AI hat das Potenzial, die lokale Gesundheit zu revolutionieren, von der Straffung von Verwaltungsaufgaben bis hin zur Vorhersage und Verhinderung von Ausbrüchen. Für viele bleiben seine Vorteile jedoch unerreichbar. In einer Umfrage von 2024 werden eine betreffende Lücke hervorgehoben: Während 24% der großen lokalen Gesundheitsabteilungen KI aktiv nutzen oder innerhalb des nächsten Jahres übernehmen, melden nur 5% der kleinen und 7% der mittelgroßen Abteilungen gleich.
Die gute Nachricht ist, dass das Interesse an KI besteht – etwa 40% der örtlichen Gesundheitsabteilungen drücken Interesse daran, KI zu erkunden. Ohne proaktive Bemühungen, diese Kluft zu schließen, könnten die Folgen von Bedeutung sein. Gesundheitsarbeiter werden wahrscheinlich mit sich wiederholenden Verwaltungsaufgaben überlastet, und Gemeinschaften, die sich auf lokale Gesundheitsabteilungen verlassen, könnten einen verringerten Zugang zu wesentlichen und kostengünstigen Gesundheitsdiensten ausgesetzt sein.
Aus diesem Grund ist es wichtig, dass lokale Gesundheitsabteilungen lernen, wie man die gemeinsamen Straßensperren für die KI -Implementierung mit einfachen, umsetzbaren Schritten überwindet. Durch die Priorisierung des Personals, der kleine Anträge mit praktischen Anwendungen und die Festlegung klarer Richtlinien, kann die lokalen Gesundheitsabteilungen die Grundlage für eine nachhaltige Einführung von KI legen. Dieser Ansatz verbessert letztendlich die Effizienz, verbessert die Gesundheitsergebnisse und sorgt für eine kostengünstige Versorgung der Gemeinden, denen sie dienen.
Definieren von KI für eine effektive Umsetzung des Personals
Missverständnisse über KI sind ein großes Hindernis für die Implementierung, das oft durch das überwältigende Summen der Technologie angeheizt wird. Einige Arbeiter sind besorgt, dass die weit verbreitete Verwendung von KI zur Beseitigung von Arbeitsplätzen führen könnte. Andere befürchten, dass die Halluzinationen oder Fehlinformationen, die manchmal durch KI bereitgestellt werden, die Qualität ihrer Arbeit verringern könnten. Um diese Ängste zu überwinden, müssen lokale Gesundheitsleiter die Führung übernehmen, um die Einführung von KI zu definieren und zu modellieren. Klare, gezielte Schulung kann sicherstellen, dass KI als Instrument angesehen wird, um die Arbeit von Fachleuten der öffentlichen Gesundheitsberufe zu verbessern, anstatt sie zu ersetzen.
Die effektive Ausbildung des Personals beginnt mit entmystifizierender KI und der Festlegung realistischer Erwartungen. Die Schulung sollte sich auf praktische Anwendungen konzentrieren, die für die lokale Gesundheitsarbeit relevant sind, und das Potenzial hervorhebt, sich auf natürliche Weise in laufende Projekte einzulassen. Darüber hinaus können praktische Workshops, Fallstudien und laufende Unterstützung den Mitarbeitern helfen, Vertrauen in KI-Tools aufzubauen. Durch die Investition in die Bildung können lokale Gesundheitsabteilungen ihre Belegschaft in die Lage versetzen, die KI zu nutzen und letztendlich die Effizienz und die Auswirkungen der Gemeinschaft zu verbessern.
Für große Auswirkungen klein anfangen
Kritisch für die Implementierung von KI ist das Wissen, wo Sie anfangen sollen. Bei der Identifizierung erster Anwendungsfälle für KI können kleine Änderungen, die auf die Reduzierung zeitaufwändiger Verwaltungsarbeiten abzielen, tatsächlich am wirkungsvollsten sein. Unter den 5% der lokalen Gesundheitsabteilungen, die derzeit KI verwenden, sind die häufigsten Anwendungen darin bestehen, Kommunikationsmaterialien und -pläne zu generieren, E -Mails zu entwerfen und Briefantworten zu schreiben – Routineaufgaben, die zwar wertvolle Zeit verbrauchen.
Durch die Automatisierung von sich wiederholenden Verwaltungsaufgaben können Arbeitnehmer im öffentlichen Gesundheitswesen ihre Aufmerksamkeit auf die Verantwortung mit höherer Einwirkung verlagern. Anstatt von endlosen Unterlagen festgefahren zu sein, können Mitarbeiter mehr Zeit damit verbringen, sich direkt mit Gemeinden und Patienten zu beschäftigen. Unabhängig davon, ob Sie sich in Echtzeit in Echtzeit befassen, Outreach durchführen oder auf Bedenken für die öffentliche Gesundheit reagieren, die AI-gesteuerte Effizienz stellt sicher, dass sich die Mitarbeiter auf ihre Kernmission konzentrieren können. Die Bereitstellung eines wesentlichen Vorbeugungsgesundes dient der Schutz der Gemeinden vor Krankheiten und Verletzungen.
