यासिर ताराबीची, एमडी, मेट्रोहेल्थ, क्लीवलैंड-आधारित सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रणाली में मुख्य स्वास्थ्य एआई अधिकारी हैं। वह क्लीवलैंड-आधारित ओवेटिएंट में CMIO भी है, जो एकीकृत टेक प्लेटफॉर्म का उपयोग करके प्राथमिक देखभाल, तत्काल देखभाल और व्यवहार देखभाल के लिए देखभाल समन्वय प्रदान करता है। डॉ। तारबीची के साथ बैठ गया स्वास्थ्य सेवा नवाचार इस समय नैशविले के म्यूजिक सिटी सेंटर में इस सप्ताह के दौरान, इस सप्ताह में रोगी देखभाल संगठनों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाने की वास्तविक स्थिति पर चर्चा करने के लिए, इस सप्ताह के साथ-साथ मौज-इन-चीफ मार्क हैगलैंड। नीचे उस साक्षात्कार के अंश हैं।
प्रचार और उच्च उम्मीदों की लंबी अवधि के बाद, एआई विकास पर वास्तव में आगे बढ़ने के संदर्भ में रोगी देखभाल संगठनों के नेता अभी कहां हैं?
यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप इनोवेशन वक्र पर एक संगठन के रूप में कहां हैं। आगे कूदने वाले संगठनों ने बहुत समय, ऊर्जा और पैसा खर्च किया, यह पता लगाने में, और शायद सभी को इस तरह से कुछ समय बचाने में मदद की। MetroHealth में मेरी भूमिका अवसरों की पहचान करना और संगठन को रणनीतिक रूप से मार्गदर्शन करना है, ताकि हम संसाधनों को छीन न सकें, और इसलिए कि हम निवेश कर रहे हैं, खरीद रहे हैं, संसाधन, जो हमारे लिए काम करते हैं। तो वास्तविक मूल्य प्रस्ताव या आरओआई (निवेश पर वापसी) क्या है? कभी-कभी, ROI यह है कि आपके चिकित्सकों को बेहतर-समायोजित करता है। और यह बहुत अच्छा है, लेकिन संगठन कह सकता है, यह अच्छा है, क्या आप अधिक रोगियों को देख सकते हैं?
और प्रतिपूर्ति के माहौल के भीतर, हमें आरओआई के संदर्भ में ध्यान से सोचना होगा। मैं मेट्रोहेल्थ में एआई सलाहकार समिति को एक व्यापार भागीदार के साथ, एक डेड के रूप में कोचेयर करता हूं। हम क्रॉस-परागण करते हैं। इसलिए मैं एक नैदानिक दृष्टिकोण से जोखिम के बारे में बात करता हूं; वह मुझे परिचालन मुद्दों के बारे में याद दिलाता है, यह हमें आर्थिक रूप से चोट पहुंचा सकता है, जिससे हमें रणनीतिक रूप से चोट पहुंच सकती है। तो जोखिम नैदानिक के समानांतर हैं, लेकिन अलग हैं। इसलिए हम यह देखना चाहते हैं कि वहां क्या है और यह पता लगाना है कि हम किस चीज के लिए हल कर रहे हैं, हम कुछ डे नोवो की कोशिश करने के बजाय थोड़ा बेहतर सूचित कर सकते हैं। हमें उन सभी लक्ष्यों को पार करने वाले समाधानों को चुनने की आवश्यकता है।
अभी आप जिन कुछ पहलों पर काम कर रहे हैं, उनमें से कुछ क्या हैं?
हमने क्लिनिकल स्पेस में प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स का एक समूह किया है। हमने मॉडल बनाए हैं और उनका मूल्यांकन किया है। हम एक न्यायसंगत फैशन में ऐसा करना चाहते हैं। यहाँ एक उदाहरण है: एक सामान्य मुद्दा क्लीनिकों में देखभाल के लिए पहुंच है, और एक सामान्य मुद्दा यह है कि सिस्टम ओवरबुक रोगियों को ओवरबुक करते हैं, जो ईमानदारी से एक भयानक विचार है। इसलिए एक शून्य-राशि प्रणाली में, पहले से ही पीछे हारने के लिए सबसे अधिक तैयार हैं। जैसे ही आप कहते हैं, यह व्यक्ति नहीं दिखाने का एक उच्च जोखिम है – और वे रंग, वंचित, आदि के व्यक्ति हो सकते हैं – और फिर वे क्या करते हैं अगर वे दिखाते हैं? उनके पास एक भयानक रोगी अनुभव है: वे परेशान हैं, चिकित्सक परेशान है।
मैं यह बताऊंगा कि क्लिनिक नियुक्तियों के लिए डबल-बुकिंग रोगियों को एक समस्या का एक बहुत बुरा समाधान है, क्योंकि यह असमानताओं को बढ़ाता है। हम एक समुदाय-आधारित सुरक्षा-जाल प्रणाली हैं, और हम मानते हैं कि यदि आप एक नियुक्ति करते हैं, तो वह नियुक्ति आपकी है। और हमारे पास ये सभी फोन कॉल, एसएमएस, रोगी पोर्टल संदेश हैं जो रोगियों में जा रहे हैं, लेकिन कुछ मरीज केवल जवाब नहीं देते हैं। तो हम क्या कर सकते हैं? उनको बुलाएं। यह पता चला है कि आबादी का एक खंड है, ज्यादातर काले, जिसमें उच्च-शो की उच्च दर है। इसलिए यदि हम डबल-बुक अपॉइंटमेंट्स, यह है कि रोगियों का समूह जो वंचित हो जाएगा। लेकिन अगर हम उन्हें फोन करते हैं तो वे फोन उठाएंगे।
नतीजतन, हमने एक मानकीकृत मार्ग के साथ एक समाधान लागू किया है, जो फोन कॉल के साथ जोड़ा गया है। और ऐसा करने में, हमने अफ्रीकी-अमेरिकी समुदाय में नो-शो दर को 15 प्रतिशत तक कम कर दिया है।
दूसरे शब्दों में, आपने अपेक्षाकृत कम-तकनीकी कार्रवाई के साथ एआई-सुविधा वाले डेटा विश्लेषण को जोड़ा, जिसका अर्थ है, टेलीफोन कॉल।
हां, यह सही है: सवाल यह है कि, वास्तविक दुनिया में प्रौद्योगिकी कैसे काम करती है, हमारे रोगियों के साथ जमीन पर? और हम कुछ भी भविष्यवाणी कर सकते हैं, लेकिन इसका क्या मतलब है? यह मुझे नहीं बताता कि मुझे क्या करने की आवश्यकता है। समाधान तकनीक नहीं है। इस समय, हम तकनीक द्वारा आसक्त और उत्साहित हो रहे हैं; हमें इसे काम करना होगा। यह एक उच्च तकनीक, उच्च-स्पर्श दृष्टिकोण है।
आप इस क्षण को जनरेटिव एआई गोद लेने और विकास के संदर्भ में कैसे चिह्नित करेंगे?
