Das moderne Konzept der „Triage“ geht auf die Napoleonischen Kriege zurück, als französische Kriegschirurgen ein System zur Beurteilung der Verwundeten und zur Bestimmung der Behandlungspriorität entwickelten, um im Chaos und Wirrwarr des Krieges angemessene medizinische Maßnahmen zu steuern. Es nutzte begrenzte Ressourcen unter schwierigen Umständen effizient, erhöhte die Zahl der Überlebenden, stärkte die Kampffähigkeit der Armee und veränderte die Strategie zur Gesundheitsversorgung in einer Weise, die noch heute Einfluss auf den Bereich der Medizin hat.
Inmitten des Chaos und der Verwirrung der Gesundheits-IT in unserem Zeitalter der KI könnte dieses Triage-Konzept der beste Leitfaden für Organisationen sein, die darum kämpfen, im Jahr 2025 stark und leistungsfähig zu bleiben.
Eine herausfordernde und dynamische Landschaft
Technologisch gesehen funktioniert die Gesundheitsbranche heute mit einem breiten Spektrum an Möglichkeiten und Einschränkungen. Einerseits zeigen aktuelle Untersuchungen, dass mehr als die Hälfte der Gesundheitsorganisationen KI-Tools für bestimmte Zwecke nutzen, was darauf hindeutet, dass unglaublich ausgefeilte datengesteuerte Technologien bereits weit verbreitet sind. Umgekehrt verlieren Krankenhäuser aufgrund ineffizienter IT-Systeme jährlich rund 8 Milliarden US-Dollar, und der gesamte Sektor wird immer noch regelmäßig von den teuersten Cybersicherheitskrisen der Geschäftswelt heimgesucht, was auf die eingeschränkten technologischen Ressourcen zurückzuführen ist, die ständig unter Belagerung stehen.
Das Rätsel der Gesundheits-IT ist anspruchsvoll zu lösen. Dabei geht es fast immer darum, sich um die Dateninfrastruktur zu kümmern, die rund um die Uhr konform, sicher und betriebsbereit sein muss (bei knappen Budgets und mit erheblichen Kosten), und gleichzeitig zu versuchen, sie an neue Bedrohungen und neue „Must-have“-Funktionen anzupassen, die am Horizont auftauchen täglich an die Türen klopfen.
Beispielsweise haben die meisten Krankenhäuser und Gesundheitsorganisationen erst in den letzten fünf Jahren damit begonnen, in die Cloud einzusteigen. Möglicherweise versuchen sie noch, erste Roadmaps zu erfüllen und eine Cloud-Strategie zu verfeinern, während sich die Landschaft bereits auf mehrere Clouds verlagert. Angenommen, Sie sind ein Gesundheitssystem, das auf die Cloud auf AWS umgestiegen ist, und jetzt veröffentlicht Microsoft neue Azure- und Fabric-Tools, die sich in Ihre Epic EHR integrieren lassen, und ach ja, Ihr Forschungszweig möchte die Healthcare Data Engine von Google Cloud verwenden. Vielleicht haben Sie verschiedene Geschäftsbereiche mit unterschiedlichen Domänen und eigenen Tools für die Gesundheitsplanverwaltung im Vergleich zur Pflegeerbringungsseite der Organisation im Vergleich zur Beschaffungs- und Lieferkette usw. Und vielleicht verwenden Sie Snowflake oder Databricks als Ihre zukünftige Datenplattform und Beide kündigen Open-Source-Tools für Apache Iceberg und neue Funktionspakete an, die Data Lakehouses und eine Vielzahl von Analyse-Engines unterstützen, mit denen Sie Autonomie fördern und Ihre Datenarchitektur vereinfachen können. Wie verwalten Sie all diese sensiblen und regulierten Daten und wie unterstützen und konstruieren Sie ein optimales System zur Nutzung aller drei öffentlichen Clouds sowie all dieser wunderbaren Tools und Funktionen und was auch immer morgen noch hinzukommen wird?
Und all das berührt kaum die Unterbringung des Elefanten im Raum – der KI.
Die Auswirkungen von KI
Matt Turck veröffentlicht jedes Jahr beliebte „State of the Union“-Karten mit Logos, die wichtige Unternehmen in den Bereichen Daten, Analyse, maschinelles Lernen und KI-Ökosystem repräsentieren. Die allererste Version im Jahr 2012 hatte gerade einmal 139 Logos. Im vergangenen Jahr waren es 1.416. Und dieses Jahr sind es 2.011! Allein in den letzten 12 Monaten gab es ein regelrechtes Wettrüsten bei KI-Tools sowie Ergänzungen und Verbesserungen für jede erdenkliche Plattform – es ist nahezu unmöglich, mit jeder einzelnen Funktion Schritt zu halten. Einer von ihnen mag bahnbrechend sein, aber es ist vielleicht nicht derjenige, der am lautesten schreit. Und vielleicht ist etwas so Nützliches wie die Optimierung Ihres Cloud-Speichers und die Einrichtung einer widerstandsfähigeren Architektur, um mit all diesen anderen Tools umgehen zu können, wirklich der Punkt, auf den Ihr Unternehmen sein Budget und seine Ressourcen konzentrieren muss. Es ist nicht sexy, aber es ist wirklich kritisch.
