Pourquoi comprendre le niveau de risque IA dépend de la santé numérique d’Altera

Accepter l’IA dans les soins de santé doit passer de “ce qui est possible” à “ce qui est responsable”. Étant donné que la technologie se développe rapidement, les hôpitaux et les cliniques ont besoin d’un cadre pour évaluer où l’IA les meilleures combinaisons. Une approche? Stratification des applications d’IA dans des catégories de faible ligne pour préférer le déploiement sûr et efficace. Il s’agit d’une approche qu’Altera reçoit la santé numérique.

Les soins de santé aujourd’hui Il a récemment eu l’occasion de s’asseoir avec Ben Scharfe, EVP AI Initiative chez Altera Digital Health pour en savoir plus sur l’objectif de risque que l’IA voit. Nous voulions savoir ce qu’ils considéraient comme des applications à faible teneur en tête par rapport à un risque élevé et comment cela mène leur décision d’IA.

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Avec moi

1. Toute IA ne comporte pas le même risque. L’IA des applications de soins de santé varie d’une automatisation à faible résistance des tâches administratives au soutien à taux élevé pour la prise de décision clinique, où les erreurs pourraient avoir de graves conséquences.
2. L’IA à faible ligne peut contrôler les bénéfices immédiats. L’automatisation des requêtes du patient, la rationalisation de la documentation et l’optimisation du cycle de contrôle des revenus sont des domaines où l’IA peut être déployé en toute sécurité avec un petit désavantage.
3. L’IA à haut risque nécessite une plus grande prudence. L’IA fournit des recommandations cliniques ou l’interprétation des données médicales doit être strictement vérifiée pour garantir la précision et prévenir les erreurs nocives.

À faible risque à l’IA est une résolution critique

Scharfe à faible risque par rapport aux applications à haut risque pour l’IA est d’une importance cruciale.

“Plus vous êtes de plus en plus d’une décision clinique, plus le risque est faible”, a-t-il expliqué.

Les applications à faible risque comprennent l’automatisation des rappels du patient, la réponse aux questions et la rationalisation de la documentation sont des tâches où les erreurs ont des conséquences minimales. Les applications à risque élevé telles que le diagnostic ou le traitement nécessitent un niveau de validation beaucoup plus élevé pour assurer la sécurité des patients.

“Les hallucinations dans l’IA pourraient être vraiment nocives dans l’environnement clinique. C’est un endroit où nous devons consacrer du temps à du temps et assurer la confiance dans le système”, a déclaré Scharfe.

Utilisation du risque pour guider le déploiement de l’IA

Chez Altera Digital Health, cette approche basée sur le risque entraîne la façon dont l’entreprise introduit l’IA dans ses solutions et leurs clients. Beaucoup d’entre eux commencent par des flux de travail administratifs et opérationnels où l’IA peut augmenter l’efficacité sans menacer les soins.

“Vous pouvez éviter les questions avec un faible risque de patient, automatiser la documentation et promouvoir les tâches du cycle de revenu – toutes les ressources humaines pour un travail plus compliqué”, a déclaré Scharfe.

Cela permet aux hôpitaux de bénéficier des avantages de l’AI-contrôlée, par exemple, une réduction du stress administratif et une amélioration de la participation des patients en même temps pour maintenir les garanties pour la prise de décision clinique.

Un impact positif de l’IA ressenti

Même avec une introduction minutieuse, les clients alternatifs sont mis en œuvre par les résultats positifs de l’IA. “Nous voyons beaucoup d’amélioration de la satisfaction des prestataires, de l’efficacité et de la participation du patient, mais le retour sur investissement sévère est toujours difficile à mesurer”, a expliqué Scharfe.

Bien que les revenus financiers soient toujours quantifiés, les bénéfices chirurgicaux – indépendamment de l’épuisement professionnel, des procédures de travail plus rapides et une meilleure expérience des patients – sont claires. Comme les organisations matures et de santé de l’IA ont amélioré leurs stratégies de mesure, il y aura un retour sur investissement plus clair.

Déploiement de l’IA

Pour les DSI et les dirigeants informatiques, la visualisation de l’IA peut aider à équilibrer les innovations avec la sécurité grâce à un objectif de risque. Les demandes à haut risque nécessitent des vérifications minutieuses, mais le déploiement à faible teneur en tête offre une valeur immédiate sans préoccupations majeures.

“L’IA n’est pas un produit – c’est une technologie de base”, a souligné Scharfe.

La clé est de commencer maintenant: expérimenter dans des zones à faible teneur en tête, développer une expertise interne et se préparer à des descentes plus profondes de l’IA sur la route. S’asseoir sur le dortoir latéral n’est pas une possibilité.

Pour plus d’informations sur la santé numérique de l’Altera, voir

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