專注于利用人工智能和智能自動化技術(shù)提升醫(yī)療服務(wù)體驗(yàn)的公司Emplify Health數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)是促進(jìn)其最重要的資源——人。本文將介紹人工智能和智能自動化如何幫助臨床醫(yī)生和員工為患者提供最佳護(hù)理。
圖1：PeopleImages.com - Yuri A / Shutterstock
對于Emplify Health的首席數(shù)字創(chuàng)新官Praveen Chopra（普拉文·喬普拉）來說，部署人工智能解決方案并非出于炒作。通過使用Azure服務(wù)來實(shí)施OpenAI的大型語言模型，目標(biāo)是幫助臨床醫(yī)生和員工更智能地工作，減輕他們的認(rèn)知負(fù)擔(dān)，從而讓他們專注于實(shí)際工作。
但公司必須從頭開始。鑒于人工智能的熱度，該項(xiàng)目的一個關(guān)鍵基礎(chǔ)是構(gòu)建人工智能素養(yǎng)，Chopra（喬普拉）解釋說：“我們知道不能僅僅給人們一個工具而不解釋它能做什么和不能做什么。”
作為這一部分工作的一部分，Emplify Health還制定了明確的指導(dǎo)方針，以確保人工智能工具的安全和負(fù)責(zé)任地使用。例如，技術(shù)團(tuán)隊知道這些模型并非用于提供診斷或患者護(hù)理，Emplify Health的副總裁兼項(xiàng)目負(fù)責(zé)人Krister Mattson（克里斯特·馬特森）表示，這些模型的目的是減輕行政負(fù)擔(dān)，而不是取代任何人或用人工智能來做臨床護(hù)理決策。
圖2：Emplify Health的首席數(shù)字創(chuàng)新官Praveen Chopra（普拉文·喬普拉）
Chopra（喬普拉）強(qiáng)調(diào)了為人們提供必要基礎(chǔ)以最終讓他們自行實(shí)驗(yàn)的重要性。“我稱之為培養(yǎng)技術(shù)，”他說，“我們不希望我們的用戶自行其是。我們希望這個工具能幫助他們創(chuàng)造價值。這都在于確保我們‘培養(yǎng)’我們的用戶，讓他們以負(fù)責(zé)任的方式使用它?！?/span>
在這里，他補(bǔ)充說，設(shè)計解決方案、制定負(fù)責(zé)任的使用框架、建立防護(hù)欄和開發(fā)負(fù)責(zé)任的使用制度所花費(fèi)的時間比實(shí)際推出產(chǎn)品的時間還要多。“技術(shù)已經(jīng)存在，但奠定基礎(chǔ)是最難的，也可能是最重要的部分，”他說。
一、將計劃付諸行動
在奠定了正確的基礎(chǔ)之后，他們創(chuàng)建了“試驗(yàn)場”，讓一小群人開始嘗試這項(xiàng)技術(shù)。這是一個迭代過程，團(tuán)隊推出了一個最小可行產(chǎn)品，然后分析數(shù)據(jù)，根據(jù)需要添加或刪除功能并進(jìn)行調(diào)整。隨著時間的推移，他們開始看到模型使用量的指數(shù)級增長。并且出現(xiàn)了一些意想不到的用例。
“我們幾乎立即看到了在我們沒有預(yù)料到的領(lǐng)域中的使用情況，”Mattson（馬特森）說，“例如，我們生物樣本庫中的一名研究人員正在輸入數(shù)千個提示。我們那里儲存了用于研究目的的病理樣本和報告。過去，這些報告需要手動處理，耗時數(shù)小時，而這位研究人員正在使用人工智能來量化并更好地理解這些報告?！?/span>
圖3：Emplify Health副總裁兼項(xiàng)目負(fù)責(zé)人Krister Mattson（克里斯特·馬特森）
另一個用例圍繞行為健康展開。當(dāng)患者離開醫(yī)院或其他任何醫(yī)療機(jī)構(gòu)時，他們必須做很多事情以確保他們能夠正確康復(fù)。“管理癥狀和了解需要注意的觸發(fā)因素等事情都很重要，”Chopra（喬普拉）說，“借助人工智能，我們可以創(chuàng)建護(hù)理計劃，以簡短的個性化指導(dǎo)手冊的形式詳細(xì)說明他們需要了解的所有內(nèi)容。”
