专注于利用人工智能和智能自动化技术提升医疗服务体验的公司Emplify Health数字化转型的重点是促进其最重要的资源——人。本文将介绍人工智能和智能自动化如何帮助临床医生和员工为患者提供最佳护理。
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对于Emplify Health的首席数字创新官Praveen Chopra(普拉文·乔普拉)来说,部署人工智能解决方案并非出于炒作。通过使用Azure服务来实施OpenAI的大型语言模型,目标是帮助临床医生和员工更智能地工作,减轻他们的认知负担,从而让他们专注于实际工作。
但公司必须从头开始。鉴于人工智能的热度,该项目的一个关键基础是构建人工智能素养,Chopra(乔普拉)解释说:“我们知道不能仅仅给人们一个工具而不解释它能做什么和不能做什么。”
作为这一部分工作的一部分,Emplify Health还制定了明确的指导方针,以确保人工智能工具的安全和负责任地使用。例如,技术团队知道这些模型并非用于提供诊断或患者护理,Emplify Health的副总裁兼项目负责人Krister Mattson(克里斯特·马特森)表示,这些模型的目的是减轻行政负担,而不是取代任何人或用人工智能来做临床护理决策。
图2:Emplify Health的首席数字创新官Praveen Chopra(普拉文·乔普拉)
Chopra(乔普拉)强调了为人们提供必要基础以最终让他们自行实验的重要性。“我称之为培养技术,”他说,“我们不希望我们的用户自行其是。我们希望这个工具能帮助他们创造价值。这都在于确保我们‘培养’我们的用户,让他们以负责任的方式使用它。”
在这里,他补充说,设计解决方案、制定负责任的使用框架、建立防护栏和开发负责任的使用制度所花费的时间比实际推出产品的时间还要多。“技术已经存在,但奠定基础是最难的,也可能是最重要的部分,”他说。
一、将计划付诸行动
在奠定了正确的基础之后,他们创建了“试验场”,让一小群人开始尝试这项技术。这是一个迭代过程,团队推出了一个最小可行产品,然后分析数据,根据需要添加或删除功能并进行调整。随着时间的推移,他们开始看到模型使用量的指数级增长。并且出现了一些意想不到的用例。
“我们几乎立即看到了在我们没有预料到的领域中的使用情况,”Mattson(马特森)说,“例如,我们生物样本库中的一名研究人员正在输入数千个提示。我们那里储存了用于研究目的的病理样本和报告。过去,这些报告需要手动处理,耗时数小时,而这位研究人员正在使用人工智能来量化并更好地理解这些报告。”
图3:Emplify Health副总裁兼项目负责人Krister Mattson(克里斯特·马特森)
另一个用例围绕行为健康展开。当患者离开医院或其他任何医疗机构时,他们必须做很多事情以确保他们能够正确康复。“管理症状和了解需要注意的触发因素等事情都很重要,”Chopra(乔普拉)说,“借助人工智能,我们可以创建护理计划,以简短的个性化指导手册的形式详细说明他们需要了解的所有内容。”
如今,Emplify Health的人工智能模型已有近1700名用户,Chopra(乔普拉)和Mattson(马特森)计划大力投资,将其更广泛地推广到整个组织中。“现在人们已经使用了它,他们理解了它的力量,他们来找我们,希望它能更快地完成任务,或者要求我们在生态系统中增加更多功能,”Chopra(乔普拉)说。这对组合不断被要求创建新的“试验场”,以便他们可以在不影响日常运营的情况下进行实验。
尽管很难量化该项目节省的时间,但效率有了显著提高。“我们没有增加更多人员,但我们的整体生产力提高了30%到40%,”Chopra(乔普拉)说。现在,他们正在寻求扩大这些效率提升。
二、新的自动化机会
Mattson(马特森)表示,仍然有一些人们不应该做的工作。“我们现在知道我们可以通过自动化来消除这些任务,”他说,并指出他们还在研究如何将该工具用于情感分析,尤其是在涉及患者调查时。“我们收到数千条患者评论,现在我们可以分析这些数据,并利用这些洞察来改善患者体验。”
CIO 100奖项表彰通过技术推动创新、转型和商业成功的 IT 领导者,Emplify Health利用人工智能和智能自动化帮助临床医生和员工更高效地工作并提供更好护理的做法今年为他们赢得了该奖项。
Chopra(乔普拉)表示,该项目成功的一个重要元素是没有盲目跟风人工智能热潮。“你必须花时间定义你试图解决的问题,”他说,并补充说,专注于治理、人工智能素养和负责任使用框架是开始时必不可少的。但Mattson(马特森)补充说,即使你做了所有这些,你仍然可能会失败。“没关系,”他说,“你需要接受失败,尝试一些事情,然后根据需要进行调整。”
作者:Joanne Carew(乔安妮·卡鲁)
译者:穿山甲
睿观:
为帮助临床医生和员工减轻行政负担、专注于患者护理,Emplify Health发起了一项以“人”为中心的AI(人工智能)转型项目。其核心理念并非追逐技术炒作,而是先投入比开发产品更多的时间来构建坚实的基础,包括:大力提升员工的AI素养(了解能做什么与不能做什么)、建立清晰的治理框架和负责任的使用护栏。在此之上,他们通过设立“试验场”和迭代MVP(最小可行产品)的方式,让员工在安全的环境中进行实验,从而催生了许多意想不到的创新用例(如生物样本库报告分析、个性化护理计划制定),在未增加人员的情况下将整体生产力提升了30%至40%,并荣获CIO 100强奖项。这一成功案例证明了,卓越的AI应用,其关键在于“培养”用户,而非简单地“给予”工具。
卓越的AI领导者,不是给团队一个最快的“工具”,而是为他们建造一个最安全的“试验场”。