Fragen und Antworten: Evaluierung von KI-Tools für das Gesundheitswesen mit Northwestern Medicine

HEALTHTECH: Wie bewerten Sie KI-Lösungen bei Northwestern Medicine? Wo fangen Sie an?

KOCZKA: Zunächst versuchen wir, unsere Anforderungen und Ziele zu verstehen und die spezifischen Herausforderungen oder Bereiche zu identifizieren, in denen KI einen Mehrwert bieten kann. Bei Northwestern Medicine konzentrieren wir uns auf drei Schlüsselbereiche: Verbesserung der Patientenergebnisse, Optimierung der Abläufe und Verbesserung der Diagnostik. Sobald wir diese Herausforderungen und ihre Teilbereiche identifiziert haben, suchen wir nach Lösungen und untersuchen die verschiedenen verfügbaren KI-Lösungen, um herauszufinden, welche unseren identifizierten Anforderungen entsprechen.

Bei Northwestern Medicine verfügen wir auch über eigene KI-Entwicklungsteams. Bevor wir eine externe KI-Lösung einführen, prüft unser Team, ob die Funktionalität bereits vorhandener NM-Lösungen identisch ist. Sobald eine Lösung geeignet ist, prüfen wir die Machbarkeit der Datenintegration und stellen die Einhaltung aller erforderlichen gesetzlichen Vorschriften sicher.

Unser Team wird außerdem prüfen, wie einfach die KI für die Mitarbeiter zu nutzen ist und wie gut sie sich ohne störende Störungen in bestehende Arbeitsabläufe integrieren lässt. Wichtig ist für uns auch, die finanziellen Auswirkungen dem erwarteten Nutzen gegenüberzustellen.

HEALTHTECH: Wie geht Ihr Unternehmen mit KI und Datenverwaltung um? Handelt es sich um getrennte Ansätze oder sind sie miteinander verbunden?

KOCZKA: Sie sind zwar miteinander verbunden, aber es sind unterschiedliche Gruppen, die KI und Daten-Governance bewerten. Zunächst behandeln wir die KI-Governance aus einer eher technischen Perspektive. Wenn die Lösung diese Prüfungen besteht, wenden wir uns an unsere Teams für Datensicherheit und Datenschutz, die Architektur und all diese anderen Überprüfungen. Wir gehen an KI-Technologie wie an jede andere Softwarelösung heran, die wir in unser Unternehmen integrieren möchten.

Unser Innovationsteam sucht die passende Umgebung, um diese KI-Lösungen in einem kontrollierteren Umfeld zu testen, bevor sie flächendeckend eingeführt werden. Wir sammeln Feedback und überwachen und evaluieren diese Lösungen, sobald sie unternehmensweit umfassender eingesetzt werden.

ENTDECKEN: Wie können Gesundheitsorganisationen die Hürden bei der KI-Implementierung überwinden?

HEALTHTECH: Wie wichtig ist es für KI-Lösungspartner, Erfahrung im Gesundheitswesen zu haben? Was sind Ihre Kriterien für Partnerschaften?

KOCZKA: Ein Partner mit Erfahrung im Gesundheitswesen ist entscheidend, und ich denke, dafür gibt es mehrere Gründe. Einer davon ist Branchenkenntnis: Das Gesundheitswesen ist ein komplexes Gebilde mit einzigartigen regulatorischen Anforderungen und Arbeitsabläufen. Anbieter müssen diese Feinheiten verstehen, um Lösungen entwickeln zu können, die diese effektiver berücksichtigen.

Anbieter, die mit Branchenstandards wie HIPAA vertraut sind, können oft sicherstellen, dass ihre Lösungen die Anforderungen erfüllen. Mit ihrer Expertise im Gesundheitswesen verfügen sie über Erfahrung in der Integration ihrer Produkte in bestehende Gesundheitstechnologien, was zu einer reibungsloseren und schnelleren Einführung der Technologie führt.

Nachgewiesener Erfolg ist ebenfalls ein wesentlicher Faktor. Sie sollten uns Fallstudien oder Referenzen vorlegen, die die Wirksamkeit und Zuverlässigkeit ihrer Lösungen im Gesundheitswesen belegen. Auch Lösungen, die für unsere Anwendung angepasst werden können, sind wichtig.

Wir identifizieren wichtige Partner durch Networking und indem wir uns über aktuelle Markttrends informieren. Unser Team bleibt durch Veranstaltungen wie HIMSS und ViVE sowie Seminare auf dem Laufenden. Wir sind dankbar für den intensiven Austausch mit Kollegen, der oft zu wertvollen Erkenntnissen führt, und den Zugang zu Marktforschung. Branchenbewertungen und Anerkennungen sind ebenfalls Faktoren, die unser Team berücksichtigt.

