio saugumo krizės, atspindinčios nuolat apgultus ribotus technologinius išteklius.

Sveikatos priežiūros IT galvosūkis yra sudėtingas išspręsti. Tai beveik visada apima duomenų infrastruktūros priežiūrą, kuri turi būti suderinama, saugi ir veikianti 24 valandas per parą, 7 dienas per savaitę (turint ribotą biudžetą ir didelėmis sąnaudomis), tuo pačiu bandant ją pritaikyti prie naujų grėsmių ir naujų „būtina turėti“ galimybių, kylančių horizonte ir kasdien daužosi į duris.

Pavyzdžiui, dauguma ligoninių ir sveikatos priežiūros organizacijų iš tikrųjų pradėjo veržtis į debesis tik per pastaruosius penkerius metus. Jie vis dar gali bandyti įvykdyti pradinius planus ir patobulinti debesų strategiją, o kraštovaizdis jau keičiasi į kelis debesis. Tarkime, kad esate sveikatos priežiūros sistema, kuri perėjo į debesį AWS, o dabar „Microsoft“ išleidžia naujus „Azure“ ir „Fabric“ įrankius, kuriuos galima integruoti su jūsų „Epic EHR“, o taip, jūsų tyrimų grupė nori naudoti „Google Cloud“ sveikatos priežiūros duomenų modulį. Galbūt turite skirtingų verslo krypčių su skirtingais domenais ir savo sveikatos plano valdymo įrankius, palyginti su organizacijos priežiūros teikimo puse ir pirkimų bei tiekimo grandine ir tt Ir galbūt naudojate Snowflake arba Databricks kaip savo duomenų platformą ir jie abu skelbia apie atvirojo kodo „Apache Iceberg“ įrankius ir naujus funkcijų rinkinius, palaikančius duomenų telkinius ir įvairius analizės variklius, kurie gali padėti jums palengvinti savarankiškumą ir supaprastinti duomenų architektūrą. Kaip tvarkote visus tuos neskelbtinus ir reguliuojamus duomenis ir kaip palaikote bei kuriate optimalią sistemą, kad būtų galima naudoti visus tris viešuosius debesis, taip pat visus tuos nuostabius įrankius ir funkcijas, ir visa kita, kas bus rytoj?

Ir visa tai vos paliečia dramblio apgyvendinimą kambaryje – AI.

AI poveikis

Mattas Turckas kiekvienais metais skelbia populiarius „sąjungos būsenos“ logotipų žemėlapius, vaizduojančius svarbias duomenų, analizės, mašininio mokymosi ir AI ekosistemos įmones. Pati pirmoji versija 2012 m. turėjo tik 139 logotipus. Pernai tokių buvo 1416. O šiais metais jų yra 2011! Vos per pastaruosius 12 mėnesių įvyko tikros ginklavimosi lenktynės dėl AI įrankių ir kiekvienos įsivaizduojamos platformos papildymų bei patobulinimų – beveik neįmanoma neatsilikti nuo kiekvienos funkcijos. Vienas iš jų gali būti žaidimo keitimas, tačiau jis gali būti ne tas, kuris rėkia garsiausiai. Ir galbūt kažkas tokio naudingo, kaip debesies saugyklos optimizavimas ir atsparesnės architektūros nustatymas, kad būtų galima valdyti visus šiuos kitus įrankius, jūsų organizacija turi sutelkti savo biudžetą ir išteklius. Tai nėra seksualu, bet tikrai kritiška.

Žinau, kad pamokslauju chorui apie sudėtingumo svarbą ir besitęsiančias naujovių antplūdžius, bet naujųjų metų sutikimas su triage mąstymu iš tikrųjų gali padėti išsiaiškinti, kaip jūsų organizacija gali geriausiai susidoroti su šiuo momentu: kas išgyvens su įsikišimu ar be jo. ? Kas teigiamai pakeis rezultatą, jei bus linkęs? Kas pražus nepaisant jūsų pastangų? Štai keli pavyzdžiai, kaip triažas gali atrodyti IT praktikoje.

1. Vertinimo prioritetas: Duomenų iniciatyvos investicijų grąžos matavimas sveikatos priežiūros IT srityje tradiciškai buvo pratimas, kurio duomenų komandos neatlieka arba nesiseka labai gerai. Tai dar labiau išryškės naudojant AI, nes organizacijos iš tikrųjų formuoja daugybę „naujų raumenų“ ir turi suprasti jų poveikį: naudoti naują technologiją, suprasti, kaip prognozuoti jos naudojimą ir turėti tvirtą sistemą, skirtą įvertinti ir patvirtinti, ar naudinga organizacijai, kaip numatyta, arba tai yra sudėtinga problema, kuri išeikvoja išteklius iš kitų organizacijos IT prioritetų. Sveikatos priežiūros organizacijos negali sau leisti dar vienerius metus eksperimentuoti be rezultatų.
2. Dėmesys duomenų strategijai ir architektūrai: Didėjant technologijų tiekėjų skaičiui ir naujoms esamų tiekėjų galimybėms, reikia tvirto požiūrio, padedančio pasirinkti tinkamą įrankį tinkamam darbui, kuris greičiausiai nebus iš vieno pardavėjo. Atvirojo kodo duomenų ežerų namai, tokie kaip „Iceberg“, siūlo „atsinešk savo įrankį“ architektūrą, todėl nesijaudinsite, kai kraštovaizdis vystosi ir kinta, ir galimybę turėti visiškai agnostinį duomenų sluoksnį. ranka pasiekiami keli analizės varikliai. Didelė dalis priemonių, skirtų šiam pajėgumui palengvinti, buvo prieinama masėms tik kelis mėnesius, ir šioje srityje yra labai daug naujos veiklos, tačiau tai tema, kurią verta stebėti ir analizuoti atsižvelgiant į jūsų strategiją ir veiksmų planą naujais metais. .
3. Sukurkite dizaino mąstymo ir automatizavimo patirtį: Tai itin pageidaujamas IT įgūdžių rinkinys sveikatos priežiūrai ir visoms kitoms pramonės šakoms 2025 m. ir vėliau. AI yra didžiulė galimybė, tačiau nėra nieko blogiau nei automatizuoti procesą, kurio iš pradžių neturėtų būti. Komandos, kurios gali greitai suvokti esamą padėtį, suprasti galimų naujų įrankių meną, pasverti kūrimo ir pirkimo galimybes ir nuosekliai pragmatiškai susieti tai su verslo rezultatais, yra neįkainojamos.

„Triage“ esmė yra pragmatizmas sumaišties ir netikrumo akivaizdoje – būtent to sveikatos priežiūros IT iš tikrųjų reikia dirbtinio intelekto amžiuje. Sukurkite veiksmų planą ir padarykite jį pragmatišku, sistemingai susiedami jį su konkrečios organizacijos aplinkybėmis, ištekliais ir norimais rezultatais, kad nustatytumėte savo kursą. Jūs neprivalote priimti visų sprendimų dėl visko iš karto. Jūs tiesiog turite žinoti tinkamą „kitą“, kurį turite padaryti, ir kodėl tai svarbu.

Nuotrauka: nevarpp, Getty Images

Šis įrašas rodomas per MedCity Influencers programa. Kiekvienas gali paskelbti savo požiūrį į verslą ir sveikatos priežiūros naujoves MedCity News per MedCity Influencers. Spustelėkite čia, kad sužinotumėte, kaip tai padaryti.