Tervishoid töötab teistsuguse riski ja tempo suhtega kui enamik sektoreid. Kui mujal võib pilootprojekt ebaõnnestuda ilma tagajärgedeta väljaspool oma organisatsiooni, siis viga tervishoiuprotsessis mõjutab otseselt patsienti või klienti. See suhe ei aeglusta ainult AI kasutuselevõttu, vaid muudab ka järjekorda, milles asjad peavad paigas olema. Tervishoiuorganisatsioon ei saa katsetada ülesandega niikaua, kuni andmed, millel see ülesanne põhineb, ei ole usaldusväärselt jälgitavad, ning ei saa skaleerida niikaua, kuni IT-taristu hoiab osad üksteisest lahus, selle asemel et olla tervik.
Lisaks koosneb tervishoid mitmest maailmast, mis harva liiguvad sama kiirusega. Tagakontor, mis töötleb arveid ja planeerimist, võib andmehalduse osas olla juba palju kaugemal kui hoolduse osutamine ise, kus süsteemid on sageli üles seatud osakonna või eriala kaupa. See ebavõrdsus ühe organisatsiooni sees on täpselt see, mistõttu valmidusmõõtmine ei saa piirduda vaid ühe osakonnaga. Kes mõõdab ainult toetavaid teenuseid, näeb teistsugust pilti kui see, kes arvestab ka hoolduse osutamist, ja mõlemad pildid on üksteiseta puudulikud.
hybridresourcing.com mõõtmine töötab viie tasandiga: baseline, foundation, activation, insight ja intelligence. Tervishoius on märgatav, et paljud organisatsioonid saavutavad organisatsiooni mõõtme osas juba foundation või activation taseme — on olemas poliitika, digitaalsete algatuste omanikud, juhtkonna tähelepanu AI-le. Kuid andmehalduse osas jääb pilt sageli baseline või foundation tasemele, kuna patsiendiandmed, elektroonilised toimikud ja operatiivsüsteemid ei ole alati loodud selleks, et neid taaskasutada muul eesmärgil kui see, milleks need algselt salvestati.
See erinevus mõõtmete vahel ei ole juhuslik. Järjekord, milles mõõtmed arenevad, on kindlaks määratud: organisatsioon, IT-taristu ja andmehaldus peavad olema paigas enne, kui mõõtmed, mis nendest sõltuvad — nagu otsuste tegemine AI-põhiste teadmiste alusel — saavad edasi liikuda. Tervishoiuasutus, mis investeerib intelligentsesse töölauda enne, kui alusandmed on järjepidevad, ehitab alusele, mis peab veel tahenema. See selgitab osa pilootprojektidest, mis alustavad hästi ja jooksevad seejärel kinni: mitte sellepärast, et rakendus ei toimi, vaid sellepärast, et alumine kiht ei suuda koormust kanda.
Mõõtmise seitse mõõdet annavad organisatsioonile positsiooni, kuid graafiku voor annab midagi, mis on tervishoius eriti asjakohane: ülevaade hajumisest. Kui juhatuse liige, IT-juht ja hoolduse osakonnajuhataja hindavad samu mõõtmeid eraldi, ilmneb sageli, et nende pildid lahknevad. Juhatuse liige näeb organisatsiooni, mis on valmis, hoolduse osakond näeb süsteeme, mis töötavad veel üksteisest lahus. See hajumine on iseenesest oluline andmestik. See näitab, kus organisatsiooni sees peab vestlus veel toimuma, enne kui investeerimisotsus saab kuhugi toetuda.
Selline hajumine ei ole tervishoiule ainuomane, kuid selle tagajärjed kaaluvad seal teisiti. Hulgikaubanduses või tootmisettevõttes viib vale valmiduse hindamine viivitatud projektini; tervishoius viib see süsteemi kasutuselevõtuni alusel, mis seda ei kanna, tagajärgedega inimestele, kellel ei olnud selles protsessis valikut. Kes soovib teada, kuidas see kaalutlus teistes sektorites välja kukub, saab võrrelda seda sellega, kuidas tootmisettevõtted AI-valmiduse osas skoorivad või ärialaste teenuste hetkeseisuga, kus vea riskid on üldiselt väiksemad, kuid alustalad puuduvad sageli sama palju.
hybridresourcing.com mõõtmine ei kirjelda ideaalpilti ega kohustuslikku kasvuteed. See kirjeldab positsiooni seitsmel mõõtmel, ühel hetkel, mitme silmapaari läbi vaadatuna. Tervishoiuasutuse jaoks tähendab see peamiselt seda, et küsimus ei ole, kas ta on üldiselt AI-ks valmis, vaid millisesse mõõtmesse peab ta esmalt investeerima, enne kui järgmine samm midagi annab. Ühe asutuse jaoks on see IT-taristu, mis ühendab osakondi, teise jaoks on see andmehaldus, mis muudab andmed kasutatavaks väljaspool nende algset eesmärki.
Tervishoid jagab seda probleemi teiste sektoritega, mis töötavad keeruliste, killustunud süsteemidega. Transpordisektori ja selle AI-valmiduse või hariduse ja AI-valmiduse hetkeseisu olukord näitab, et süsteemide ja protsesside killustatus avaldub igal pool erinevalt, kuid alusmõõtmetest sõltuvate mõõtmete järjekord järgib kogu aeg sama mustrit.
hybridresourcing.com valmidusmõõtmine vastab küsimusele, kas organisatsioon saab AI-d kanda: kas organisatsioon, taristu ja andmed on valmis selleks, et sellele midagi ehitada. See ei vasta küsimusele, mis töö on tegelikult AI poolt üle võetav. Sellele küsimusele vastab FTE TO AI töömõõtmine, mis arvutab ülesande kaupa, milline osa tööst on ülevõtmiseks sobiv. Organisatsioon, mis teab valmidusmõõtmise abil, kus tema alustalad seisavad, saab seejärel selle töömõõtmise abil näha, millist tööd saab sellele ehitada ja milline töö ei ole selleks veel valmis.
Valmidusmõõtmine on väljatöötamisel. Kes soovib arengut jälgida või soovib esimeste seas mõõta, kuidas oma organisatsioon seitsmel mõõtmel skoorib, saab liituda ootenimekirjaga.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.