Redaktoriaus pastaba: tai antroji dviejų dalių interviu dalis. Norėdami perskaityti pirmąją dalį, spustelėkite čia.

Dennisas Chornenky, vyriausiasis UC Davis Health patarėjas dirbtinio intelekto klausimais, žino, ko reikia norint būti vyriausiuoju dirbtinio intelekto pareigūnu sveikatos priežiūros srityje – jis buvo toks du kartus.

Štai kodėl susėdome su juo šiame dviejų dalių interviu – pasidalyti pamokomis, kurias jis išmoko apie šį naują C-suite vaidmenį sveikatos priežiūros srityje.

Šiandien Chornenky, turintis dviejų dešimtmečių IT vadovavimo patirtį ir taip pat einantis „Domelabs AI“ generalinio direktoriaus pareigas, aptaria, kur ir kaip UC Davis Health dažniausiai naudoja dirbtinį intelektą.

Jis aprašo kai kuriuos iš daugelio AI projektų, prie kurių dirba Kalifornijos sveikatos sistemoje, ir pateikia patarimų kiti vadovai, kurie galbūt nori tapti ligoninės ar sveikatos sistemos vyriausiuoju dirbtinio intelekto pareigūnu.

Klausimas. Paprašykite aukšto lygio pakalbėti apie tai, kur ir kaip UC Davis Health naudoja dirbtinį intelektą?

A. Man pasisekė, kad turiu galimybę dirbti su UC Davis Health ir puikia jos vadovybe. Manau, kad yra puiki vizija, labai novatoriški, nuostabūs gydytojai ir personalas, tiesiog puiki komanda.

Mes stebime daugiau nei 80 AI programų visoje sveikatos sistemoje, ir tai gana įvairus. Daug to taip pat gaunama iš atskirų NIH ir kitų mokslinių tyrimų dotacijų, su kuriomis bendradarbiavo kai kurie mūsų mokslininkai ir gydytojai, kai kurios tikrai įdomios programos.

Ir tai yra įvairios programos, susijusios su priežiūros teikimu, pacientų įtraukimu, pacientų valdymu, operacijomis ir administravimu. Pastaruoju metu mes taip pat daug daugiau ieškome toje pusėje. Iš administracinės pusės. Neseniai UCLA surengėme UC konferenciją, kurioje daugiausia dėmesio buvo skiriama DI naudojimui visų skirtingų UC miestelių ir akademinių medicinos centrų administracinėje pusėje.

Nelabai noriu įsitraukti į kokius nors konkrečius pardavėjus, bet buvo puiku matyti gana greitą AI pritaikymą. Manau, kad dar liko ilgas kelias.

Yra tiek daug galimybių. Kaip minėjau pirmoje mūsų interviu dalyje, AI vystosi labai greitai. Dabar didžioji dalis vaidmens yra mąstymas apie tai, kaip mes pozicionuojame dalykus, kurie bus tikrai svarbūs, tikrai galingi per ateinančius vienerius ar dvejus metus.

Samas Altmanas, generalinis direktorius „OpenAI“, gaminanti ChatGPT, neseniai pasakė, kad per tūkstantį dienų galime turėti kažką panašaus į AGI arba panašų į AGI (dirbtinį bendrąjį intelektą). Taigi, manau, kad tiek, kiek kažkas gali imituoti tas galimybes, nesvarbu, ar norime galvoti apie tai kaip AGI, ar ne, tai bus labai galinga. (Redaktoriaus pastaba: AGI yra programinė įranga, kurios intelektas panašus į žmogaus intelektą ir gebėjimas savarankiškai mokytis.)

Pažinimas, kuris yra daug galingesnis už tai, ką turime, net pažangiausiuose iki šiol išleistuose modeliuose. Taigi, kaip organizacijos galvoja apie pozicionavimą, yra tikrai svarbus aspektas tiek valdymo, tiek priėmimo srityse.

Klausimas. Tiksliau, apibūdinkite ir aptarkite tik vieną konkretų AI projektą, kuriuo didžiuojatės ir kuris gerai veikia UC Davis Health, ir kai kuriuos matomus rezultatus. Kaip prižiūrėjote šį projektą?

A. Aš individualiai neprižiūriu AI projektų. Aš žengiu kelis žingsnius nuo jo ribų, iš tikrųjų labiau žiūriu į strateginio valdymo lygius, užtikrindamas saugumą ir platesnį inovacijų ir pritaikymo kryptį. Bet mes tikrai, kaip minėjau, stebime įvairius projektus ir skatiname juos bei įvairiais būdais padedame įvairiais ištekliais paremti.

Galiu paminėti tikrai gerą technologiją, kurią naudojome, kad padėtume identifikuoti insulto patyrusius pacientus ir nustatyti pirmenybę insultams. Tai buvo tikrai naudinga. Pardavėjas, su kuriuo bendradarbiaujame, taip pat padeda dalytis šia informacija kituose akademiniuose medicinos centruose ir sveikatos sistemose, taip padidindamas efektyvumą ir geresnes pacientų keliones, kurios taip pat gali būti kitose organizacijose.

