Naudokite karinį požiūrį, kad gautumėte „C-Suite“ pirkimą AI, sako vienas gydytojas
Dirbtinis intelektas, norėdamas įvardyti tik vieną pagrindinį naudojimo atvejį, gali padėti pakeisti sveikatos priežiūros paslaugų teikėjų organizacijas vertybėmis pagrįstas priežiūros keliones, sustiprinant kokybės našumą ir rizikos koregavimo tikslumą-galiausiai geresnių sveikatos ir finansinių rezultatų skatinimą.
Jei didžiulis potencialas neįtikina sveikatos sistemos C lygio EXCS atidaryti AI įrankių piniginės stygas, gali prireikti kitų įtikinamų. Nes, kai reikia pirkti AI investicijas, daugelis sveikatos priežiūros C-Sites šiandien vis dar išlieka šiek tiek atsargūs ir skeptiškai vertinami.
AI įrodė, kad kai kuriais atvejais veikiančioje ir administracinėje dalykų srityje buvo naudojama, tačiau vis dar yra daug pagrindų, kuriuos reikia aprėpti – ir svarbūs klausimai, į kuriuos reikia atsakyti, iš klinikinės pusės, kur rizikuoja gyvybė. Ir daugelis organizacinių lyderių vis dar skeptiškai vertina. Ir užtikrinti jų pirkimą išlieka iššūkis.
Dr. Michaelas S. Barras yra „Medis“, veteranų priklausančios sveikatos priežiūros konsultavimo įmonės, prezidentas ir įkūrėjas. Jis turi daug patirties Kalbėjimas su c-kostiumais apie AI. Ir jis naudoja keturių pakopų komunikacijos sistemą iš kariuomenės, kad įveiktų iššūkį-sistemą, vadinamą SBAR-situacija, aplinka, vertinimu ir rekomendacija.
Barras yra valdybos sertifikuotas internuotė. Anksčiau jis buvo Nacionalinio kokybės užtikrinimo komiteto ir Amerikos gydytojų kolegijos medicinos praktikos vyresnysis viceprezidentas. Šiuo metu jis dirba Navinos medicinos patariamojoje taryboje, AI platformoje, skirtoje gydytojams ir priežiūros komandoms.
Kalbėjomės su Barr, norėdami aptarti „C-Suite“ pirkimą AI ir panaudojant jo „SBAR“ sistemą, kad padėtų sveikatos priežiūros lyderiams įgyti pasitikėjimą savimi, kad AI investicija suteiks stiprią IG.
Q. Kokios yra bendros kliūtys Sveikatos priežiūros „C-Suite“ vadovai, kai reikia patvirtinti AI investicijas?
A. Tarp sveikatos priežiūros „C-Suite“ vadovų yra įvairių bendrų rūpesčių, kurie gali priversti juos nedvejodami įgyvendinti AI sistemą, pavyzdžiui, klausimus apie tai, kaip plačiai gydytojai naudos sistemą; jo paprastumas; duomenų kokybė, privatumas ir saugumas; Ir kaip veiksmingai tai patenkins klinikų, pacientų ir sveikatos priežiūros organizacijos poreikius.
Bet jei pažvelgtume į didelį vaizdą, visa apimanti kliūtis yra susirūpinimas dėl finansinės investicijų grąžos, kurią sistema suteiks, o tai turės įtakos visi tie veiksniai. Tai nereiškia, kad jiems nėra teikiama pirmenybė aukštos kokybės paciento rezultatams: C lygio vadovai paprastai sutinka, kad norėdami pasiekti tuos rezultatus keičiamu ir tvariu būdu, sistema taip pat turi suteikti stiprią IG.
AI šalininkams būtina paruošti ir tinkamai spręsti IG savo pristatymuose. Tai gali padaryti didžiulį skirtumą bandant „C-Suite“ patekti į AI sistemą. Parodymas patikimas ir duomenimis pagrįstas IG sąmatas padės palengvinti jų specifinius susirūpinimą.
Tai reiškia ne tik an pristatymą Optimistinis scenarijus, bet ir konservatyvūs vertinimai, rodantys, kad net ir mažiau idealiuose scenarijuose sistema vis tiek pasiūlys jiems pakankamai aukštą IG.
