考え抜かれたハイブリッドIT戦略を用いてAIをシステムやワークフローに組み込むことで、医療従事者の生産性とコラボレーションを引き出すことができる。
重要なポイント
- サイロ化されたデータとばらばらのテクノロジーは、医療連携を著しく妨げ、医療被害につながる可能性がある。
- AIは、あらゆる情報源から意味のあるデータを抽出し、管理業務の一部を自動化するのに役立ちます。その結果、現場の従業員は患者と接する時間を増やすことができます。
- ハイブリッド・アーキテクチャでは、AIを実行する場所を選択できます。つまり、コスト効率、レイテンシ最適化、セキュアでスケーラブルなソリューションのために、データとAIを一致させることができます。
多くの医療機関では、個々の臨床医が実践していることよりも、既存のプロセスやシステム、ワークプレイスソリューションがコラボレーションの妨げとなっている。データは異なるテクノロジーに散在しており、医療システムが意味のある洞察を導き出すことは困難である。このような相互運用性の欠如は、最前線にいる人々が患者情報を共有できず、継続的なケア改善のためにシームレスに事象を報告・分析できないことを意味する。
適切なデジタルワークプレイスソリューションは、臨床医の管理負担を軽減し、入院患者の約25％が罹患している主要な死因である医療被害の可能性を低減することができます。人工知能（AI）とハイブリッドIT戦略は、より多くの情報に基づいた意思決定のための患者インサイトへのリアルタイムアクセスを可能にします。
この記事では、AIとハイブリッドIT戦略によって、最前線で働く医療従事者の生産性とコラボレーションがどのように促進されるかを探ります。さっそく見ていこう！
AIが臨床医の生産性とコラボレーションを向上させる方法
今日の医療における最大の課題のひとつは、患者のライフサイクルを通じてより良い医療を提供するために、医療従事者がインシデントを報告したり、既存のデータを活用したりするための効率的なツールがないことだ。
そこで、AIが解決策となる。データの抽出と分析、そしてインシデント報告のありふれた側面を自動化することで、必要な時間と労力を大幅に削減することができる。
すべてのインシデントやヒヤリハットは広範囲に報告され、組織全体で共有することができます。今、患者のリスク要因に関する単一の真実の情報源があれば、臨床医は将来、同様の危害インシデントの発生を防ぐために協力することができます。
AIが生産性を向上させるもう一つの方法は、臨床医が患者により多くの時間を割けるように、日常的な管理業務を処理することである。マッキンゼーによると、看護師が直接ケアに費やす時間は全体の58％に過ぎない。文書作成、スケジュール管理、その他の日常業務が残りの42％を占めている。AIはその管理負担を軽減することができる。例えば、患者が必要なときに必要な情報を得られるように、予約時に患者のメモを取ったり書き写したり、質問に答えたりすることができる。
一般的に、医療ワークフローにAIを取り入れる背景には、作業を自動化し、データ抽出と分析をスピードアップすることで、現場の労働者の生産性を高め、同僚とのコラボレーションを向上させるという考えがある。
ハイブリッドITの活用でAIをさらに活用
今日、ほとんどのヘルスケア・ビジネスはレガシー・テクノロジーで動いている。組織によっては、古いアプリケーション、メインフレーム、パブリッククラウドの連携していないインスタンスなどがこれにあたる。これらはイノベーションの妨げとなり、IT予算を枯渇させ、AIの導入を困難にしている。
しかし、レガシーシステムを完全にオーバーホールすることは、デジタルワークプレイスを進化させる解決策にはなりません。既存のテクノロジーはデータを保持しており、データはAIの基礎となる。AIが効果的に機能するためには、過去の情報と現在の即時データの両方が必要です。データのサイロ化を解消し、IT全体で一貫性のある環境を構築することが、AIの真の可能性を実現するカギとなる。そこでハイブリッド・インフラストラクチャの出番となる。
