Préparation des données pour la mise en œuvre de l’IA dans les soins de santé
Les organisations médicales comptent sur de nombreuses applications de base pour maintenir les opérations, notamment les dossiers de santé électroniques, les outils de gestion des clients et les solutions de planification d’entreprise pour n’en nommer au moins.
Ils ont fait un investissement important dans ces applications et ont capturé de nombreuses données précieuses à travers eux. Malheureusement, cela peut signifier que les données sont réduites au silence dans des environnements déconnectés qui ne peuvent pas être utilisés pour les informations plus larges disponibles.
La qualité et la gestion des données restent les principaux domaines d’intérêt, car les organisations de santé explorent le rôle de l’intelligence artificielle dans leurs flux de travail, en particulier parce qu’ils cherchent à soutenir des équipes cliniques trop répandues au milieu de budgets stricts.
Pendant l’industrie, les organisations étudient leurs efforts de données lorsqu’ils se préparent à mettre en œuvre des solutions d’IA génératrices. Une étude de la révision des entreprises de Harvard 2024 parrainée par Amazon Web Services a révélé que 49% des répondants améliorent la qualité et le nettoyage des données et 41% augmentent les normes de gestion des données.
Les soins de santé ne diffèrent pas en tant qu’IA au sommet de l’esprit, la signification d’une bonne stratégie de données ne fera que croître.
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Évaluez votre maturité actuelle des données
La taille de l’organisation peut affecter son accès aux données (par exemple, suffisamment de membres de l’équipe ou des ressources financières pour la gestion des données), mais le facteur clé est la maturité totale des données, que vous ayez défini la gestion des données ou les compétences analytiques existantes. Les grandes organisations peuvent avoir un avantage dans certains cas, mais les petites organisations peuvent également exceller si elles ont des données plus avancées.
Il existe un certain nombre de cadres que les organisations peuvent utiliser pour évaluer leur préparation. L’objectif de l’évaluation de l’évaluation de l’analyse analytique à mise à jour Analytics est d’aider les fournisseurs à se préparer à l’adoption de l’IA. Gartner propose également des sources de référence plus générales. Travailler avec un partenaire est généralement le meilleur moyen d’évaluer votre accès aux données maintenant.
Il peut également être utile d’étendre et de diriger vos applications vers une plate-forme de données moderne dès que vous pouvez utiliser les capacités de gestion des données et d’analyse que vos principaux fournisseurs ont permis de résoudre.
Il est également temps de s’appuyer davantage sur le cloud et les approches plus mises à jour pour collecter, gérer, stocker et déplacer des données en modernisant la plate-forme de données.
Concentrez-vous sur l’aspect de la gestion des données
La gestion des données détermine la base de la façon dont les données sont considérées comme un atout dans l’organisation, ce qui inclut la gestion, la protection et la utilisation des données. Cela ne devrait pas être une considération complémentaire; Ce doit être la partie principale de l’organisation. Il permet également aux équipes commerciales et techniques de se connecter davantage aux données et de clarifier et de redistribuer les responsabilités.
Les organisations peuvent généralement développer la gestion des données ainsi que la gestion de l’IA, car les solutions d’IA nécessitent que les données soient efficaces. La gestion de l’IA comprend des normes et des approches pour prendre en compte le biais, la transparence et les risques associés à l’outil; Ceux-ci sont conformes aux principes et procédures de la gestion des données.
Et l’aspect humain de l’administration ne peut pas être surestimé. Les organisations doivent communiquer et impliquer directement des parties qui s’appuieront sur de telles solutions et nécessiteront des données. Quelle formation et quelle éducation sont nécessaires pour préparer la main-d’œuvre pour la mise en œuvre de l’IA? Comment la solution d’une équipe pour divulguer les tâches de l’équipe à un travail de niveau supérieur? Quel est le processus d’évaluation de la solution pour des flux de travail spécifiques?
Une partie de ce changement comprend un changement de culture. Bien qu’il soit normal et s’attend à ce que les membres de l’équipe aient peur des nouvelles technologies, l’organisation doit clairement communiquer les attentes pour l’IA et essayer des cas d’utilisation spécifiques. Soutenez un environnement qui sera ouvert au changement plutôt que de peur d’un avenir inconnu. Articulez les cas d’utilisation afin que vous puissiez estimer le retour sur investissement, puis observer et mesurer ce retour sur investissement.
La capacité de transmettre un lien significatif entre la technologie et les processus commerciaux ou cliniques qui auront un impact est la compétence de base que chaque organisation devra améliorer pour réussir avec les efforts de données et les efforts analytiques.
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