Unser Team prüft auch, wie lange ein Partner bereits am Markt ist und mit welchen anderen Gesundheitsorganisationen er bereits zusammengearbeitet hat. Ich würde sagen, wir bieten eine gute Mischung an KI-Lösungen – von etablierten Branchenakteuren bis hin zu Startups. Wir möchten gerne als Erste auf dem Markt sein oder Startups bei der Entwicklung ihrer Produkte in unserem Umfeld unterstützen.

KOCZKA: Bei Northwestern Medicine arbeiten wir so, dass funktionsübergreifende Teams Lösungen bewerten. Dabei bilden wir von Anfang an ein Team, das Vertreter aus den relevanten klinischen Bereichen, der IT, dem operativen Geschäft und der Verwaltung umfasst. Das fördert unterschiedliche Perspektiven und den Wissensaustausch. Es ist wichtig, die Ziele der KI-Lösung klar zu formulieren und zu erläutern, wie sie den einzelnen Abteilungen und Stakeholdern, die von ihrem Einsatz betroffen sein könnten, zugutekommt.

Sobald eine Lösung eingeführt wird, führen wir sie schnellstmöglich durch und versuchen, Pilotgruppen aus verschiedenen Abteilungen zusammenzustellen, die die KI-Lösung in einer kontrollierten Umgebung testen . Mehr praktische Erfahrung mit der Technologie hilft uns dabei, den kollaborativen Charakter und die Prozesse des Projekts zu stärken.

Anschließend prüft unser Team, ob die Pilotprojekte weitergeführt oder zurückgezogen werden sollten. Wir bieten gute Kanäle für offene Kommunikation und Feedback, damit wir schnell Anpassungen vornehmen können. Es ist wichtig, die Nutzer frühzeitig einzubinden und ihre Meinung zu Anforderungen und Arbeitsabläufen einzuholen. Ich denke, das ist wie bei jedem anderen Projekt, das man umsetzen möchte.

Wir erwarten von unseren Partnern, dass sie die Technologie anhand von Praxisbeispielen demonstrieren, wie die KI-Lösung Aufgaben vereinfachen, die Effizienz steigern oder die Behandlungsergebnisse verbessern kann. Es ist wichtig, auch die ersten Erfolge zu feiern, denn das trägt meiner Meinung nach dazu bei, die Akzeptanz im Laufe der Zeit zu erhöhen.

Northwestern Medicine verfügt über einen robusten Führungsprozess zur Bewertung aller Technologielösungen, einschließlich KI. Unser Führungsgremium ist multidisziplinär und umfasst die Bereiche Finanzen, Betrieb, IT, Compliance und Klinik. Sie sind in der Regel nicht unbedingt Stakeholder und nutzen die Technologie möglicherweise nicht, aber sie helfen uns, unsere Lösungen zu prüfen und Kosten-Nutzen-Analysen zu verstehen. Sie prüfen, inwieweit die Lösung mit unseren strategischen Zielen übereinstimmt, ob sie die betriebliche Effizienz steigert und ähnliches.

Die Führungsebene kommt in unserem Prozess etwas später, da es sein kann, dass wir kein erfolgreiches Pilotprojekt haben oder die Nutzer entscheiden, dass die Lösung für sie nicht geeignet ist. Daher ziehen wir unser Führungsteam erst am Ende hinzu, wenn ein breiterer Einsatz der Technologie gewünscht wird.

HEALTHTECH: Welchen Rat haben Sie für andere Gesundheitsorganisationen, die die Bedenken der Benutzer frühzeitig ansprechen möchten?

KOCZKA: Offene Kommunikation ist entscheidend. Wir versuchen, unsere Ziele, Prozesse und Auswirkungen des Projekts transparent zu machen und sicherzustellen, dass die Beteiligten wissen, was sie während der Implementierung und der Nutzung der Technologie erwartet.

Es ist entscheidend, die Stakeholder von Projektbeginn an einzubinden und ihnen das Gefühl zu geben, wertgeschätzt und gehört zu werden. Wir setzen häufig Beratungsausschüsse ein, je nach Projektgröße und der Anzahl der betroffenen Personen im Unternehmen. Diese Ausschüsse können kontinuierlich Feedback und Beratung geben.