如今，Emplify Health的人工智能模型已有近1700名用戶，Chopra（喬普拉）和Mattson（馬特森）計劃大力投資，將其更廣泛地推廣到整個組織中。“現(xiàn)在人們已經(jīng)使用了它，他們理解了它的力量，他們來找我們，希望它能更快地完成任務(wù)，或者要求我們在生態(tài)系統(tǒng)中增加更多功能，”Chopra（喬普拉）說。這對組合不斷被要求創(chuàng)建新的“試驗(yàn)場”，以便他們可以在不影響日常運(yùn)營的情況下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。
盡管很難量化該項(xiàng)目節(jié)省的時間，但效率有了顯著提高。“我們沒有增加更多人員，但我們的整體生產(chǎn)力提高了30%到40%，”Chopra（喬普拉）說?，F(xiàn)在，他們正在尋求擴(kuò)大這些效率提升。
二、新的自動化機(jī)會
Mattson（馬特森）表示，仍然有一些人們不應(yīng)該做的工作。“我們現(xiàn)在知道我們可以通過自動化來消除這些任務(wù)，”他說，并指出他們還在研究如何將該工具用于情感分析，尤其是在涉及患者調(diào)查時?！拔覀兪盏綌?shù)千條患者評論，現(xiàn)在我們可以分析這些數(shù)據(jù)，并利用這些洞察來改善患者體驗(yàn)?！?/span>
CIO 100獎項(xiàng)表彰通過技術(shù)推動創(chuàng)新、轉(zhuǎn)型和商業(yè)成功的?IT?領(lǐng)導(dǎo)者，Emplify Health利用人工智能和智能自動化幫助臨床醫(yī)生和員工更高效地工作并提供更好護(hù)理的做法今年為他們贏得了該獎項(xiàng)。
Chopra（喬普拉）表示，該項(xiàng)目成功的一個重要元素是沒有盲目跟風(fēng)人工智能熱潮。“你必須花時間定義你試圖解決的問題，”他說，并補(bǔ)充說，專注于治理、人工智能素養(yǎng)和負(fù)責(zé)任使用框架是開始時必不可少的。但Mattson（馬特森）補(bǔ)充說，即使你做了所有這些，你仍然可能會失敗。“沒關(guān)系，”他說，“你需要接受失敗，嘗試一些事情，然后根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整?！?/span>
作者：Joanne Carew（喬安妮·卡魯）
譯者：穿山甲
睿觀：
為幫助臨床醫(yī)生和員工減輕行政負(fù)擔(dān)、專注于患者護(hù)理，Emplify Health發(fā)起了一項(xiàng)以“人”為中心的AI（人工智能）轉(zhuǎn)型項(xiàng)目。其核心理念并非追逐技術(shù)炒作，而是先投入比開發(fā)產(chǎn)品更多的時間來構(gòu)建堅實(shí)的基礎(chǔ)，包括：大力提升員工的AI素養(yǎng)（了解能做什么與不能做什么）、建立清晰的治理框架和負(fù)責(zé)任的使用護(hù)欄。在此之上，他們通過設(shè)立“試驗(yàn)場”和迭代MVP（最小可行產(chǎn)品）的方式，讓員工在安全的環(huán)境中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，從而催生了許多意想不到的創(chuàng)新用例（如生物樣本庫報告分析、個性化護(hù)理計劃制定），在未增加人員的情況下將整體生產(chǎn)力提升了30%至40%，并榮獲CIO 100強(qiáng)獎項(xiàng)。這一成功案例證明了，卓越的AI應(yīng)用，其關(guān)鍵在于“培養(yǎng)”用戶，而非簡單地“給予”工具。
卓越的AI領(lǐng)導(dǎo)者，不是給團(tuán)隊一個最快的“工具”，而是為他們建造一個最安全的“試驗(yàn)場”。
