این روزها کلی از شرکتا ادعا دارن که هوش مصنوعی قراره دنیای سلامت رو متحول کنه، اما صادقانه بگم، مسئولین بیمارستان‌ها و مراکز درمانی دیگه با دیدن دموهای رنگارنگ یا حرفای کلی جذب نمی‌شن. اونا دنبال چیز باحال و واقعی‌ان که بتونه مشکلات امروزیشون رو حل کنه، نه صرفاً ایده قشنگ برای آینده.
دنبال چی‌ان؟ مشکلات واقعی رو حل کنید!
بزرگ‌ترین دغدغه‌های بیمارستان‌ها اینه: کمبود نیرو، خستگی و فرسودگی پزشک و پرستارها، هزینه‌های رو به افزایش، و شلوغی و گره تو روند پذیرش بیمار. واسه همینم دنبال هوش مصنوعی‌ای می‌گردن که دقیقاً این دغدغه‌ها رو کم کنه. مثلاً ابزار AI که بتونه حجم عجیب و غریب کاغذبازی و گزارش نویسی پزشکا رو کم کنه (یه وظیفه که واقعاً زمان می‌بره!). اینجور ابزارها معمولاً از چیزی به اسم Natural Language Processing (NLP) استفاده می‌کنن که یعنی پردازش زبان طبیعی؛ خلاصه همون هوش مصنوعی‌ای که می‌تونه حرفای آدم رو بفهمه، تبدیل به متن کنه یا از روش گزارش بنویسه.
از طرف دیگه، ابزارهای پیش‌بینی (Predictive Analytics) خیلی به کار بیمارستان‌ها میاد. یعنی مدلی که مثلاً بتونه پیش‌بینی کنه کی نیاز به پرسنل بیشتری هست یا جریان ورود و خروج بیمارا چطوری بهتر کنترل بشه. اینطوری هم زمان نیروها بهتر مدیریت میشه، هم فرایند درمان سریع‌تر و نرم‌تر پیش میره.
نتیجه واقعی می‌خواید؟ باید ثابت بشه!
اگه یه ابزار هوش مصنوعی نمی‌تونه این مشکلات رو با سند و مدرک واقعی حل کنه، اصلاً توجه کسی رو جلب نمی‌کنه. مسئولین مراکز درمانی دنبال مدرک می‌گردن، نه شعار. مثلاً دوست دارن بدونن آیا این راهکار قبلاً جایی امتحان شده؟ داده‌هاش واقعی و درست بوده؟ یه مرجع معتبر (مثل یک نهاد مستقل یا دانشگاهی مثل Mayo Clinic) اون رو بررسی کرده؟ Mayo Clinic Platform یه جور مرکز تخصصی توی این زمینه‌ست که ابزارها رو از نظر کارکرد، کیفیت داده و حتی جنبه‌های نظارتی دقیقاً می‌سنجه.
ادغام راحت با سیستم‌های فعلی یا هیچی!
دیگه هیچ کسی دنبال دردسر بیشتر تو بخش IT بیمارستانش نیست! راهکار جدید باید آسون و بی‌دردسر وارد سیستم‌های فعلی (مثل پرونده سلامت الکترونیک EHR – یعنی همه اطلاعات پزشکی دیجیتالی و یکجا) بشه، بدون اینکه کلی بار اضافه رو دوش کارشناسان IT بزاره. حالا اگه بخواد کلی اتصال و کدنویسی جدید لازم داشته باشه یا کارای تکراری بشه، کلاً قطع امید می‌کنن. واسه همینه که برنامه‌هایی مثل Mayo Clinic Platform Solutions Studio طرفدار داره، چون از همون اول راهنمایی تخصصی و ادغام راحت رو ارائه میده.
قابلیت توضیح دادن و شفافیت خیلی مهمه!
تو سلامت، بحث اعتماد خیلی مهمه. هیچ‌کس دوست نداره با یه “جعبه سیاه” کار کنه که معلوم نیست چجوری به جواب رسیده (Black-box AI یعنی الگوریتم‌هایی که منطق داخلی یا تصمیمات‌شون معلوم نیست). بیمارستان‌ها دنبال AI هستن که خودش بتونه توضیح بده چرا فلان نتیجه رو داده؛ یعنی یه مدل که شفاف باشه. اینطوری هم پزشک‌ها راحت‌تر به هم و بیمارا توضیح میدن و هم نهادهای نظارتی (regulatory bodies – همونایی که رو رفتار شرکتا و بیمارستانا نظارت دارن) راحت‌تر مجوز میدن.
بر طبق تحقیق شرکت McKinsey، اگه یه سازمان از اول شفافیت رو تو کارش بگنجونه، هم سود بیشتری می‌بره، هم کارکنان بیشتر اعتماد می‌کنن، و هم سریع‌تر راهکارهاش پذیرفته میشه.
بازگشت سرمایه و بار کم اجرا (ROI و Implementation Burden)
ROI یعنی Return On Investment یا اینکه دقیقاً این راهکار چقدر سریع خودش رو جبران می‌کنه و چه مقدار به صرفه‌جویی کمک می‌کنه. بیمارستانا دوست دارن عدد و مدرک داشته باشن که مثلاً “این حجم زمان پرسنل رو آزاد می‌کنه” یا “اینجوری اینقدر هزینه رو کم می‌کنه”. هر چی شفاف‌تر و با مثال‌های واقعی‌تر، بهتر. پشتیبانی و آموزش هم اگه کامل باشه، قراردادهای بلندمدت بسته میشه و مشتری راضی‌تر می‌مونه.
همسو با قوانین و نیازهای نظارتی (Compliance)
هر سال نظارت و حساسیت روی داده‌های بیمارستانی (مثلاً با قانون HIPAA در آمریکا – یعنی قوانین حفاظت از داده‌های بهداشتی شخصی) بیشتر میشه. پس باید سازنده راهکار هوش مصنوعی بتونه از اول نشون بده که با همه مقررات جدید و یه‌جورایی سیاست‌های مدیریتی داده و رفع تبعیض سازگاره و داده‌ها رو امن نگه می‌داره. این شفافیت و رعایت اصول اخلاقی دادوستد رو راحت‌تر می‌کنه.
شریکی که دنیای سلامت رو می‌شناسه
فقط تکنولوژی نیست که مهمه. مسئولین بیمارستانا دنبال آدمایی هستن که بفهمن تو یه فضای کاملاً انسانی و پر از انعطاف و فشار کدوم راهکار واقعاً به درد می‌خوره. اونا کمبود بودجه، فشار کار و پیچیدگی‌های کار بالینی رو تجربه کردن و رو اون حساب تمرکز بیشتر رو همکاری بلندمدت تا قراردادهای سریع دارن.
اگه هوش مصنوعی راست راستکی به درد بخوره؟
خلاصه حرف: سازنده‌های هوش مصنوعی باید از شعار و دمو فاصله بگیرن و برن سراغ حل مشکلات واقعی، با داده و سند، بدون اذیت کردن تیم IT، شفاف، با رعایت قانون، و البته همدل با دنیای سلامت. اگه این کارا رو کنن، قطعاً می‌تونن آینده بخش سلامت رو بسازن!
(این مطلب توسط Mayo Clinic Platform آماده شده. تحریریه MIT Technology Review نقشی تو نگارشش نداشته.)
منبع: +
