Laut Rohit Chandra, Chief Digital Officer in der Cleveland Clinic, ist es einer der schwierigsten und wichtigsten Teile des Prozesses, wenn es darum geht, KI-Erfolg zu erzielen, wenn es darum geht, von Klinikern und anderen operativen Endbenutzern einzukaufen.
Er sagte dies während eines Interviews letzte Woche auf der Reuters Digital Health Conference in Nashville.
Bei der Bereitstellung einer neuen KI-Lösung in seinem Ökosystem muss ein Krankenhaus sicherstellen, dass Endbenutzer vollständig engagiert sind-nicht nur, um das Tool zu verstehen, sondern auch mit dem Anbieter zusammenzuarbeiten, um sie zu verfeinern und nahtlos in vorhandene Workflows zu integrieren, erklärte Chandra.
Das Navigieren in diesem Veränderungsmanagementprozess kann für Krankenhausleiter eine Herausforderung sein-da die Endbenutzer von KI-Tools häufig Ärzte und Krankenschwestern sind, die unglaublich beschäftigt sind.
„Sie sind alle überarbeitet, also [you have to] Stellen Sie sicher, dass Sie ein Problem auswählen, das die Arbeit der Betreuer auf sinnvolle Weise erleichtert. Wenn es nur interessant ist – „Oh, das wäre etwas, mit dem es Spaß macht, mit zu spielen“ -, das ist nicht gut genug „, erklärte Chandra.
Um das Buy-In an Kliniker zu erreichen, sollten Krankenhäuser damit beginnen, KI-Lösungen zu übernehmen, die die Probleme angehen, die Ärzte und Krankenschwestern für sie als am wichtigsten identifiziert haben, sagte er.
Aus diesem Grund verzeichnen AI -Schriften bei Klinikern so hohe Adoptionsraten, betonte Chandra. Die Dokumentationsbelastung ist ein großer Stressor in ihrem Leben, daher sind sie verpflichtet, eine Lösung zu verwenden und zu feuern, die sich mit diesem Problem befasst.
Chandra stellte auch fest, dass Kliniker eher hinter AI -Lösungen stecken, wenn die Krankenhausführung eindeutig ihr Potenzial zur Verbesserung der Patientenergebnisse betont. Schließlich ist es der Grund, warum die meisten Ärzte und Krankenschwestern in erster Linie eine qualitativ hochwertige Versorgung für die Patienten betragen.
Er erwähnte Sepsis Prediction AI als Beispiel.
„Niemand wird nicht zustimmen, dass es sich um ein kritisches Problem handelt-1.000 Menschen sterben jeden Tag im Land durch sepsisbezogene Komplikationen. Wenn Sie ein Problem auswählen, bei dem Sie sich gemeinsam verpflichtet haben, einen sinnvollen Unterschied zu machen, ist das ein guter Ausgangspunkt“, erklärte Chandra.
Es ist unerlässlich, dass Endbenutzer wirklich um das Endziel einer KI-Lösung interessiert sind, da das Erreichen von KI-Erfolg oft eine Langstrecke ist. Buy-In muss von Anfang an gegeben sein, sonst bleiben Kliniker nicht all die harte Arbeit, die mit der Verfeinerung und Anpassung von KI-Tools in Krankenhäusern einhergeht, bemerkte Chandra.
Insgesamt kann das Aufbau von Vertrauen und Buy-In ein langsamer und inkrementeller Prozess sein-der sich auf „jeweils einen Erfolg“ angewiesen hat, sagte er.
Seiner Meinung nach ist AI bereit, die meisten Branchen zu verändern, und das ist etwas, worüber man optimistisch ist.
„Wenn wir unsere Handlung zusammenbringen und dies gut abschneiden, sollte die Gesundheitsversorgung in Bezug auf die klinischen Ergebnisse in drei, fünf oder sieben Jahren viel besser erschwinglicher und besser besser sein“, erklärte Chandra.
Quelle: Metamorworks, Getty Images