मैं शायद इस बारे में कम उत्साहित हूं कि बड़ी भाषा मॉडल आज कहां उतरे हैं; वे स्थिर हो गए हैं। मैं जो कह सकता हूं वह यह है कि जो कि जनरेटिव एआई के लिए सबसे अच्छा है, वह है परिवेश सुनना, और दूसरा, एक व्यस्त, भयानक ईएचआर (इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड) से संवर्धित सूचना पुनर्प्राप्ति। अंडाशय की तरफ एक उदाहरण यह है कि हमने एंटीबायोटिक दवाओं के उपयोग को कैसे संभाला है। क्लासिक स्थिति तब होती है जब एक मरीज संभावित मूत्र पथ के संक्रमण के साथ एक चिकित्सक के पास आता है, और चिकित्सक एक एंटीबायोटिक के लिए एक नुस्खा का आदेश देता है, लेकिन रोगी से कहता है, “ठीक है, मैंने एक एंटीबायोटिक के लिए एक नुस्खा का आदेश दिया है, लेकिन जब तक प्रतीक्षा करें आपका यूटीआई परीक्षण एंटीबायोटिक, ठीक है लेने के लिए सकारात्मक साबित होता है? खैर, मरीज क्या करता है? वे स्वचालित रूप से एंटीबायोटिक लेना शुरू कर देते हैं। लेकिन जनरेटिव एआई के साथ, एक चिकित्सक के रूप में, मैं इंटरैक्शन को स्क्रीन कर सकता हूं, जो भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स के आधार पर, यह अनुमान लगा सकता है कि क्या एक मरीज के लक्षण यूटीआई से मेल खाते हैं, परीक्षण से पहले।
अगले कुछ वर्षों में क्या होने जा रहा है, विशेष रूप से जेनेरिक एआई के आसपास?
तकनीक सस्ती और अधिक सुलभ होने जा रही है, और अगला कदम यह पूछना होगा कि हम इसका उपयोग क्यों कर रहे हैं। इसलिए मुझे लगता है कि यदि आपने ईएचआर में सभी जानकारी को बह लिया है और सर्वोत्तम प्रथाओं और प्रोटोकॉल को समझा है, तो अब, दवा के ज्ञान का आधार दिया गया है, जो प्रोटोकॉल में कोड करना मुश्किल था, आगे बढ़ने के लिए एलएलएम का लाभ उठाने का अवसर है। वह क्षेत्र। और जेनेरिक एआई खिलाड़ी उस दरवाजे पर दस्तक देंगे। और यदि आप एक रोगी पोर्टल, पोर्टल में एजेंट एआई स्थापित कर सकते हैं एजेंटिक एआई के साथ एक पोर्टल में, और यह आपके साथ एक नियुक्ति बुक कर सकता है, यह ईएचआर विक्रेताओं के साथ एक बेहतर अनुभव के लिए बनाने की कोशिश कर रहा है।
एक एजेंट सुधार कर सकता है और आपके लिए चीजों को तेजी से बना सकता है; यह मेरी पसंद के अनुभव को क्यूरेट करेगा, मैं इसके लिए तत्पर हूं और मरीजों को अधिक सशक्त बना रहा हूं। और मैं भी पहुंच के बारे में बहुत सोचता हूं। स्वास्थ्य सेवा नेविगेट करने में पहुंच कठिन है, और यह बेकार है। और जब तक कि किसी मरीज के पास पूर्णकालिक समन्वयक नहीं होता है, तब तक टैट का इंतजार करते हैं, जो हर कदम के साथ उनकी मदद करता है-यह समन्वय एक और अवसर है। लेकिन एजेंट एआई को सिस्टम को समझना होगा। फिर भी, हमें टूटी हुई हेल्थकेयर डिलीवरी सिस्टम को भी ठीक करने की आवश्यकता है।