例えて言うなら、従業員がA地点からB地点まで車で移動しようとしているところを想像してほしい。しかし、地図上には大きなインクの滲みがあり、重要な情報が不明瞭で、目的地につながる道路を読み解くことができない。
このような状況では、チームは効果的かつ効率的に仕事をするために必要な情報が不足しています。データとシステムの統合やレガシーITの近代化を怠ることは、地図から高速道路を削除するようなものです。明確で高速なルートがなければ、チームは裏道をナビゲートしなければならず、進捗が遅れ、道に迷うリスクが高まります。最新のテクノロジーを活用することも、データを十分に活用することもできず、業務が過去から抜け出せなくなります。
意図的なハイブリッド・アーキテクチャを選択することで、データやアプリケーションがすでに存在する場所にAIを導入することができる。チームは、クラウドでもオンプレミスでも、最適化され、組織化され、安全な方法でデータを分析することができます。つまり、医療機関は自信を持って一貫してAIに取り組むことができ、生産性とコラボレーションを大幅に向上させることができるのです。
AIとハイブリッドITの導入戦略
デジタルワークプレイスを近代化する際に留意すべき点がいくつかある。まず、システムが安定し、AIに対応できる状態でなければならない。システムの安定性のために最も重要な要素は以下の通りです：
- 弾力性：適切な拡張能力を持つこと。
- 回復力：高可用性とディザスタリカバリを備えていること。
- セキュリティ：患者データの漏洩や不正アクセスを防止する強固な管理体制を持つこと。
CoreAIR（Application Infrastructure Readiness）は、既存のインフラを総合的に評価し、デジタルコア機能を進化させるための最適な道を迅速に決定します。
システムが安定し、AIに対応できるようになったら、運用を近代化する時です。コードとしてのインフラストラクチャ、コードとしてのコンプライアンス、最新のアプリケーションの観測可能性、自動化されたワークロードのリバランシングを活用し、AIの作成と展開をスピードアップしましょう。
データへのシームレスなアクセスを提供すること。過去に何度もデータ管理に取り組んできた組織にかかわらず、今こそ、堅牢なデータ・カタログとデータ・ガバナンス・システムを導入すべき時です。APIベースの近代化は、データと機能に簡単にアクセスできるポイントをアプリケーションに挿入するのに役立ちます。
エンド・ツー・エンドの展開を最適化する。AIの導入はコスト増を招くと懸念されがちだ。しかし、戦略的に取り組めば逆効果になることもある。例えば、ワークロードの最適化を自動化することで、システムリソースをより適切に管理し、GPUの使用量を削減することができる。同様に、小規模でオーダーメイドのAIモデルを使用し、管理可能な小さな塊で実装を展開することで、全体的な実装コストを削減することができる。
この旅に乗り出す際には、AIとハイブリッドITへの投資を最大限に活用するために、医療技術ソリューションの展開を成功させた実績を持つ外部のリソースを活用することを検討してください。
NRIの専門家による最先端のデジタルワークプレイスソリューションの活用
医療機関のデジタル・ワークスペースを近代化することで、最前線で働く人々の生産性とコラボレーションを向上させ、同時に患者への医療被害を減らすことができます。これを実現するには、ハイブリッドITを基盤としてAIを既存のシステムやワークフローに統合することが極めて重要です。ハイブリッドIT機能、テーラーフィットモデル、ガバナンス、ベストプラクティスで企業を強化すれば、AIで真の価値を推進することができます。
NRIはヘルスケア・デジタルトランスフォーメーションのリーディング・コンサルタントとして、お客様の医療ニーズに合った最先端技術の導入をお手伝いします。CoreAIRを通じて、私たちのプロフェッショナルがお客様のインフラを評価し、既存のルーチンを否定的に破壊することなく、デジタルワークスペースを迅速に進化させるための実践的なステップを提案します。
コラボレーションを促進する新しいデジタルコアを構築するために、今すぐご連絡ください。
