Vijayashree Natarajan yra „Omega Healthcare“, kuri gamina finansines, administracines ir klinikines sistemas sveikatos priežiūros organizacijoms, vyresnioji viceprezidentė ir technologijų vadovė.

Atsižvelgdami į jos didelę patirtį sveikatos priežiūros informacinių technologijų srityje, neseniai paprašėme jos pažvelgti į 2025 m. ir aprašyti tris pagrindines tendencijas ir būtinybes, kurias ji stebės ir kurios taip pat bus labai įdomios sveikatos sistemos C-suite vadovams ir kitiems sveikatos IT IT darbuotojams. ekspertai. Kibernetinis saugumas, vėžio informatika ir agentinis dirbtinis intelektas buvo trys, kuriuos ji pasirinko.

K. Kodėl manote, kad 2025 m. būtina pabrėžti duomenų saugumą?

A. Sveikatos priežiūrai tęsiant skaitmeninę transformaciją, klinikinių duomenų konvergencija, pajamų ciklo operacijos ir pacientų priežiūra tampa vis labiau tarpusavyje susiję. Organizacijos, kurios gali efektyviai panaudoti šiuos duomenų srautus, kartu išlaikydamos duomenų saugumą, bus geriausiai pasirengusios klestėti, nes sveikatos priežiūra ir toliau keičiasi ir tampa vis labiau orientuota į pacientus.

Kelionei šios ateities link reikės nuolatinio bendradarbiavimo, naujovių ir tvirto įsipareigojimo užtikrinti pacientų saugą ir duomenų saugumą.

Sveikatos IT pramonei vis labiau įsisavinant AI ir kitas skaitmenines technologijas, negalima pervertinti tvirtų kibernetinio saugumo priemonių svarbos. Sveikatos priežiūros pramonė susiduria su unikaliais iššūkiais dėl duomenų jautrumo – nuo ​​asmens identifikavimo informacijos iki elektroninių sveikatos įrašų iki elektroninės saugomos sveikatos informacijos.

Sveikatos priežiūros organizacijoms reikia plataus mikrosegmentavimo aprėpties, skirtos programoms, serverio darbo krūviams ir visų tipų ištekliaus naudotojams.

K. Vėžio informatika yra įdomi jūsų atranka 2025 m. Kodėl ši HIT sritis?

A. Vėžio informatikos poreikis didės, nes CDC teigia, kad bendras vėžio atvejų skaičius iki 2050 m. padidės 50 proc.

Kadangi vėžio rodikliai ir toliau auga, bus labiau pabrėžiamas aukštos kokybės duomenų poreikis arba „vėžio informatika“, siekiant paremti su vėžiu susijusias visuomenės sveikatos iniciatyvas.

Tačiau eksponentinis vėžio duomenų augimas ir sudėtingumas kelia didelių kliūčių valdymui. Duomenys gaunami iš įvairių šaltinių, įskaitant klinikinius įrašus, patologijos ataskaitas, vaizdo gavimo tyrimus ir genominius duomenis.

Kvalifikuoti specialistai turi laikytis visapusiško požiūrio, kad tiksliai integruotų šiuos skirtingus duomenų rinkinius ir gautų vertingą informaciją. Tada ši informacija daro įtaką svarbiai tolesniems veiksmams, pvz., tiksliosios medicinos metodams, visuomenės sveikatos priežiūrai, naujoms gydymo gairėms ir politikos rekomendacijoms, registracijai į klinikinius tyrimus ir klinikinių tyrimų idėjoms.

Negalima pakankamai pabrėžti didėjančios patikimų klinikinių duomenų svarbos. Tobulėjant, dėmesys bus skiriamas sprendimų kūrimui, kurie ne tik supaprastina duomenų procesus, bet ir atveria naujas įžvalgas, kurios skatina klinikinį ir veiklos tobulumą.

Integravę novatoriškas technologijas su giliomis pramonės žiniomis, nuolat informuodami žmones, galime sukurti etapą naujai sveikatos priežiūros erai – tokiai, kurioje duomenimis pagrįsti sprendimai atveria kelią geresniems pacientų rezultatams ir veiksmingesnėms, prieinamesnėms sveikatos priežiūros paslaugoms.

K. Ir galiausiai jūs siūlote, kad 2025 m. agentinis AI bus pagrindinis veiksnys. Kaip taip?

A. Paslaugų teikėjams ir mokėtojams dirbtinis intelektas tampa pagrindiniu veiksniu siekiant sumažinti sukčiavimą, gerinti vertybėmis pagrįstą priežiūrą ir sukurti įžvalgas, kaip įvertinti riziką ir nustatyti priežiūros spragas. Generatyvaus dirbtinio intelekto atsiradimas plečia šias galimybes, pagerina viską nuo paciento sąveikos iki klinikų dokumentacijos ir netgi tobulina pačius AI algoritmus.

Žvelgiant į priekį, tikimės, kad tokios technologijos kaip agentinis AI atliks lemiamą vaidmenį didinant efektyvumą, pritaikant gydymą ir gerinant pacientų rezultatus.

Priimdamos dirbtinio intelekto sistemas, sveikatos priežiūros organizacijos turėtų teikti pirmenybę:

• Specialios AI priežiūros komandos sukūrimas
• Nenumatytų atvejų planų kūrimas galimiems sistemos sutrikimams
• Visapusiškas personalo mokymas ir pagalba
• Laiku diegti stebėjimo ir ataskaitų teikimo priemones
• Sukurti patikimą duomenų valdymo politiką
• Nuspėjamosios analizės naudojimas siekiant numatyti galimas problemas

Kad ir kokie įdomūs būtų šie pokyčiai, dirbtinio intelekto įgyvendinimas sveikatos priežiūros srityje susiduria su savo iššūkiais ir svarstymais. Organizacijos turi atidžiai valdyti riziką, susijusią su duomenų privatumu, saugumu ir dirbtinio intelekto integravimu į esamas darbo eigas.

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