Ein weiterer wichtiger Bereich sind Schulung und Training . Daher nutzen wir die Ressourcen des Anbieters, um die neue Technologie und ihre Vorteile zu erklären und bringen unsere eigenen Technik- und Architekturteams mit ein, um zu erklären, wie sich diese in aktuelle Arbeitsabläufe integrieren lässt.

Außerdem ist es wichtig, Missverständnisse über die KI-Technologie auszuräumen. Wir zeigen oft Beispiele aus der Praxis und betonen, dass KI die menschliche Arbeit unterstützen soll. Wenn wir nicht die Ersten sind, die die Technologie einsetzen, zeigen wir Beispiele, wie sich KI positiv auf andere Organisationen ausgewirkt hat, und konzentrieren uns darauf, wie dies zu einer verbesserten Patientenversorgung und betrieblichen Effizienz führt.

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HEALTHTECH: Welche Herausforderungen bestehen im Bereich der KI im Gesundheitswesen weiterhin? Was hat sich verbessert?

KOCZKA: Datenschutz und -sicherheit sind ein wichtiges Thema, insbesondere im klinischen Bereich. Wir behandeln hochsensible Patientendaten und müssen die HIPAA-Konformität sicherstellen. Diese Dinge sind zwar komplex, haben aber natürlich oberste Priorität.

Datenqualität und -standardisierung bleiben eine weitere anhaltende Herausforderung. KI-Technologien benötigen hochwertige, standardisierte Daten für effektives Lernen und Leistung. Inkonsistenzen in Datenformaten und -qualität zwischen verschiedenen Gesundheitssystemen können die KI-Entwicklung oder -Leistung behindern. Die Integration in bestehende Technologien ist ebenfalls komplex und ressourcenintensiv. Andernfalls treten Interoperabilitätsprobleme auf, insbesondere im klinischen Bereich.

Es ist auch wichtig, die klinische Wirksamkeit und Sicherheit dieser KI-Lösungen zu verstehen. Deshalb möchten wir sicherstellen, dass es solide Validierungsstudien und Praxisnachweise gibt, was, offen gesagt, für viele dieser Technologien immer noch eine erhebliche Hürde darstellt.

Die Überwindung von Voreingenommenheit ist ein weiteres Problem. Wir wissen, dass KI-Technologien bestehende Voreingenommenheiten entweder aufrechterhalten oder verstärken können, wenn sie nicht mit nicht repräsentativen Daten trainiert werden. Deshalb berücksichtigen wir bei der Entwicklung eigener KI-Technologien viel die Vielfalt unserer Patientenbasis. Dies trägt zur Diversität der Daten bei und kann solche Probleme entschärfen. Die Einbindung externer KI-Technologien kann schwierig sein, da man nicht immer sicher ist, wie die Algorithmen trainiert wurden, und versucht, Ungleichheiten in der Versorgung zu vermeiden. Manchmal kann das bedeuten, den KI-Algorithmus anhand der eigenen Daten neu zu trainieren.

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Die Akzeptanz und Einführung durch die Nutzer ist weiterhin problematisch. Wie in vielen Branchen gibt es auch hier Fachleute, die dem Einsatz dieser Technologien skeptisch oder ablehnend gegenüberstehen. Bei Northwestern Medicine möchten wir klinische Entscheidungen natürlich nicht erschweren. Daher ist die Gewährleistung von Qualität und klinischer Validierung zur Vertrauensbildung ein Schlüsselfaktor für eine erfolgreiche Einführung.

Ich denke, es besteht weiterhin regulatorische Unsicherheit. Die KI-Landschaft im Gesundheitswesen entwickelt sich weiter. Die US-amerikanische Food and Drug Administration (FDA) erlässt unterschiedliche Vorschriften, und diese werden sich wahrscheinlich ändern. Das erschwert den Marktzugang für KI-Lösungen und die Integration dieser Technologien in die Gesundheitssysteme.

Dennoch glaube ich, dass wir Ressourcengruppen sehen, die einen verbesserten und einfacheren Zugang zu hochwertigen Daten ermöglichen, was wiederum das KI-Training verbessert. Es gibt Fortschritte, die zu ausgefeilteren Algorithmen geführt haben, die große, komplexe Arbeitsabläufe im Gesundheitswesen analysieren können, was wiederum zu einer verbesserten Diagnosegenauigkeit und besseren Vorhersagefähigkeiten führt.

Mittlerweile gibt es auch zahlreiche Konsortien, die die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Organisationen stärken und Innovationen fördern. Einige dieser Gruppen gehen aus großen Branchenakteuren hervor, oder Gesundheitsdienstleister gründen eigene.