多年来，AI支持者一直在承诺医疗保健提供商在该技术上的投资将带来丰厚回报。然而，实际成果尚未赶上这些承诺。问题出在哪里？麦肯锡公司的分析师在11月15日发布的一份报告中可能找到了答案。“组织陷入了迅速抓住机会的兴奋与缺乏明确起点的矛盾之中，同时由于部署AI相关的潜在风险，普遍持谨慎态度。”他们写道。为了加速AI在提升消费者体验的同时也提高提供商利润的应用，作者提出了五个步骤。以下是关键摘录。
1. 解决70%的数据准备问题
麦肯锡的专家们写道：“通过AI为医疗保健消费者提供切实价值，需要集成好的数据，这是一项艰巨的任务，平均占开发基于AI解决方案工作的70%。”为了获得有意义的见解，AI采用者可以补充其临床和患者数据，包括健康的社会决定因素、患者自报结果、零售购买和健康追踪器的信息。
2. 集中关注消费者体验优先事项以确保AI成功
作者指出，这是避免一次做太多事情的关键步骤，因为这会限制实质性进展。“要确定重点领域，必须让组织内的跨职能领导者参与进来。”他们补充道。“特别是临床领导层对患者的痛点和护理交付及消费者体验中的问题有第一手了解。”
3. 优化实时洞察以实现AI驱动的干预
麦肯锡指出，通过分析患者的预约偏好以及他们如何或何时响应外联，AI可以调整干预的时间、频率和信息主题，提供最有可能产生共鸣的建议。生成式AI可以通过超个性化的消息内容进一步增强这些定时干预的有效性。
4. 映射医疗保健中的AI风险并制定缓解计划
除了数据使用的透明度，组织“可以向消费者提供关于AI系统的清晰日志和文档，包括偏见缓解策略和培训协议，如所用人口特征的详细信息。”成熟、集成的数据仓库可以成为网络攻击的宝贵目标：2023年打破了医疗保健数据泄露的记录，记录了725起500条以上记录的泄露事件，比2017年报告的数量多了一倍多。
5. 提升团队能力以应对AI
麦肯锡分析师写道：“提高AI实施成功可能性的一种方法是采用副驾模式，即员工与AI工具合作，逐步改进流程。”“这利用了AI的速度和容量，同时通过人类技能和直觉的制衡来降低错误和风险。”重要的是，这一过程包括在小范围内进行能力测试和学习收集的阶段，然后再扩展到整个企业。这种测试和学习的策略使组织能够在扩展前降低风险，并衡量现有工作流程中的影响和采用情况。
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