Les agences d’IA conduisent une nouvelle limite pour les soins intelligents et la perfection opérationnelle dans les soins de santé

Suivi d’un article d’un invité de Rameez Chani, directeur mondial des solutions d’IA – Sciences pharmaceutiques et de la vie Cloudra

Au cours des deux dernières années, le boom de l’adoption de l’IA AI. Ces agents intelligents – les systèmes d’IA qui sont capables de décider et d’agir de manière autonome – ne se limitent plus aux laboratoires de recherche ou au discours théorique. Et les soins de santé sont l’une des frontières les plus prometteuses pour ces outils.

Selon un Une récente étude de ClouderPlus de la moitié des dirigeants informatiques ont commencé à mettre en œuvre l’agent d’IA au cours des deux dernières années, avec 21% de technologies adoptées l’année dernière. Cette absorption rapide reflète un moment clé: AGI AI AI est passé à partir d’un concept en développement sur un outil pratique, des percées accélérées dans les modèles de grand langage et les technologies d’automatisation entre 2023 et 2024.

C’est plus qu’une tendance technologique – c’est un impératif stratégique. Près de 60% des répondants aux dirigeants informatiques estiment que le retard de l’acceptation de l’IA d’ici 2025 pourrait laisser son organisation dans un désavantage compétitif. Pour les prestataires de soins de santé confrontés à l’augmentation des coûts d’exploitation, à l’épuisement professionnel et à l’augmentation des attentes du patient, l’IA n’est plus un luxe – c’est une nécessité.

Cas d’utilisation spécifiques aux soins de santé: de l’ascenseur administratif à la perspicacité clinique

Bien que l’adoption des agences d’IA soit généralement répandue, les cas individuels d’utilisation dans toutes les industries sont très différents. Par exemple, les industries hautement réglementées, telles que les finances et les soins de santé, montrent plus de préoccupations concernant la conformité et la transparence, tandis que le secteur technologique traite davantage de la complexité de l’intégration et des lacunes de talents. Chaque industrie doit résoudre une combinaison unique d’obstacles – technique, organisationnelle et éthique – dans l’introduction des agents de l’IA.

Comme principal cas d’utilisation de la santé:

• Planification des réunions (51%) – Les agents de l’IA font l’approche du patient pour automatiser la planification complète du flux de travail entre les départements et les systèmes
• Assistance diagnostique (50%) -Les médecins kliniques utilisent des agents axés sur l’IA pour analyser l’imagerie ou les résultats de laboratoire, accélérer le temps de diagnostic et réduire le risque de supervision
• Traitement des dossiers médicaux (47%) – L’automatisation des tâches administratives publiera du temps pour que les cliniques se concentrent sur les soins directs pour les patients

Bien que OV soit actuellement les cas les plus courants d’utilisation dans les soins de santé, il existe plusieurs autres procédures de travail où les agents peuvent être mis en œuvre. Par exemple:

• Optimisation du flux du patient: AI AI qui prédisent les formules d’acceptation / décharge pour optimiser la fixation du lit
• Agents d’optimisation du personnel: agents prédisant les volumes et la netteté des patients et recommander le niveau optimal de personnel
• Gestion de la chaîne des fournisseurs: agents qui prédisent les besoins de l’offre et optimiser le niveau de stock
• Agents d’autorisations précédentes: systèmes qui collectent les documents requis et gérent les processus d’autorisation d’assurance
• Agent de codage et de réservation: IA qui analyse la documentation clinique pour proposer des codes de facturation appropriés

Imaginez un agent de diagnostic formé à des millions d’images de rayons x qui peuvent indiquer une pneumonie à un stade précoce ou des anomalies pulmonaires invisibles à un œil non entraîné. Ou un agent qui se consacre à la planification et aux réunions de surpartement est soulevé par la charge des prestataires de soins de santé. De tels outils ne remplacent pas les cliniques, mais par leur expansion et offrent des connaissances fondées sur des preuves qui augmentent la prise de décision, améliore la précision du diagnostic et sauvent potentiellement des vies.

Ces agents ont un impact énorme sur la réduction du spécialiste de la synnda, aident à gérer les charges de travail occupées et à rendre l’interaction du patient plus efficace. Un autre récent L’étude montre Le fait que les installations médicales utilisant l’IA IA pour les tâches administratives ont conduit à une réduction de 40% de ces tâches et à 35% des résultats des patients améliorés.

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Alors que chaque industrie doit répondre à ses propres défis avec l’adoption de l’IA, les soins de santé apportent une combinaison unique d’intérêts réglementaires, éthiques et opérationnels. La confidentialité, la transparence et la conformité avec les réglementations sont au sommet de l’esprit, en particulier en raison du contrôle accru de ce secteur selon des lois telles que HIPAA et de plus en plus l’accent sur l’utilisation éthique de l’IA. L’un des défis les plus urgents auxquels AGI AI est confronté est le risque de biais algorithmique, où les données de formation défectueuses ou incomplètes peuvent fausser les résultats et maintenir le système inégal.

