В сфере здравоохранения по всему миру отмечается переход к использованию искусственного интеллекта (ИИ). Отчасти это объясняется тем, что сфера здравоохранения переносит управление данными в облачную среду, и благодаря облаку данные теперь доступны в режиме реального времени для дальнейшего анализа. И вместо того, чтобы поручать сотрудникам сортировать данные вручную, можно использовать возможности искусственного интеллекта, который выполнит задачу гораздо эффективнее, а во многих случаях и точнее.
По мере развития искусственный интеллект сможет оптимизировать все направления деятельности организаций: от внутренних процессов до медицинских записей, — за счет интеграции прогнозирующего моделирования, автоматического создания отчетов и других функций ИИ. Давайте рассмотрим четыре сценария использования ИИ в здравоохранении.
Работа учреждений здравоохранения, будь то крупные больницы или отдельные фельдшерские пункты, по-прежнему остается довольно сложной и включает в себя разнообразные рабочие процессы. О каких бы процессах ни шла речь: от внутренних процедур, таких как работа отдела кадров, до работы со страховками и получения информации о пациентах от других поставщиков, — данные постоянно поступают в здравоохранительные учреждения и передаются ими другим организациям. Несколько десятилетий назад это означало работу с множеством бумаг и телефонных звонков. Теперь используются в основном электронные письма и файлы, а в последние несколько лет многие учреждения здравоохранения стали применять облачные базы данных и пользовательские приложения.
Сегодня искусственный интеллект еще больше расширяет границы возможного, обеспечивая эффективное взаимодействие в разных сферах здравоохранения. Например, отделы кадров могут использовать искусственный интеллект, чтобы обрабатывать информацию о сотрудниках и предоставлять данные, позволяющие быстро принимать кадровые решения. Финансовые отделы могут прослеживать тенденции к увеличению или уменьшению расходов и стоимости и управлять выставлением счетов. Для пациентов можно автоматизировать регистрацию и проверку на соответствие предварительным условиям, таким образом сократив объемы ручного труда. Управлением цепочкой поставок также может заниматься искусственный интеллект: выявлять пробелы и возможные сбои.
Обслуживание каждого пациента сопровождается огромным количеством документации: от регистрации при первичном обращении до дальнейшего сопровождения. Это стало особенно очевидно в период пандемии COVID-19, когда предварительный опрос до приема оказался жизненно важным для обеспечения безопасности и выбора правильного лечения. По мере того, как индустрия здравоохранения переходит на использование облачной модели, данные начинают собираться в режиме реального времени, а искусственный интеллект позволяет превратить этот процесс в нечто большее, чем заполнение форм и бланков.
Используя искусственный интеллект медики могут получать обновления, данные анализа и автоматически созданные отчеты, таким образом экономя время и обращая больше внимания на необходимость профилактических процедур во время приема пациентов. Так формируется более проактивный и продуманных подход и уменьшается нагрузка на сотрудников.
Работа отдела финансовв медицинском учреждении, как правило, сложнее, чем в обычной компании. Нужно соблюдать требования законодательства, обеспечивать конфиденциальность данных пациентов и учитывать разные требования различных страховых компаний. Поэтому переход к использованию унифицированной облачной системы значительно уменьшает текучку кадров и повышает точность. А если эти облачные приложения используют искусственный интеллект, то работу можно еще больше оптимизировать.
Используя искусственный интеллект в работе финансовых отделов, медицинские учреждения могут получить следующие преимущества:
Управление ресурсами всегда было одной из важнейших составляющих работы медицинских учреждений: как крупных больниц, так и небольших фельдшерских пунктов. Это стало особенно заметно в период пандемии COVID-19, когда в экстремальной ситуации оказалось критически важным наличие и правильное распределение ресурсов. В этих случаях в категорию ресурсов попали как сотрудники, так и вакцины, инструменты и поставки. Перенос таких данных в облако стал значительным шагом вперед для всей отрасли: удалось создать единый консолидированный источник информации для принятия решений. Однако внедрение искусственного интеллекта оказалось не менее важным шагом.
Используя искусственный интеллект и машинное обучение, индустрия здравоохранения получила ряд преимуществ при управлении данными. Применяя эти инструменты к данным в реальном времени, можно настроить автоматическое создание отчетов и расчет статистических показателей об использовании ресурсов. Таким образом можно значительно сократить время обработки и реакции. Прогнозирующее моделирование как на микро-, так и на макроуровне обеспечивает более сбалансированное использование ресурсов, а также помогает выявлять ситуации или периоды, когда организации потребуется привлечь дополнительные ресурсы. Используя прогнозирующее моделирование на основе данных, организации могут планировать работу заранее и обеспечивать своим пациентам более качественное обслуживание.
Интеграции искусственного интеллекта в отрасль здравоохранения стала возможной благодаря консолидации и созданию источников данных в облаке. Чтобы узнать больше о том, как искусственный интеллект может способствовать развитию вашей организации, ознакомьтесь с Oracle Cloud.