Turbūt nenustebinsite, kad vyriausieji dirbtinio intelekto pareigūnai greitai tampa įprastu C-suite sveikatos priežiūros paslaugų teikimu. Jų pareigybių aprašymai ir įgūdžiai, kuriuos jie turi turėti, kad sėkmingai atliktų šį naują vaidmenį, yra tokie pat sudėtingi, kaip ir jų prižiūrimos dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi technologijos.

Kai kurios tiekėjų organizacijos priima žmones, turinčius didelę mašininio mokymosi ir duomenų mokslo patirtį, ir paverčia juos CAIO arba pririša šias raides prie esamų IT pavadinimų. Tačiau tai gali būti ne pats geriausias būdas. Ar šie technologijų specialistai išmano sveikatos priežiūrą? Nuostatai? Verslo strategija? Valdymas?

Tai pirmasis straipsnis Sveikatos priežiūros IT naujienos nauja serija: vyriausieji dirbtinio intelekto pareigūnai sveikatos priežiūros srityje.

Šiandien kalbamės su Dennisu Chornenky, „UC Davis Health“ vyriausiuoju dirbtinio intelekto patarėju ir „Domelabs AI“ generaliniu direktoriumi, kuris teikia AI valdymo patarimus ir sistemas sveikatos priežiūros bei nacionalinio saugumo sektoriams ir valdo „Valid AI“ programą.

Chornenky yra vadovas, turintis daugiau nei 20 metų vadovavimo ir verslo strategijos patirtį sveikatos priežiūros ir pažangių technologijų sankirtoje, daugiausia dėmesio skiriant AI strategijai ir valdymui. Jis užėmė aukštus vaidmenis Baltuosiuose rūmuose, „UnitedHealth Group“ ir „Morgan Stanley“.

UC Davis Health vyriausiasis dirbtinio intelekto patarėjas yra dabartinis vyriausiojo dirbtinio intelekto pareigūno atitikmuo sveikatos sistemoje. Chornenky yra „patarėjas“, nes nenorėjo eiti šio vaidmens visą darbo dieną, nors yra visiškai įsitvirtinęs kaip vykdomasis asmuo. Jis daugiausia dirba su generaliniu direktoriumi, CIO ir vyriausiuoju strategijos pareigūnu.

Čia Chornenky aptaria, kas buvo UC Davis Health ieško pirmojo vyriausiojo dirbtinio intelekto pareigūno, kam tas vadovas atsiskaitys, dėl kokių priežasčių jis puikiai tiko šiam vaidmeniui, kaip atrodo jo kasdienis darbas – ir įgūdžių, kurių turėtų siekti kiti vadovai, norintys tapti vyriausiuoju dirbtinio intelekto pareigūnu. turėti

K. Kaip UC Davis Health kreipėsi į jus, kad taptumėte jos vyriausiuoju dirbtinio intelekto pareigūnu? Ko jie ieškojo ir kam praneštumėte?

A. „Domelabs AI“ palaikė gerus santykius su kai kuriais žmonėmis iš UC ir su „UC Davis Health“. Ir jie artėjo prie taško, kai jų supratimas apie AI valdymą ir jo poreikį brendo.

Jie buvo sukūrę gana gerą analitikos priežiūros procesą kaip platesnio sveikatos duomenų priežiūros komiteto, kuriam anksčiau buvo įgaliotas UC prezidento biuras, dalį. Taigi jie išplėtė tai į analizės sritį. Be to, jie siekė paspartinti savo gebėjimą pritaikyti dirbtinio intelekto technologijas veiksmingiau, galbūt greičiau, tačiau užtikrindami saugumą ir neaukodami dėl tokių problemų, toliau plėsdami savo valdymo procesą.

Taip pat buvo tam tikras susidomėjimas potencialiu bendradarbiavimu su sveikatos sistemomis ir akademiniais medicinos centrais, skirtais padėti atsakingai taikyti generatyviąsias AI technologijas ir dirbtinio intelekto valdymo geriausią praktiką. Ir tai galiausiai virto tai, kas dabar vadinama Valid AI, paleista praėjusiais metais.

Idėja buvo ta, kad jie norėjo, kad visą darbo dieną dirbantis vyriausiasis AI pareigūnas padėtų jiems įgyvendinti šias iniciatyvas. Buvau ką tik išėjęs iš etatinio darbo didesnėje organizacijoje ir norėjau ką nors veikti šiek tiek savarankiškiau ir pradėti formuoti komandą bei verslą, kad galėčiau teikti kai kurias iš šių paslaugų, kurios padėtų patenkinti tokius poreikius. Ką tik aprašiau – galbūt plačiau – daugiau sveikatos sistemų kitose organizacijose.

Taigi galiausiai Kalifornijos universitetas paskelbė RFP, į kurį kreipėsi Domelabs AI, ir, laimei, pavyko jį įvykdyti. Tai buvo akla peržiūra. Pareiškėjo nemažai kitų. Taigi, mes palaikome UC Davis Health ir kai kurios iniciatyvos visoje UC taip pat nuo to laiko.

