Dit artikel is geschreven in samenwerking met Qubiz
De kansen voor AI in de zorg zijn groot. Maar veel nieuwe technologie wordt verkeerd gebruikt door gebrek aan begeleiding. Wat zijn de stappen die zorgorganisaties moeten zetten voor een effectieve AI-implementatie?
Door Marcel Anghel, CEO Qubiz
Te weinig zorgorganisaties denken zorgvuldig na over ROI en structuur voordat ze overgaan tot implementatie van AI-technologie. Dit is een gemiste kans. Onze experts hebben vijf belangrijke vragen geformuleerd om de duidelijkheid en focus te verbeteren. En zo dus maximale resultaten te behalen met innovaties. Ik deel ze hieronder.
1. Waar kan AI de meeste waarde bieden?
De onderzoeks- en analysefase is bedoeld om gebieden te vinden waar AI de meeste waarde kan creëren. In een klinische omgeving is het belangrijk om elk proces stap voor stap te bekijken en te bepalen waar de kansen liggen.
Neem bijvoorbeeld het maken van aantekeningen tijdens patiëntbesprekingen. Dat kost zorgmedewerkers vaak veel tijd. Onlangs hebben we een grote organisatie geholpen de administratieve werklast te verminderen door een AI-assistent in te zetten. Die transcribeert spraakopnames en voert deze als gestructureerde informatie in hun systemen in. Deze innovatie werd samen met de zorgmedewerkers bedacht en geïmplementeerd.
2. Is AI-implementatie haalbaar?
Een zorgorganisatie kan tientallen of zelfs honderden use cases hebben. Een goed selectieproces begint met de vraag of een implementatie past bij de doelstellingen van de organisatie. En zo ja of die haalbaar is.
Als technologiepartner geven we prioriteit aan relevantie, bedrijfswaarde en een succesvol resultaat. Dat kan betekenen dat er geïnvesteerd moet investeren in gegevenskwaliteit. Soms moeten we kiezen voor een zelf gehost of cloudsysteem of zelfs bekijken hoe een AI-oplossing veilig gebruik kan maken van gegevens uit elektronische patiëntendossiers.
3. Wat is de echte bedrijfswaarde van AI?
Elk goed besluitvormingsproces verfijnt en rangschikt potentiële oplossingen. Het doel is om middelen efficiënt toe te wijzen en de grootste impact na te streven, of dat nu het verbeteren van de patiëntresultaten is of het verlichten van de administratieve last.
Een van onze meest recente projecten gebruikt ongestructureerde gegevens om standaardwerkwijzen voor de gezondheidszorg te extraheren. Hierdoor kunnen behandelaars proces-gerelateerde gegevens direct in hun eigen systemen zien. Een aanzienlijke verbetering omdat er geen spreadsheets meer nodig zijn.
4. Wat is de juiste projectgrootte?
Wie twee potentiële projecten vergelijkt, denkt misschien dat een groot en complex project aanzienlijk betere resultaten oplevert dan een kleiner, goed gepland project. Dat hoeft niet. Onze experts bepalen de kans op succes en de potentiële ROI om zo de beste beslissing te nemen.
5. Hoe kun je AI implementeren en continu verbeteren?
Implementatie is het meest complexe deel. Een technologiepartner kan je helpen om de resultaten te verbeteren door meerdere modellen te gebruiken en de resultaten van elk model te evalueren. Zoals gezegd kunnen sommige organisaties beter af zijn met een kleiner, zelf gehost model dan met een zeer complex model met slechts marginale verbeteringen.
Op deze manier zetten organisaties hun middelen slim in, terwijl ze ook de patiënttevredenheid verhogen, betere responstijden bieden en hun processen veel efficiënter maken.
Marcel Anghel is een serial entrepreneur met meer dan dertig jaar ervaring in het oprichten, managen en laten groeien van succesvolle softwareontwikkelingsbedrijven. Als CEO van Qubiz combineert hij branche-expertise met geavanceerde technologische bekwaamheid om bedrijven in diverse sectoren, zoals gezondheidszorg, logistiek en financiën, naar een hoger plan te tillen.