Klare Richtlinien erleichtern die sichere Verwendung
Ein weiteres gemeinsames Hindernis für die KI -Implementierung ist die Sorge, dass Datensicherheit und Datenschutz beeinträchtigt werden könnten. Oft können die örtlichen Gesundheitsabteilungen, die AI umsetzen möchten, zögernd aufgenommen werden oder sich von Mitarbeitern oder politischen Entscheidungsträgern zurückschieben, die sich wegen dessen Potenzial für die Offenlegung vertraulicher Informationen befassen. Tatsächlich nennen 78% der örtlichen Gesundheitsabteilungen dies als ihre häufigste Angst im Zusammenhang mit KI.
Um diese Besorgnis auszuräumen, müssen die lokalen Gesundheitsabteilungen klare Richtlinien für die Verwendung von KI festlegen, insbesondere in Bezug auf die Datenschutz. Erfolgreiche Richtlinien sollten starke Datengovernance-Praktiken einrichten, die sensible Datensätze schützen, Patienten- oder persönliche Datendaten abbauen und umfassenden Schutz während des gesamten Datenlebenszyklus implementieren.
Eine weitere Schlüsselstrategie besteht darin, öffentlich verfügbare Daten zu verwenden, wo möglich, anstatt Daten aus den eigenen Kunden- oder Patientendaten. Beispielsweise kann die Verwendung von KI zum Scannen und Zusammenfassen öffentlicher Kommentare in Bezug auf Gesundheit in offenen Foren wie Reddit, Twitter oder Podcasts dem Beamten helfen, das aktuelle Denken in Bezug auf reale Gesundheitspraktiken besser zu verstehen. Darüber hinaus kann die Nutzung von KI, um Benutzern schneller auf genauere Informationen aus offiziellen öffentlichen Dokumenten und Schulungen zugreifen zu können, dazu beitragen, die Zuverlässigkeit und Nützlichkeit ansonsten unentdeckbarer Informationen zu verbessern.
Durch die Festlegung klarer Richtlinien und die Konzentration auf verantwortungsbewusste KI -Implementierung können lokale Gesundheitsabteilungen Sicherheitsbedenken überwinden und KI auf eine Weise verwenden, die die lokale Gesundheit verbessert, ohne unnötige Risiken einzubringen.
Vor der KI -Kurve gehen
Während KI bereits ein enormes Potenzial ausübt, ist die Realität, dass ihre Macht und Zugänglichkeit im Laufe der Zeit weiter wachsen. Und als die KI -Lernkurve Steepens, riskieren diejenigen, die nicht anfangen, KI zu integrieren, jetzt noch weiter dahinter. Wenn Sie heute kleine Schritte unternehmen, von der Optiminierung von Routineaufgaben bis hin zur Festlegung klarer Richtlinien und der Priorisierung der Personalausbildung werden sicherstellen, dass die lokalen Gesundheitsabteilungen bereit sind, KI effektiv zu nutzen und der Kurve voraus zu bleiben.
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John Auerbach ist der primäre Federal Health Experte und TheeD Leader des ICF im öffentlichen Sektorgeschäft des Unternehmens. Johns Gedankenführung fährt die Kombination aus bewährtem Domain und wissenschaftlicher Fachkenntnis durch ICF mit führenden Analysen und Technologielösungen zur Verbesserung der Gesundheitsergebnisse für Kunden.
Eddie Kirkland ist Datenleiterin bei ICF und eine führende Statistik und KI -Experte mit mehr als 20 Jahren Erfahrung in Daten und Organisationsführung. Er ist spezialisiert auf die Führung von datenreichen Projekten vom Konzept bis zur Lieferung, arbeitet direkt mit Kunden zusammen, um Bedarfsbereiche zu identifizieren, benutzerdefinierte Lösungen in einem agilen Rahmen zu entwickeln und klare und aussagekräftige Ergebnisse zu liefern. Als Datenwissenschaftler unterstützt Eddie Bundeskunden, einschließlich der Centers for Disease Control and Prevention (CDC) in verschiedenen Forschungsbereichen durch die Bereitstellung von DataOp-Lösungen für Vollstapel. Er erstellte ein automatisiertes Überwachungssystem für die Verfolgung der landesweiten Schulschließungen und nutzte generative künstliche Intelligenz von einem selbst gehosteten Großsprachmodell. Eddie brachte und entwickelte auch eine natürliche Sprachverarbeitungsmotor, die dazu beiträgt, Trends der öffentlichen Gesundheit aus Rohstoffdaten zu destillieren-und eine Roboterprozessautomatisierungsplattform (RPA-Plattform), die die monatlichen sorgfältigen Forschung auf ein vollautomatisches Verarbeitungssystem für natürliche Sprache reduzierte.
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