K. Tai antrasis jūsų, kaip vyriausiojo dirbtinio intelekto pareigūno, pareigos. Dėl kokių priežasčių jūs tinkate būti vyriausiuoju AI pareigūnu? O kokius įgūdžius turėtų turėti kiekvienas, norintis tapti vyriausiuoju AI pareigūnu?

A. Tai puikus klausimas, apie kurį šiandien gana daug diskutuojame. Vis dažniau organizacijos galvoja apie šį vaidmenį ir pritraukia žmones į juos, skiria išteklius šiems vaidmenims ir biurams. Man tai yra dalykų derinys.

Mano kilmė ir mano pomėgiai tikrai puikiai tinka šiam vaidmeniui, kaip jis vystėsi. Ilgą laiką labai domėjausi technologijų politika, AI politika, taisyklėmis, kai kuriais ir dar daugiau sudėtingas problemas, susijusias su AI sąžiningumu ir šališkumu bei matematiniais kompromisais, ir kaip apie tai pranešti verslo lyderiams ir politikos lyderiams jiems suprantamais būdais.

Taip pat labai domėjausi pažangiosiomis technologijomis, mašininiu mokymusi, dirbtiniu intelektu, duomenų mokslu. Aš daug laiko praleidau akademinėje aplinkoje, dirbdamas ir tyrinėdamas, susisiekiau su pramone, vykdydamas daugybę projektų šioje erdvėje. Taip pat daug laiko skyriau verslo strategijai. Anksčiau dirbau finansų srityje. Kai kuriuose dideliuose investiciniuose bankuose dirbau turto valdytoju ir investicijų bankininku.

Esu turėjęs keletą startuolių, todėl buvau apie inovacijų ir verslo erdvę. Manau, kad visos šios patirties sritys iš tikrųjų yra labai svarbios, o vėliau derinamos su viena papildoma, kuri yra vyriausiojo AI pareigūno kompetencija. Daug laiko praleidau ir dirbu sveikatos priežiūros srityje, susijusioje su sveikatos priežiūros informacinėmis technologijomis.

Šios srities sveikatos priežiūros patirtis padarė didelį skirtumą.

Taigi, kai išėjau iš Baltųjų rūmų, baigiau vyresniojo patarėjo ir prezidento naujovių kolegos darbą, dirbau su AI politika ir atsaku į pandemiją, buvau apmokytas kaip epidemiologas, taip pat turėjau šiek tiek žinių nuotolinės sveikatos srityje. Tačiau man išėjus iš šio vaidmens atsirado galimybė dirbti su „United Health Group“, ir jie niekada anksčiau neturėjo dirbtinio intelekto pareigūno.

Taigi, šis vaidmuo buvo sukurtas pirmą kartą. Iš pradžių turėjome keletą pokalbių apie tai, kas tiktų tam tikram darbui, kurį galėčiau atlikti, ir natūraliai paaiškėjo, kad jie suprato, kad tai svarbus vaidmuo.

Pradėjau dirbti tą darbą ir padėjau sukurti didelę valdymo struktūrą, administravau AI portfelį, skirtą daugeliui pacientų, kartu su jų klinikine ir verslo aplinka. Toks AI įgūdžių rinkinių derinys šiuo metu tikriausiai yra gana retas.

Daugelis organizacijų priima žmones, turinčius daug patirties mašininio mokymosi ir duomenų mokslo srityje, galbūt tose srityse doktorantus ir paverčia juos vyriausiaisiais dirbtinio intelekto pareigūnais. Tai gali būti šiek tiek klaida, nes dirbtinis intelektas yra daugiamatė problema, kuri tikrai apima tiek daug kitų sričių, įskaitant šią sparčiai besiplečiančią reguliavimo aplinką.

Labai svarbu, kad vyriausieji AI pareigūnai turėtų stiprų jausmą kaip atrodo dirbtinio intelekto politikos reguliavimo aplinka, kaip ji vystosi ir kokios jos pasekmės jų organizacijoms. Jei galėčiau apibendrinti įgūdžių rinkinį, AI politikos taisyklės yra labai svarbios. Dar viena svarbi verslo strategija.

Taigi, daugelį šių sudėtingesnių sąvokų galite paversti organizacijos strategija, užtikrindami, kad AI investicijos būtų suderintos su platesne organizacijos misija ir strategija. Technologijų supratimas yra svarbus. Tai nebūtinai turi būti duomenų mokslo daktaro laipsnis, tačiau stiprus suvokimas, ką šios technologijos gali ir ko ne, yra lygiai taip pat svarbu, siekiant užtikrinti, kad organizacija teisingai mąstytų apie galimybes, kurių nori siekti.

Ketvirtoji sritis, kaip minėjau, yra domenų ekspertizė. Tikrai žinant savo domeną ir tai, kaip AI susikerta su visais skirtingais to domeno aspektais. Nesvarbu, ar jūsų sritis yra sveikatos priežiūra, vyriausybė ar finansai, ypač reguliuojamuose sektoriuose, manau, kad labai svarbu stengtis, kad žmonės turėtų kuo daugiau tų galimybių.

