Pendant des années, le succès de l’intelligence artificielle dans les soins de santé a été fortement débattu. L’IA a été utilisée avec succès pour mieux comprendre les problèmes qui affectent l’ensemble de la population, mais son efficacité pour aider à traiter les patients individuels au point de service n’a pas été aussi efficace.
Pour que la technologie atteigne son plein potentiel dans les environnements de point de service, les modèles d’IA doivent être intégrés dans les flux de travail actuels des prestataires. Ceci peut être réalisé en convertissant les directives cliniques textuelles en modèles de processus numérisés et automatisés qui fournissent des informations lorsque les prestataires en ont le plus besoin.
Les modèles de processus offrent un moyen de définir un parcours de soins cliniques et d’intégrer l’IA dans le flux de travail. Le modèle de processus est responsable de la définition des activités et des points de décision, tandis que l’IA fournit au clinicien des recommandations en temps réel pour lesquelles les décisions et les activités peuvent conduire à de meilleurs résultats.
Cliquez sur la bannière ci-dessous pour accéder à l’exclusivité SantéTech contenu et une expérience personnalisée.
Un système de santé toujours en apprentissage
En parallèle, l’IA qui affirme des recommandations à travers les modèles de processus continue d’apprendre. Chaque itération devient plus sensible et mieux adaptée à la cohorte affectée.
Lorsque les modèles d’IA affirment des informations directement sur un modèle de processus, ils peuvent évoluer en réponse à de nouvelles recherches cliniques sans qu’il soit nécessaire de modifier les flux de travail pour s’adapter à de nouvelles itérations. Les arriérés de connaissances peuvent être considérablement réduits et remplacés par un système de santé en constante évolution et en apprentissage permanent, qui pourrait définir l’avenir des soins de santé.
L’objectif longtemps recherché de soins fondés sur la valeur peut également devenir une possibilité réelle. L’industrie de la santé est enthousiasmée par les perspectives des soins fondés sur la valeur depuis des décennies, mais a eu du mal à la mettre en œuvre en raison des difficultés à mesurer la qualité des soins.
L’un des effets secondaires positifs des modèles de processus basés sur l’IA est leur ressemblance innée avec les mesures de qualité. Un modèle de processus suit non seulement l’état actuel, mais laisse également une piste d’audit numérique pour les soins qui ont été dispensés. Chaque étape de ce parcours est mesurable en fonction des meilleures pratiques et des résultats pour les patients. De cette manière, la « valeur » des soins basés sur la valeur peut être mesurée et utilisée pour influencer les plans de paiement.
EN RELATION: Découvrez comment atténuer les pénuries d’infirmières et de médecins grâce à l’automatisation clinique.
Conseils pour intégrer l’IA dans les soins de santé avec des modèles de processus
La conversion des directives cliniques en modèles de processus ne doit pas nécessairement être une entreprise monumentale. La clé est de commencer petit en se concentrant sur la conversion des parcours de soins cliniques qui sont déjà bien définis et compris par le personnel clinique.
Une fois ces voies converties, les tâches et les recommandations associées aux lignes directrices sur les meilleures pratiques en matière de soins cliniques peuvent commencer à apparaître dans les systèmes que les professionnels de la santé utilisent au quotidien. Ceux-ci incluent le courrier électronique, les dossiers de santé électroniques et d’autres outils.
Cette approche agnostique de l’expérience utilisateur signifie que les connaissances de l’IA peuvent être consommées par les cliniciens sans avoir à les former sur une nouvelle interface utilisateur ou à ajouter des charges administratives supplémentaires. Étant donné que ces modèles de processus basés sur l’IA influencent le DSE, mais n’appartiennent pas à un fournisseur de DSE, le personnel informatique responsable du déploiement des modèles n’est pas affecté par le cycle de vie du logiciel du fournisseur de DSE.
Une fois le processus lancé, les prestataires peuvent être sur la bonne voie pour exploiter le potentiel de l’IA dans leurs établissements de santé.
