1. Résoudre des problèmes au lieu de déployer de nouveaux outils pour eux-mêmes
Les organisations peuvent se sentir obligées d'essayer quelque chose juste à cause du battage médiatique. Vous devez résister à l'envie. Au lieu de cela, soyez clair sur un problème qui doit être résolu et comment l'IA s'intégrerait.
Il peut y avoir des déploiements faciles à démarrer par le biais de capacités ou de fonctionnalités qui existent dans des solutions que votre organisation utilise déjà, comme dans une suite logicielle de productivité ou un système de dossiers de santé électronique.
Un autre problème pourrait être toutes les tâches administratives répétitives qui bénéficieraient de l'automatisation. L'une des raisons pour lesquelles les outils d'écoute ambiante ont suscité un intérêt constant est que les organisations souhaitent réduire le fardeau des cliniciens et atténuer l'épuisement professionnel. Comment les systèmes de santé peuvent-ils réduire le «temps de pyjama» pour les cliniciens afin de pouvoir réparer les relations avec les patients?
2. Au milieu de l'incertitude réglementaire, ayez une solide structure de gouvernance d'IA
Alors que les algorithmes s'améliorent et que les réponses réglementaires restent en flux, les organisations de soins de santé doivent avoir de l'agilité et de la stabilité dans leur propre structure de gouvernance d'IA. Et avec des exigences qui peuvent varier l'état par état, une approche multidisciplinaire est cruciale pour suivre les changements.
Créez les groupes de travail appropriés avec la bonne représentation des parties prenantes pour poser les bonnes questions concernant les cas d'utilisation potentiels, l'expérience de l'utilisateur final, la reconnaissance et l'atténuation des risques, les préoccupations éthiques, le biais algorithmique, la conformité et la qualité des données.
Les considérations d'infrastructure doivent également être prises en compte. Dans quelle mesure votre organisation est-elle prête à adopter plus de solutions d'IA? Vos équipes ont-elles les bons ensembles de compétences? Avez-vous obtenu votre environnement? Y a-t-il des considérations locales par rapport aux charges de travail qui devraient passer au cloud? Les organisations devront construire des zones d'atterrissage et peuvent avoir différentes stratégies en ce qui concerne la façon dont elles utilisent leur calcul et leur stockage.
3. Gardez la sécurité des données et la confidentialité à l'avant-garde
La gouvernance des données va de pair avec la gouvernance de l'IA, car la plupart des solutions alimentées par l'IA nécessitent des données de haute qualité, qui sont des enjeux de table à ce stade. Cela nécessite également des stratégies sur la façon de protéger ces données.
Il est également nécessaire d'avoir plus de transparence dans certaines des solutions qui existent afin que les organisations puissent évaluer adéquatement si une solution va répondre aux exigences réglementaires. La transparence est essentielle, car un véritable danger existe si une solution d'IA obtient une prédiction erronée ou si de mauvaises données sont utilisées. Une approche unique de l'IA dans les soins de santé n'est tout simplement pas possible, et il y aura probablement un besoin de discernement humain ou d'un humain dans la boucle pour s'assurer que les résultats ne causent pas de dommage.
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