Kaip pavyzdį, susijusius su reguliavimo aplinka, AI vykdomasis įsakymas buvo išleistas praėjusių metų spalį, kurį pasirašė prezidentas Bidenas, o tada pasirodė papildomos gairės iš Valdymo ir biudžeto biuro, kaip paprastai nutinka po vykdomojo įsakymo. , dabar reikalaujama, kad visos federalinės agentūros tvarkytų AI inventorių, sudarytų AI valdymo tarybą ir vyriausiąjį DI pareigūną.

Taigi daugelis federalinių agentūrų padarė tai, kad jei joms buvo sunku iš tikrųjų susimąstyti apie tai, kaip galėtų atrodyti šis naujas vaidmuo, jos ėmėsi vyresnių technologijų pareigūnų, galbūt vyriausiojo duomenų pareigūno ar vadovo. technologijų pareigūnas arba vyriausiasis informacijos pareigūnas, ir jie jiems pridėjo AI titulą.

Taigi dabar kažkas tampa vyriausiuoju technologijų ir AI pareigūnu. Manau, kad tai geras žingsnis, bent jau laikinai, nes tai, ką daugelis šių agentūrų taip pat padarė, atvėrė pareigas visą darbo dieną dirbantiems savarankiškiems vyriausiems dirbtinio intelekto pareigūnams, su kuriais šiuo metu renkasi pokalbiai. Manau, kad tai kintantis vaidmuo, kaip jis apibrėžiamas, kaip organizacijos apie tai galvoja. Bet aš manau, kad tai labai daugialypis vaidmuo, ir organizacijoms labai svarbu tai nepamiršti.

K. Apibūdinkite savo darbo UC Davis Health AI dalį. Apskritai, ko iš jūsų tikimasi? O konkrečiau, kokia jums patinka įprasta diena?

A. Organizacijos į šį vaidmenį žiūri kiek kitaip. Daug kas priklauso nuo to, kas jau yra organizacijoje. Kaip jau minėjau anksčiau, UC Davis Health jau buvo tikrai puikus AI priežiūros pagrindas ir kai kurie tikrai protingi žmonės dirbo šiomis temomis. Nors kiti gali būti mažiau subrendę šioje srityje, vyriausiasis DI pareigūnas gali nuveikti daug daugiau, kad sukurtų net pačius pagrindinius AI valdymo ir AI priežiūros pagrindus.

UC Davis Health jau vyko puikus procesas, kuris buvo gana tvirtas. Galiausiai daugiau dėmesio skyriau kai kuriems strateginiams aspektams. Mes sukūrė AI strategiją.

Išplėtėme dirbtinio intelekto planą, kuris padeda organizacijai nustatyti sritis, į kurias ji nori investuoti, ir kokius AI pajėgumus ji nori sukurti per tam tikrą laiko seką, nesvarbu, ar tai būtų 12 mėnesių, 18 mėnesių, 36 mėnesių, bet kuriuo metu. laikotarpis, apie kurį organizacija nori galvoti. Taip pat daug galvoju apie įvairių organizacijos sričių švietimą.

Nuo tada, kai pradėjau dirbti, gavau daug užklausų iš skirtingų grupių, kai kurios iš klinikinės erdvės, iš skubios pagalbos skyriaus, kardiologijos ar onkologijos ar įvairių sričių, kuriose žmonės nori daugiau sužinoti apie AI.

Taigi, praleidau daug laiko teikdamas pristatymus ir skambindamas su tų organizacijų vadovais, kad padėtų jiems informuoti apie mūsų įmonės pastangas, bet taip pat padėčiau pateikti edukacinę perspektyvą ir galbūt pateikti keletą pasiūlymų bei gairių, kaip jie galėtų kurti. parengti savo mini AI pritaikymo gaires, kurios labiau būdingos jų padaliniams.

Kalbėjimas apie tai, kaip jie gali galvoti apie tų gebėjimų plėtojimą, nesvarbu, ar tai yra kai kurių dalykų kūrimas namuose, ar jie turi galimybių ir išteklių, ar apie kokius pardavėjus jie gali galvoti taip pat, kaip mes galvojame. apie tai didesniu lygiu.

Be to, kalbamės su daugybe žmonių, susijusių su teisinės atitikties duomenimis, kurie yra labai suinteresuoti geriau suprasti AI ir atitikties sankirtą, AI ir duomenų sankirtą, duomenų tvarkymą, duomenų valdymą.

Kaip galėtume plėtoti savo procesus, susijusius su duomenimis, siekdami užtikrinti, kad mūsų duomenys būtų labiau parengti dirbtiniam intelektui, taip pat kad turime tinkamus įvairius, nešališkus, reprezentatyvius duomenų rinkinius, kuriuos galėtume naudoti su mūsų AI programomis, kurios yra labai svarbios siekiant užtikrinti saugumą ir teisingumą kaip mes teikiame sveikatos priežiūrą?

Jei šiame straipsnyje nerasite vertingo BONUSO TURINIO, spustelėkite čia ir žiūrėkite šio interviu HIMSS TV vaizdo įrašą. Norėdami perskaityti antrą šios istorijos dalį, spustelėkite čia.

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