要約:
- AI技術はすべての問題を解決するわけではないため、システムは最も価値と収益性を約束するものに優先順位を付けるべきです。
- 医療機関が人工知能を評価・採用する際には、ChatGPTなどのLarge Language Modelsや生成AIなどの注目を浴びる技術が他の種類のAIを overshadow していることがあります。
- 医療機関は生成AIなどに多額の資金を投入している一方で、音声チャネルの近代化にはあまり投資していないことが挙げられます。
- AIは相補的な技術と能力のポートフォリオとして最も理解され、いくつかは単に手作業であり繰り返される管理的なタスクを自動化し、他は深い分析、予測、および行動方針を提供して結果と価値を最適化します。
- 組織はAIに投資する際に、技術のコスト、採用のしやすさ、提供者や使用者からの潜在的な抵抗、既存のワークフローへの影響、既存システムとの互換性、潜在的な節約などを考慮する必要があります。
- AIテクノロジーから最大の利益を得るために、組織が最も有用で影響力のあるAIテクノロジーのポートフォリオを慎重に構築することが最良の方法です。
- AIや分析データプログラムの成功には、使用される患者/メンバー/消費者のアイデンティティデータの水準が重要であり、Identity Data Management（IDM）が始まりです。
- IDMの能力に自信のない組織は、AI技術から最大のリターンを得るために、専門家と提携する必要があります。
感想:
医療分野におけるAI技術の発展は急速であり、AIを活用する際には最適なテクノロジーを選択することが重要です。AI技術のポートフォリオを構築し、組織のリソースや優先事項に合わせて活用することが成功の鍵であると感じます。
元記事: https://medcitynews.com/2024/10/why-hcos-need-a-portfolio-management-approach-to-ai/