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Récapitulatif de notre table ronde « Modernisation de l'engagement des patients »
Perficient et IBM se sont récemment associés à BWG Connect pour mener une enquête auprès de plus de 100 professionnels de la santé explorant l'adoption de la technologie dans l'environnement post-pandémique. Des experts de ces organisations se sont joints à une table ronde pour examiner ce qui est en tête des préoccupations des organisations de soins de santé en 2022 sur la base des réponses à cette étude.
Le panel était animé par Aaron Conant, co-fondateur et directeur général de BWG Connect, et un panel d'experts comprenant :
Un accent sur l'équité dans les soins de santé
Fowkes a partagé que dans une étude menée par IBM avec 39 Blue Cross Blue Shields, la répartition équitable de la santé était une priorité dans chaque organisation. De même,les participants à l'enquête du BWG ont souvent mentionné l'équité en santé dans leurs réponses . Nos panélistes ont pris un certain temps pour répondre aux préoccupations concernant l'utilisation de l'automatisation faisant avancer ce problème :
Brendan Fowkes : Les répondants se sont très vite lancés dans une discussion sur l'équité en santé, la répartition équitable des soins de santé et la place des déterminants sociaux. Qu'avons-nous vu au cours des 18 derniers mois? Nos plus vulnérables ont pris les pires coups.
Tom Lennon : Alors que nous commençons à pousser vers l'IA et à tirer parti de l'IA, ce n'est pas parce que vous utilisez des informations sur les déterminants sociaux que vous allez générer de l'équité. En effet, le biais est inhérent à l'IA jusqu'à ce que vous puissiez le gérer et le normaliser. Ce biais sera toujours là. Il est important d'apprendre à l'utiliser et à l'adapter, car cela nous donne l'occasion d'aider à remédier à certaines inégalités. Il y a aussi la possibilité que cela puisse empirer les choses parce que l'IA n'a pas le même sentiment et l'intelligence naturelle que nous aurions lorsque nous nous inquiétons de différents groupes au sein de notre population.
Éric Walk : Oui, c'est là qu'il est vraiment important de penser aux outils que vous choisissez. Certains outils d'IA ont des capacités qui vous aident à identifier les biais dans vos modèles et d'autres non. Ces priorités sont essentielles lorsque vous examinez les outils que vous utilisez et la façon dont vous concevez vos modèles et réfléchissez à la construction de modèles.Une autre priorité essentielle consiste à éduquer vos scientifiques des données pendant que vous formez votre personnel . Les gens construisent les modèles. Les gens construisent les algorithmes. Les gens forment les algorithmes. Il est essentiel de former ces personnes à réfléchir à ces choses, à s'en préoccuper et à rechercher les signes avant-coureurs indiquant qu'il existe un problème dans un modèle qui exacerbe les inégalités historiques.
Autres points clés à retenir de l'étude de recherche
L'enquête a généré des points de données intéressants sur la confidentialité des données, la communication du retour sur investissement et l'adoption progressive de la technologie, que les panélistes ont également explorés :
Confidentialité, conformité et IA digne de confiance
L'étude de recherche a révélé que de nombreux professionnels de la santé avaient des questions et des préoccupations concernant la protection des informations de santé protégées (PHI). Le modérateur a ouvert cette discussion par une question aux autres panélistes sur la protection des données sensibles lors de l'utilisation de l'automatisation.
BF : Nous utilisons le terme « IA digne de confiance » parce que, s'il y a violation de la confiance d'un patient, vous avez perdu tout le monde, que ce soit les infirmières, les agents du centre d'appels ou les patients eux-mêmes. Nous partons de cette base et de la conviction fondamentale que tout doit être digne de confiance dès le départ. Il n'y a pas de « quoi que ce soit d'autre » caché. Vous n'empruntez pas les données pour faire autre chose.
Si vous commencez avec cette fondation au cœur de votre croyance, vous pouvez commencer à surmonter n'importe laquelle de ces objections. Vous allez concevoir un système avec la sécurité, la confidentialité et le consentement appropriés. En empruntant un peu à ce que nous avons fait du côté académique, vous pouvez utiliser d'autres exemples pour vous assurer que tout est sécurisé lorsque vous concevez cette histoire digne de confiance.
CELUI-LA: Et comment allez-vous contrôler les données ? Il existe des options CRM qui ont mis en place les contrôles de sécurité de certification appropriés pour vous permettre de charger vos PHI, de les sécuriser et de les contrôler de manière appropriée. Même ainsi, cela peut ne pas être une option pour une organisation donnée. Comment pouvons-nous prendre les modèles d'IA et d'apprentissage automatique et les amener là où se trouvent les données, afin que nous ayons moins de soucis concernant l'envoi des données vers d'autres endroits pour la formation et l'exécution de ces modèles ? Nous pouvons contrôler plus étroitement comment ces données sont envoyées, où elles sont envoyées et comment elles sont utilisées.
Vous allez avoir plus de difficultés à vous assurer que vous comprenez comment chacune de ces solutions contrôle et sécurise les PHI, car un bon nombre d'entre elles sont conformes de différentes manières. Ou vous pouvez rechercher d'autres options qui vous permettent de maintenir la confiance tout au long de la chaîne de conservation des données en utilisant des solutions plus complexes et nuancées. Cela vous permet de prendre votre modélisation et de le faire où et quand vous en avez besoin.