Une étude des jalons de Université de Yale Récemment, il a souligné l’omniprésence de la distorsion tout au long du cycle de vie de la collecte des données AI-OD et de la formation du modèle après déploiement et application dans le monde réel. Lorsque les outils de diagnostic sont formés sur des ensembles de données non représentatifs, ils peuvent insuffisamment puissants pour des populations insuffisamment représentées, conduisant à un diagnostic incorrect et à des soins menacés.

Un exemple est les différences de recommandations de traitement. ET Étude publiée dans Médecine naturelle Ils ont constaté que les modèles d’IA recommandent un traitement différent pour les patients présentant les mêmes profils cliniques basés uniquement sur l’état socio-économique. Plus précisément, les patients plus riches étaient plus souvent recommandés pour subir des tests de diagnostic avancés tels que la tomodensitométrie ou les IRM, tandis que les patients à faible revenu étaient moins susceptibles de recevoir de telles recommandations.

C’est un défi pour les organisations de santé. La construction d’une IA digne de confiance nécessite un engagement envers les procédures de données inclusives, la transparence dans la prise de décision, la gestion éthique de zéro et les tests complets de la distorsion – tout cela nécessite pour gérer efficacement l’architecture de données moderne. Avec l’architecture de données moderne, les organisations médicales peuvent empêcher une manipulation non autorisée ou une injection intentionnelle et soutenir facilement la conformité à des réglementations telles que HIPAA ou RGPD, et assurer des opérations éthiques. L’architecture de données moderne aidera également à lutter contre la distorsion involontaire AI en garantissant un plus grand contrôle pour s’assurer que les modèles d’IA sont formés sur les fichiers de données droits, divers et représentatifs qui retirent des données sûres de différents groupes démographiques pour minimiser la distorsion résultant des données de formation homogènes.

Planifier une adoption responsable en 2025 puis

Pour que les organisations réalisent pleinement le potentiel de l’IA dans les soins de santé – et en outre – ils doivent prendre des mesures délibérées pour préparer leur infrastructure, leurs personnes et leurs politiciens. Voici quatre recommandations clés:

• Moderniser votre infrastructure de données – La confidentialité, la qualité et l’interopérabilité sont à la base du succès de l’IA; Les prestataires de soins de santé doivent investir dans des plates-formes United sécurisées qui sont capables de gérer le volume et la complexité des données de santé tout en conservant un contrôle strict des données personnelles
• Préfèrent les projets à faible risque avec un impact élevé Commencez par les applications contenues qui offrent un retour sur investissement mesurable, tel que les agents internes d’aide ou les agents de réception des patients avant de passer à des applications cliniques plus complexes
• Pour déterminer la responsabilité et l’administration – Les agents de l’IA ne fournissent pas seulement des connaissances – prendre des mesures. Des structures de responsabilité claire doivent définir qui est responsable de leurs résultats: les développeurs, les utilisateurs ou l’équipe chirurgicale; À partir de là, un cadre gouvernemental robuste pour assurer un déploiement responsable
• Équipes UPSKILL pour la coopération humaine-AI– Équipez les employés de compétences hybrides qui couvrent les connaissances cliniques et l’alphabétisation IA; Encouragez la culture de la coopération où l’IA n’est pas considérée comme une menace mais en tant que partenaire en soins

Une chose principale dont vous vous souvenez dans le placement des agents est qu’il peut ne pas être autonome tout de suite. S’assurer qu’une personne est en boucle est nécessaire pour se conformer aux réglementations dans des industries réglementées telles que les soins de santé. Le but de ces agents devrait agir en tant qu’assistant avec des tâches qui peuvent être facilement automatisées mais ne devraient pas être un substitut à un travailleur humain, surtout si la vie des patients est en jeu.

L’IA agricole n’est pas seulement une autre vague de transformation numérique – c’est un changement de paradigme dans la façon dont les soins de santé sont fournis, expérimentés et gérés. Le mouvement de l’adoption de cette technologie permet aux chefs de file de la santé de gérer de meilleurs résultats, de renforcer la résistance opérationnelle et de créer un système de soins de santé plus intelligent et plus juste.

À propos du Ramez Chattni

En tant que directrice mondiale des solutions d’IA – Pharmaceutical and Life Sciences à Clouder, Ramez Chatni a plus de dix ans d’expérience et de compétences robustes dans le biomédical, les données et les plateformes, l’apprentissage du moteur et plus encore. Le dernier Rameez a travaillé comme directeur associé de l’ingénierie des données à AbbVie, une entreprise biopharmaceutique. Il est passionné par la création de solutions techniques de bout en bout, innovantes et robustes pour pousser les entreprises et les clients clients. Rameez est titulaire d’un baccalauréat et d’une maîtrise en génie électrique et d’un doctorat en bio-spécialisation, tous deux de l’Université Purdue.