Dėmesys IG yra esminė kiekvieno iš keturių proceso žingsnių, kuriuos rekomenduoju, dalis. Turėdami tai omenyje, galite padėti sėkmingai atlikti kiekvieną žingsnį.
Q. Jūs turite keturių žingsnių procesą, kaip įveikti šias kliūtis. Prieš kalbėdami apie procesą, aprašykite, kaip kilo dėl proceso idėjos ir sprendimų idėjų.
A. „SBAR“ modelis yra požiūris į komunikaciją, kilusią į kariuomenę, tačiau dažnai naudojamas sveikatos priežiūros įstaigose. Tai gali būti labai naudinga efektyviai perduoti kritinę informaciją, ypač esant sudėtingoms aplinkybėms. Tai taip pat labai pritaikoma įvairioms situacijoms.
Dirbdamas su sveikatos priežiūros organizacijomis, norinčiomis pritaikyti AI sistemą, dažnai matau, koks iššūkis gali būti C lygio vadovai. Atsižvelgiant į savo sveikatos priežiūrą ir karinę kilmę, man atrodė natūralu pritaikyti „SBAR“ modelį, kad padėtų gydytojams ir kitiems sveikatos priežiūros specialistams-daugeliui iš jų susipažinę su modeliu-AI sistemas pateikia C-Suite.
Tačiau aš siūlau daugiau nei tik „SBAR“ modelio požiūrio. Adaptuodamas modelį, kad įsigytumėte „Healthcare“ vadovus, pridėjau keletą konkretesnių pasiūlymų, kurie gali būti ypač naudingi.
Ko gero, svarbiausia, aš rekomenduoju įsitikinti, kaip kreipiatės į kiekvieną iš keturių „SBAR“ žingsnių, kalbančių apie „C-Suite“ rūpesčius, ypač IG-ir tai, kad tai daro į duomenų orientuotą, be hipe ar perdėto.
K. Taigi, koks yra keturių žingsnių procesas? Paaiškinkite tai „C-Suite“ ir kitiems IT lyderiams.
A. Trumpas atsakymas yra tas, kad keturi žingsniai yra situacija, fonas, vertinimas ir rekomendacija. Tačiau norint, kad modelis būtų efektyvus siekiant įsigyti iš sveikatos priežiūros vadovų, svarbu atsižvelgti į kiekvieną žingsnį išsamiau.
Pirmasis iš tų etapų, situacija, yra ten, kur jūs supažindinate Problema, į kurią norite išspręsti AI sistemą. Čia svarbu nustatyti problemas, kurios rezonuos su „C-Suite“.
Sveikatos priežiūros organizacijoms, užsiimančioms vertybėmis pagrįsta priežiūra HCC kodavimas) ir kokybės našumas (įskaitant veiksmus, skirtus pasiekti aukštus „Medicare Star“ reitingus).
Norėdami nuvežti tuos taškus namo savo C lygio auditorijai, norėsite pateikti duomenis, rodančius, kokie finansiniai naštai yra jūsų organizacijos veiksniai.
Antrasis etapas, fonas, remiasi tuo pagrindu, pateikdama papildomą informaciją, įskaitant ir sunkius duomenis, ir paaiškinant kokybines problemas, susijusias su status quo. Tai apima tokius dalykus, kaip jūsų organizacijos šiuo metu naudojamos technologijos apribojimai, būdai, kaip jūsų organizacija bandė patobulinti su ribotai sėkme, ir jūsų dabartinio požiūrio į HCC kodavimą ir kokybės našumą išlaidos.
Tai taip pat yra puiki proga iš anksto išspręsti bendrą susirūpinimą dėl AI, pavyzdžiui, klausimai apie jo tikslumą, patikimumą, skaidrumą ir suderinamumą su jūsų esamomis platformomis, taip pat apie tai, kokiu mastu gydytojai iš tikrųjų naudos jį įsigiję ir diegdami.
Paskutiniai du etapai yra tai, kur jūs pereinate nuo daugiausia dėmesio skirdami praeityje ir status quo iki diskusijos, kaip AI gali pagerinti šią situaciją. Trečiajame etape, vertinant, norėsite aprašyti, kaip veiktų duota AI sistema ir ką ji padarys – išdėstydami savo galimybes, naudojimo atvejus ir naudą, taip pat konkrečias ir kiekybiškai įvertinamas naudos, kurią ji pasiūlys jūsų, prognozės organizacija.
