Kevin Dufour
次第に増加する医療人工知能（AI）への投資の中で、多くの病院や医療システムは期待される投資収益率（ROI）を達成することに苦労しています。マッキンゼー＆カンパニーの調査によると、ほとんどの医療機関は、予想される技術的変革からの価値の3分の1未満を得ています。
デル・テクノロジーズのグローバルヘルスケア最高情報責任者であるジョージ・モリスは、繰り返し発生する問題を指摘します。それは、医療機関が包括的なAI戦略を持たずに、単一のユースケースに焦点を当てすぎることです。成功するAIの実装には、統一されたプラットフォームと成熟度モデルに向かって進むことが必要です。
モリスは、医療における持続可能なAI統合戦略を確立するための重要なステップを示しています。これらのステップは、人々、プロセス、技術を整合させ、AI能力の継続的な向上を目指す「卓越センター」の開発を目指しています。
リーダーシップの支援を得る。 効果的なAI戦略には、C-suiteからの支持者が必要です。彼らはコミュニケーションや変革管理を推進し、統合されたAI投資が組織の価値を最大化することを確実にします。
データガバナンスを優先する。 データの効果的な管理は、成功するAIの成果に不可欠です。予測分析は意思決定を助けることができますが、特定の課題に特化したクリーンでアクセシブルなデータが不可欠です。
スキルを持った労働力を育成する。 現在のIT役割にはAI特有のスキルが不足している可能性があります。そのため、投資価値を最大化するためには、既存の従業員をスキルアップさせるか、AIに特化した新しいポジションを創出することが重要です。
小規模で始め、価値を証明する。 患者教育や行政業務の自動化のような低リスクの小規模AIプロジェクトから始めて、明確な利益を示すことが重要です。
信頼できるパートナーと協力する。 経験豊富なパートナーとの連携は、卓越センターへの変革を促進し、AI投資からの長期的な価値の提供を確実にします。
この包括的なアプローチは、医療のAIランドスケープを変革し、組織にとって一貫した価値のあるリターンを確保することを約束します。
医療におけるAIの隠れた可能性を解き放つ：成功のための戦略
医療システムへの人工知能（AI）の統合は、投資の急増を目にしていますが、多くの病院や医療システムは、期待される投資収益率（ROI）を実現する上で課題に直面しています。 マッキンゼー＆カンパニーは、医療機関の大部分が技術投資から期待される変革の価値の3分の1未満を達成していると報告しています。
デル・テクノロジーズのグローバルヘルスケア最高情報責任者であるジョージ・モリスが指摘する一般的な落とし穴は、包括的で戦略的なアプローチを採用するのではなく、孤立したAIユースケースに焦点を当てる傾向です。成功するAI統合を実現するには、組織は統一されたプラットフォームと成熟した業務モデルに向かって進む必要があります。
以下は、医療における効果的で持続可能なAI統合戦略を確立するための実行可能な戦略と洞察であり、最適に人々、プロセス、技術を整合させる「卓越センター」の開発を強調しています。
効果的なAI実装のための主要戦略
1. リーダーシップの関与を確保する:
経営陣からの支持を得ることが重要です。リーダーはAI戦略のチャンピオンとして、コミュニケーションや変革管理を推進して、統合されたAI投資が組織の価値と整合し、向上させることを確実にします。
2. データガバナンスを強調する:
データガバナンスは、成功するAIの成果に不可欠です。特定の課題に対応した正確かつアクセス可能なデータは、意思決定プロセスを効果的に情報提供するために必要です。
3. 労働力のAIスキルを育成する:
多くの既存のIT役割には、必要なAI特有のスキルが含まれていない場合があります。そのため、組織は現在の従業員のスキルアップやAIに特化した専門職の創出に投資して、投資価値を最適化する必要があります。
4. 小規模で低リスクのプロジェクトから始める:
患者教育や行政業務の自動化などの小規模で低リスクのAIプロジェクトを立ち上げることで、医療システムは価値を証明し、明確な利益を示し、より広範な適用への道を開くことができます。
5. 信頼できるパートナーと協力する:
経験豊富なAI変革の専門家とのパートナーシップを形成することで、卓越センターの進化を促進し、組織がAI投資から長期的な価値を引き出すことを確保します。
将来の展望とトレンド
今後、医療のAIランドスケープは急速に進化することが期待されています。重点は、さまざまな患者ケアの側面に対応するより統合されたAIソリューションに移る可能性が高いです。これにより、運用効率と成果が向上するでしょう。
さらに、革新は引き続き進展し、よりスマートな予測分析、個別化された患者ケア、リアルタイムのデータ処理が可能になります。倫理的な実施やプライバシーに関する懸念に対処することも、医療におけるAIの軌道に影響を与える重要な要素となるでしょう。
これらの戦略的アクションを取り入れることで、医療機関はAIの隠れた可能性を解き放ち、技術革新と患者ケアの効率性においてリーダーとなることができます。
