企业医疗保健中要完成的 AI 工作发表时间:2024-05-08 10:44 企业医疗保健中要完成的 AI 工作 企业医疗保健任务非常适合 AI,原因有两个:
从广义上讲,我们将人工智能的机会分为两个维度:任务的复杂性和错误的代价。企业医疗保健任务非常复杂,并且不会出现错误。构建专业 AI 来执行医疗保健任务提供了当今该领域最具挑战性的技术问题,同时也是最大的影响机会。 在医疗保健任务中,我们进一步细分为两个轴:临床与非临床,以及面向消费者与专业人士。下图中的每个方框都代表了我们认为是公司建设机会的可行楔子,采用人工智能原生方法将带来竞争优势,并且存在可靠的商业模式。 标准 除了上面提到的一般因素外,还有什么具体使 JTBD 值得出现在这个机会地图上?我们应用了以下标准来做出这一决定: 训练有素的劳动力支出高的领域 如今,医疗保健企业的首要痛点是劳动力保留,尤其是需要大量前期和持续培训的员工(在过去 5 年中,医院平均 100% 的员工流动,劳动力成本在过去三年中增长了约 21%)。在这些领域,雇用“人工智能员工”(而不是购买软件并强制员工改变他们的工作流程来使用它;见下面的第三个标准)具有很高的吸收潜力。此外,不同领域的劳动力挑战往往存在很大的梯度;例如,收入周期部门可能比营销部门有更大的劳动力压力。 借助 AI 实现 10 倍性能的潜力 与此相关的是,人类容易出错或通常缓慢且效率低下(即使有软件产品支持)的领域最有可能从人工智能方法中受益。例如,在事先授权中,最近的一项 AMA 调查发现,医生及其工作人员每周花费大约 14 小时完成 PA,而 GAO 估计,联邦机构在 2022 年从医疗保险和医疗补助中向提供者支付了价值超过 1280 亿美元的错误付款。 软件采用率低的领域 如果人工智能的成本效益至少比现状好一个数量级(理想情况下更多!),医疗保健企业更有可能采用人工智能。因此,在现有软件工具渗透率较低的领域,我们可能会看到更大的机会,在这些领域,人工智能的成本效益与人力相比,与软件相比。例如,医疗划线是人工智能解决方案似乎被大量采用的领域之一,因为人类目前执行了大部分划线任务。 众所周知的监管风险 医疗保健是仅有的拥有至少一个既定人工智能监管框架的行业之一(例如 FDA 的软件即医疗设备 (SaMD)途径和 FDA 510K 途径)。在现有监管制度未涵盖的领域,非临床产品对高管来说可能比临床产品更安全。在临床用例领域,创始人必须考虑企业的需求和偏好,即“人参与其中”,而不是完全自主的系统。 建立收入轨道和财务激励措施 一些卫生系统资金不足的领域,如社会需求协调,可能会发现“雇用”人工智能的合理性,而不是劳动力支出更高、更专业的领域,或者人工智能产品可以简单地利用现有收入或报销轨道的领域——无论是替代人类服务还是软件工具。 请注意,根据上图中的注释,一些 JTBD 没有根据这些标准进入地图(例如营销、利益冲突管理、科学期刊/资助写作)。也就是说,随着技术、金融轨道和监管框架的发展,这些任务领域的重要性可能会随着时间的推移而上升。 结论 根据我们的医疗保健人工智能论文,我们相信,企业医疗保健人工智能解决方案的最佳构建者将了解如何利用人工智能的最新进展,更重要的是,如何通过持久的上市战略将产品商业化。虽然上述每个 JTBD 都是可行的产品楔子,但我们也相信获胜的公司将拥有多个执行广泛任务的集成产品,因为医疗保健企业正在继续巩固其供应商关系,并依靠每个合作伙伴来覆盖大量用例。 Futhercloud.com 未画科技是一家以云计算和人工智能技术为基础的企业人工智能解决方案供应商。致力于为企业和组织提供企业级的生成式大模型的开发平台FutherFlow和高性能的算力云服务Futhercloud。 声明:此篇为我的网站原创文章,转载请标明出处链接:http://futhercloud.com/news/yiliao2.html
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