Soluções que corrigem problemas reais
Hospitais e sistemas de saúde estão analisando soluções habilitadas para AI que visam seus pontos problemáticos mais urgentes: escassez de pessoal, esgotamento do clínico, aumento dos custos e gargalos de pacientes. Essas realidades operacionais mantêm a liderança à noite e as soluções de IA devem abordá -las diretamente.
Por exemplo, hospitais e sistemas de saúde estão ansiosos por ferramentas de IA que podem reduzir a carga de documentação para médicos e enfermeiros. Soluções de processamento de linguagem natural (PNL) que as notas clínicas de geração automática ou a codificação de ramo para liberar tempo para o atendimento direto ao paciente são arremessos muito mais atraentes do que os ganhos de eficiência genérica. Da mesma forma, análises preditivas que ajudam a otimizar os níveis de pessoal ou gerenciar fluxos de pacientes podem abordar diretamente o fluxo de trabalho operacional e melhorar a taxa de transferência.
Por fim, se uma solução de IA não tem como alvo esses problemas críticos e oferecer benefícios tangíveis, é improvável que capture juros sérios do comprador.
Demonstrar resultados do mundo real
As soluções de IA precisam de validação em ambientes que espelhem as configurações de cuidados reais. O primeiro passo para isso é aproveitar dados de alta qualidade e bem curado para gerar informações confiáveis e evitar resultados enganosos ao criar e refinar os modelos de IA.
Em seguida, hospitais e sistemas de saúde precisam de evidências de que a solução faça o que afirma fazer, por exemplo, por meio de validação independente do terceiro, projetos piloto, publicações revisadas por pares ou estudos de caso documentados.
A plataforma clínica da Mayo oferece um processo independente rigoroso, onde os especialistas clínicos, de ciência de dados e regulamentares avaliam uma solução para uso pretendido, valor proposto e desempenho clínico e algorítmico, o que oferece aos inovadores a credibilidade que suas soluções precisam para conquistar a confiança dos líderes de saúde.
Integração com sistemas existentes
Com tantas demandas, os líderes de TI em saúde têm pouca paciência para ferramentas independentes de IA que criam complexidade adicional. Eles querem soluções que se integrem perfeitamente aos sistemas e fluxos de trabalho existentes. Compatibilidade com as principais plataformas de registro eletrônico de saúde (EHR), APIs robustas e processos de ingestão de dados suaves agora são requisitos de linha de base.
Integrações personalizadas que exigem recursos significativos de TI – ou pior, criam trabalhos duplicados – são disjuntores para muitas organizações já esticadas. Quanto menos interrupção uma solução de IA introduz, maior a probabilidade de ganhar tração. Essa é a razão pela qual os desenvolvedores de soluções estão recorrendo a plataformas como o Mayo Clinic Platform Solutions Studio, um programa que fornece integração perfeita, implementação única, orientação especializada para reduzir o risco e um processo simplificado para acelerar a adoção de soluções entre os profissionais de saúde.