Ir ketvirtajame etape rekomendacija norėsite tiksliai pasiūlyti, kokią veiksmų eigą norite atlikti jūsų organizacijoje, pavyzdžiui, AI sistemos pilotui.
Per šiuos paskutinius du etapus svarbiausia yra balansavimas su aiškumu ir paprastumu taip, kad sukeltų pasitikėjimą savimi. Yra didelė tikimybė, kad jūsų auditorija įtrauks vadovus, neturinčius klinikinės kilmės, todėl geriausia išvengti žargono ir terminijos, mažiau pažįstamų.
Kai apibrėžiate rekomenduojamo veiksmo tikslus, svarbu įsitikinti, kad jie yra protingi tikslai: konkretūs, išmatuojami, pasiekiami, tinkami ir pagrįsti.
Q. Kaip tiksliai šis procesas sukels pasitikėjimą sveikatos priežiūros vadovais, kad AI investicijos suteiks stiprią IG?
A. Šis požiūris į komunikaciją yra toks efektyvus sveikatos priežiūros vadovų sprendimo būdas tai, kad jis derina logišką, efektyvų ir lanksčią komunikacijos modelį su faktiniu, duomenų orientuotu ir IG orientuotu komunikacijos stiliumi.
SBAR struktūra padeda metodiškai Pateikite AI sistemos atvejį organizacijos „C-Suite“, pateikdami sistemą argumentui sukurti nuo problemos ar problemų serijos prie rekomenduojamo sprendimo. Tuo tarpu mano siūlomas komunikacijos stilius padeda perteikti šią informaciją faktiškai, skirtą sukurti pasitikėjimą savimi.
Taip pat svarbu nepamiršti, kad tai yra kalimas karkasas, o ne visiems tinkamas šablonas. Vienas pagrindinis jo siūlomas pranašumas yra tas, kad jūs galite ir turėtumėte jį pritaikyti, kad patenkintumėte savo poreikius, atspindėtumėte savo sveikatos priežiūros organizacijos realijas ir spręstumėte savo „C-Suite“ prioritetus.
Pavyzdžiui, rizikos koregavimas-ypač HCC kodavimas-ir kokybės rezultatai yra abi sritys, kuriose daugelis sveikatos priežiūros organizacijų turi rimtų ir brangių sunkumų, kylančių dėl perėjimo prie vertybių pagrįstos priežiūros link. Bet ar jūsų organizacijos vykdomoji vadovybė yra vienodai susijusi su abiem klausimais, ar viena jiems yra aktualesnė problema nei kita?
Jei įmanoma, aš rekomenduoju patobulinti jūsų pristatymą, kad atspindėtų tokius veiksnius.
Ne mažiau svarbu, kad pagrindinė priežastis, dėl kurios šis SBAR pagrįstas požiūris yra toks efektyvus būdas pateikti AI atvejį į sveikatos priežiūrą „C-Suite“, yra paprastas faktas, kad byla jau yra taip gerai įkurta. Prieš investuodami į AI sistemą, C lygio vadovai nori būti tikri, kad ji suteiks IG, pateisinančią jos pirkimą.
Šiandien yra AI orientuotos technologijos, kuri yra nepaprastai veiksminga, kuri sveikatos priežiūros organizacijoms siūlo puikią IG, ir tai gali padėti jiems prisitaikyti prie vertybėmis pagrįstos priežiūros realijų.
Ta prasme faktai iš tikrųjų kalba patys už save; Jūsų darbas yra tik atkreipti jūsų auditorijos dėmesį, atkreipti tą dėmesį, aiškiai pateikti tuos faktus ir parodyti, kaip jie pateisina rekomenduojamą veiksmų eigą. Ir mano patirtimi, šis modelis gali iš tikrųjų pakeisti tai, kas padės jums tai padaryti sėkmingai.
Stebėkite Billo hitą „LinkedIn“: Bill Siwicki
Siųskite jam el. Laišką: bsiwicki@himss.org
„Healthcare It News“ yra HIMSS žiniasklaidos leidinys