Ich weiß, ich spreche von der Last der Komplexität und dem anhaltenden Ansturm von Innovationen, aber wenn man dem neuen Jahr mit einer Triage-Denkweise entgegensieht, kann das wirklich dabei helfen, klarzustellen, wie Ihr Unternehmen die Situation am besten meistern kann: Was wird mit oder ohne Intervention überleben? ? Was wird sich positiv auf das Ergebnis auswirken, wenn es gepflegt wird? Was wird trotz Ihrer Bemühungen untergehen? Hier ein paar Beispiele, wie Triage in der IT-Praxis aussehen könnte.
Priorisieren Sie die Bewertung: Die Messung des ROI einer Dateninitiative in der Gesundheits-IT ist traditionell eine Aufgabe, die Datenteams entweder nicht oder nicht sehr gut durchführen. Mit KI wird dies noch deutlicher, da Unternehmen tatsächlich mehrere „neue Muskeln“ aufbauen und deren Auswirkungen verstehen müssen: Sie müssen die neue Technologie nutzen, verstehen, wie ihre Nutzung vorhergesagt werden kann, und über einen starken Rahmen verfügen, um zu messen und zu validieren, ob dies der Fall ist Entweder kommt es der Organisation wie beabsichtigt zugute, oder es handelt sich um einen Unsinn, der Ressourcen von den anderen IT-Prioritäten der Organisation abzieht. Gesundheitsorganisationen können es sich nicht leisten, ein weiteres Jahr damit zu verbringen, zu experimentieren, ohne Ergebnisse zu erzielen. Fokus auf Datenstrategie und -architektur: Da es immer mehr Technologieanbieter und neue Funktionen für bestehende Anbieter gibt, muss es einen starken Ansatz geben, der die Auswahl des richtigen Tools für die richtige Aufgabe unterstützt, das wahrscheinlich nicht von einem Anbieter kommt. Open-Source-Data-Lakehouses wie Iceberg bieten einen Dreh- und Angelpunkt in einer „Bring-Your-Own-Tool“-Architektur, damit Sie nicht in eine Schublade gesteckt werden, wenn sich die Landschaft weiterentwickelt und verändert, und die Möglichkeit haben, über eine völlig agnostische Datenschicht zu verfügen Mehrere Analyse-Engines sind in Reichweite. Ein Großteil der Werkzeuge, die diese Fähigkeit ermöglichen, steht der breiten Masse erst seit ein paar Monaten zur Verfügung, und es gibt eine Menge neuer Aktivitäten in diesem Bereich, aber es ist ein Thema, das es wert ist, im neuen Jahr wiederholt im Auge zu behalten und anhand Ihrer Strategie und Roadmap zu analysieren . Bauen Sie Design-Thinking- und Automatisierungsexpertise auf: Dies sind äußerst gefragte IT-Fähigkeiten für das Gesundheitswesen – und jede andere Branche – im Jahr 2025 und darüber hinaus. KI stellt eine enorme Chance dar, aber es gibt nichts Schlimmeres, als einen Prozess zu automatisieren, der eigentlich gar nicht existieren sollte. Teams, die den aktuellen Stand schnell erfassen, die Kunst des Möglichen mit neuen Werkzeugen verstehen, Bau- und Kaufmöglichkeiten abwägen und dies konsequent und pragmatisch mit den Geschäftsergebnissen verknüpfen können, sind von unschätzbarem Wert.
Bei der Triage geht es im Kern um Pragmatismus angesichts von Chaos und Unsicherheit – und das ist es, was die Gesundheits-IT im Zeitalter der KI wirklich braucht. Erstellen Sie eine Roadmap und gestalten Sie sie pragmatisch, indem Sie sie systematisch mit den Umständen, Ressourcen und gewünschten Ergebnissen Ihres Unternehmens verknüpfen, um Ihren Kurs festzulegen. Sie müssen nicht alle Entscheidungen auf einmal treffen. Sie müssen nur wissen, welches „nächste“ Sie machen müssen und warum es wichtig ist.
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Chris Puuri, VP, Global Head of Healthcare and Life Sciences bei Hakkōda, nutzt sein tiefes Verständnis der Gesundheits-IT und der regulatorischen Herausforderungen, um Probleme bei Daten und Analysen zu lösen, die speziell für das Gesundheitswesen gelten. Mit über 18 Jahren Erfahrung als Datenarchitekt für Organisationen aus den Bereichen medizinische Systeme, Pharma, Kostenträger und Biotech-Unternehmen hat Chris Datenlösungen für einige der größten Gesundheitsorganisationen des Landes entwickelt, integriert und eingeführt.
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