Ir tai tikrai pagerino pacientų rezultatus erdvėje. Gebėjimas greičiau atpažinti insultą daro didelį skirtumą paciento rezultatui. Taigi tai yra projektas, kuriuo mes labai didžiuojamės.

K. Kokių patarimų galėtumėte pasiūlyti kitiems IT vadovams, norintiems tapti ligoninės ar sveikatos sistemos vyriausiuoju dirbtinio intelekto pareigūnu?

A. Tai tikrai įdomus klausimas, ir aš jo daug sulaukiu iš kolegų ir žmonių, kurie stebėjo mano kelionę ir domisi ką nors panašaus. Daugelis žmonių turi tikrai puikią patirtį, todėl jie galvoja, kaip potencialiai patekti į tą erdvę. Dar kartą pasakysiu, kad aukšto lygio, ką minėjau pirmoje dalyje, manau, jūs tikrai turite pagalvoti apie tuos skirtingus įgūdžių rinkinių matmenis, kurių reikės norint sėkmingai atlikti šį vaidmenį ateityje.

Taigi, supraskite politiką, verslo strategiją, technologijas, ką jos gali ir ko negali, ir domeno patirties, kad ir kokioje srityje dalyvautumėte. Jei manote, kad turite keletą iš jų, bet galbūt šiek tiek trūksta kai kuriose kitose srityse, tikrai paskatinčiau žmones gilintis į tas kitas sritis ir išplėsti savo galimybes apskritai.

Nes vėlgi, dirbtinis intelektas yra daugiamatė technologija, o daugiamatėms galimybėms, manau, reikia daugiamačio vadovavimo. Ir ji vystosi taip greitai, o valdymas vystosi, nors jo valdymas labai atsilieka nuo AI. Tai labai sudėtinga.

Ir tai aš vadinu AI valdymo spraga – kur turite technologijas, kurios vystosi daug greičiau, nei valdymas gali pasivyti.

Ir jūs turite labai ribotą vidinę patirtį, ypač reguliuojamuose sektoriuose, pavyzdžiui, sveikatos priežiūros ir vyriausybės srityse. Toms organizacijoms tampa tikrai sudėtinga greitai pritaikyti dirbtinį intelektą, kai jis pasirodo, ypač jei jos neturi apsauginių turėklų. Taigi, per pastaruosius metus akademiniuose medicinos centruose ir kitose organizacijose matėme daug atmintinių, kuriose teigiama: nenaudokite „ChatGPT“, kol nėra aiškios politikos, kurioje galite ją naudoti.

Dabar kai kurie žmonės vis tiek naudojasi. Organizacijos ne visada gali tai kontroliuoti. Žinoma, geriau iš anksto parengti šias strategijas, kad suprastumėte, kokių tipų programas ir veiklą, galimą rizikos poveikį ar grėsmės vektorius galite pastebėti.

Manau, kad kibernetinis saugumas tikriausiai yra dar vienas dalykas, kurį turėčiau paminėti žmonėms, kurie domisi šiuo vaidmeniu. Kibernetinis saugumas tampa labai svarbus, ypač sveikatos priežiūros srityje. Daugelis grėsmių subjektų sveikatos priežiūrą vertina kaip švelnų taikinį, kuriame yra labai daug duomenų ir labai vertingų duomenų, kuriuos galima naudoti daugelyje skirtingų programų, pradedant išpirkos reikalaujančiomis programomis ir baigiant viešai neatskleistos grėsmės galimybėmis naudojant papildomus duomenis.

Taigi, manau, kad taip pat labai svarbu suprasti AI ir kibernetinio saugumo sankirtą.

Rekomenduoju žmonėms tiesiog mokytis apie šiuos skirtingus aspektus, stengtis išsiugdyti kuo daugiau įgūdžių, kuo daugiau supratimo tose srityse, skaityti naujienas, daryti viską, kad neatsiliktų ir bendradarbiautų su gerais žmonėmis.

Kiekvienam sunku būti giliu bet kurios iš šių sričių ekspertu. Taigi tikrai gera bendradarbiauti ir turėti geras bendruomenes, kuriose vykdomas vadovų tarpusavio bendradarbiavimas, taigi, jei savo organizacijoje atliksite AI lyderio vaidmenį, turite įgūdžių rinkinį ir plačią perspektyvą, reikalingą padėti organizacijos tiltas į AI valdymo spragą.

Jei šiame straipsnyje nerasite vertingo BONUSO TURINIO, spustelėkite čia ir žiūrėkite šio interviu HIMSS TV vaizdo įrašą.

Stebėkite Billo HIT aprėptį „LinkedIn“: Billas Siwickis
El. paštu: bsiwicki@himss.org
„Healthcare IT News“ yra HIMSS žiniasklaidos leidinys.