TL : Oui, cette gouvernance est importante, d'autant plus que vous l'indiquez là où nous envoyons ces données. Vous devez vous assurer que nous sommes en mesure de limiter l'exposition à un seul endroit et d'envoyer les informations afin qu'elles ne soient pas exposées partout. Essayer de gérer cela lorsqu'il atteint l'ensemble de votre organisation peut être assez délicat.
Communiquer le retour sur investissement lors de la consolidation en un seul CRM
Les panélistes prévoient que les 81 % des participants à l'enquête qui voient la valeur de la consolidation en un seul CRM pourraient avoir du mal à calculer une valeur quantifiable en procédant ainsi. Ils ont ensuite discuté de plusieurs façons dont ces 81 % peuvent communiquer efficacement le retour sur investissement.
CELUI-LA: C'est une opportunité d'économiser de l'argent et d'optimiser vos opérations. Mais c'est une question de réalisme et de combien vous allez dépenser pour y arriver. Donc, je pense que cela peut donner l'impression que le retour sur investissement est trop éloigné. Mais il existe des opportunités intéressantes qui découlent du remplacement de la technologie de la boîte noire fournie par certaines des plates-formes moins entièrement fonctionnelles et moins entièrement capables, mais spécifiques à l'industrie, et de l'examen des plates-formes à spectre complet plus d'entreprise. Donc, ça va être un voyage intéressant alors que les gens descendent de cette façon.
BF : Et il y a certainement de la valeur là-bas. Mais c'est difficile à quantifier, comme vient de le dire Eric. Donc, aux 81 % qui y voient de la valeur, notre conseil est de comprendre comment articuler vos économies en supprimant les applications héritées, comme certaines de ces choses préconfigurées plus en boîte noire qui manquent de flexibilité, comme Eric le décrivait. Que payez-vous par an dans des applications comme celles-là ? Ce sera un moyen facile d'obtenir un retour sur investissement.
À quoi ressemble le succès lorsque vous avez ces conversations ? Avoir une métrique définissable, et si nous faisons des centres d'appels, il y a des métriques qui sont assez facilement et largement acceptées : coût par appel, nombre d'appels, déviation et temps de traitement moyen. Vous pouvez mettre un retour sur investissement dur autour de cela. Mais d'autres sont parfois un peu plus durs.
Notre recommandation et notre expérience sontconvenez de ce à quoi ressemble le succès avant de définir le cas d'utilisation que vous souhaitez poursuivre . Notre recommandation est de trouver quel est le résultat que vous voulez mesurer, car vous ne pouvez pas fixer ce que vous ne pouvez pas mesurer. Nous devons donc mesurer pour prouver que cela a fonctionné, puis ce succès s'appuiera sur lui-même.
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Une approche Crawl-Walk-Run pour l'adoption de la technologie
Beaucoup considèrent l'adoption de cette technologie comme une tâche ardue et une entreprise énorme. Le modérateur de la table ronde a abordé cette question en demandant aux autres panélistes comment ils décomposent le processus pour les clients qui ne pensent pas avoir la bande passante nécessaire pour commencer un travail avec l'apprentissage automatique.
CELUI-LA: Vous pouvez le faire au cas par cas. Vous pouvez relever un défi dans un domaine avec ce type de technologie et le développer lentement. Le coût initial de la gestion des problèmes de sécurité et des préoccupations éthiques est inférieur à ce à quoi vous pourriez vous attendre. Si votre cas d'utilisation est suffisamment simple, traiter les problèmes supplémentaires liés à des cas d'utilisation plus complexes devient un coût supplémentaire. Les frais généraux ne seront pas énormes et cela ne va pas faire échouer votre plan d'expansion dans d'autres domaines.
BF : Je l'appelle "crawl-walk-run" ; d'autres utilisent "land-and-expand" ou "start small". Quelle que soit la métaphore que vous souhaitez utiliser, il existe un moyen de prendre quelque chose de simple. Un exemple était les hommes d'âge moyen qui ne prenaient pas de médicaments contre l'hypertension. Si vous examiniez les facteurs socio-économiques dans ce modèle, et que nous n'avions pas prévu d'adhésion, cela leur enverrait un approvisionnement de trois mois et leur donnerait un appel pour leur dire que cela arrive. Ce n'est pas une prédiction complexe. Cela n'a pas demandé beaucoup de travail. Quel est le coût générique, environ 30 dollars pour que quelqu'un continue à adhérer ?
Il y a toujours un véritable apprentissage automatique dans le modèle. Nous avons fait un diagramme de dispersion complet où nous pouvons examiner toutes ces différentes techniques et choisir le bon modèle le plus précis. Mais ce n'était pas un cas d'utilisation complexe. C'était juste une façon différente d'utiliser les données dont ils disposaient et de les aider ensuite à automatiser quelque chose pour générer un avantage en même temps. Il s'agit donc de ramper-marcher-courir.
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Cette étude de recherche a révélé des informations clés sur l'adoption de la technologie d'automatisation dans l'industrie médicale. Nos panélistes ont discuté de la manière dont votre organisation peut tirer parti de ces améliorations technologiques en adoptant progressivement, en communiquant des objectifs clairs et en restant conforme. En savoir plus sur les priorités des professionnels de l'industrie en 2022 enexplorer l'étude de recherche publiéeet regarder leenregistrement complet à la demande.
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