Image

Генеральный директор AMA: Технологии определяют то, как мы используем здравоохранение | Новости финансового сектора здравоохранения

Согласно новому опросу Американской медицинской ассоциации (AMA), большинство врачей используют ИИ для отслеживания медицинских исследований, составления инструкций по выписке пациентов, документирования медицинских осмотров и многого другого. Dr. Hal Baker, HIMSS board member and moderator, AMA Executive VP and CEO John Whyte and Micky Tripathi, chief AI Implementation Officer, Mayo Clinic

Слева направо: доктор Хэл Бейкер, член правления и модератор HIMSS; исполнительный вице-президент и генеральный директор AMA Джон Уайт; и Мики Трипати, главный специалист по внедрению ИИ в клинике Майо.

Фото: Сьюзан Морс/HFN, HIMSS

ЛАС-ВЕГАС – Врачи должны возглавить технологическую трансформацию, особенно в области искусственного интеллекта, заявили исполнительный вице-президент и генеральный директор Американской медицинской ассоциации Джон Уайт и главный специалист по внедрению ИИ в клинике Майо Мики Трипати.

Новое исследование Американской медицинской ассоциации (AMA) показывает, что большинство врачей используют дополненный интеллект, чтобы быть в курсе медицинских исследований, составлять инструкции по выписке пациентов, документировать медицинские осмотры и многое другое. В отличие от искусственного интеллекта, дополненный интеллект использует ИИ для улучшения, а не замены процесса принятия решений человеком.

Уайт и Трипати выступили на прошедшей на прошлой неделе конференции и выставке HIMSS Global Health Conference & Exhibition в рамках сессии «От постели больного до зала заседаний совета директоров: роль врача в стратегии использования ИИ в здравоохранении».

По словам Уайта, для того чтобы сначала определить проблему, а затем выяснить, как технологии могут помочь ее решить, необходимы лидерство и ответственность со стороны врачей.

«Я думаю, это один из важнейших вопросов, — сказал Уайт. — Сейчас технологии определяют то, как мы используем здравоохранение».

По словам Трипати, проблема заключается во времени, необходимом для привлечения к процессу занятых врачей. Искусственный интеллект позволит им делать в медицине то, что раньше было невозможно, добавил он.

«Мы стараемся максимально вовлечь их в последний аспект, — сказал Трипати, — чтобы задействовать их дух».

Уайт отметил, что один из способов вовлечения врачей — это не делать внедрение новых технологий обязательным. Врачи должны заранее понимать, в чем заключается общая ценность. Им говорили, что электронная медицинская карта облегчит им жизнь, но она этого не сделала, сказал Уайт.

Инструменты терпят неудачу, потому что технология не понимает рабочий процесс, сказал Уайт.

«Технологии должны быть слугами», — согласился Трипати.

Трипати привёл пример вовлечения врачей. По его словам, клиника Майо разработала решение, помогающее рентгенологам в работе с рентгеновскими снимками, что сокращает время выявления проблем на 45 секунд на каждый снимок. Однако это сопряжено с риском при интерпретации результатов.

«Затем я начал разговаривать с рентгенологами», — сказал Трипати. Они сказали ему, что экономия 45 секунд на каждом снимке оправдывает использование этой технологии, даже с учетом времени, необходимого для оценки потенциальных рисков.

«В клинике Майо мы активно используем подход «снизу вверх»», — сказал Трипати, который входит в состав группы руководителей практики клиники Майо и участвует в разработке решений по внедрению ИИ.

Медсестры и другие медицинские работники разрабатывают идеи. Если у кого-то появляется хорошая идея, она превращается в инструмент, который они могут использовать. Это соответствует их склонности к решению проблем, сказал Трипати.

«Никто не хочет, чтобы с ним что-то делали», — сказал он.

Напишите автору по электронной почте: [email protected]

Источник: www.healthcareitnews.com

✅ Найденные теги: AMA, Генеральный, генеральный директор, Здравоохранение, новости, Технологии, Финансовый Сектор

ОСТАВЬТЕ СВОЙ КОММЕНТАРИЙ

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Абстрактная сеть из синих и красных соединений данных на темном фоне.
Человек с чемпионским поясом на сцене, презентация достижений компании.
ideipro logotyp
Визуализация закономерностей в решениях: как структура данных влияет на стиль кодирования
Диаграмма: выбор между дисперсией выборки и популяции для статистики.
Человек отдыхает в кровати, накрытый одеялом, солнечный свет падает на постель.
3D-печать металла: лазер сплавляет металлический порошок, создавая сложную деталь.
Компания Lensar расторгнет соглашение о слиянии с Alcon.
Кожаный корсет с металлическими элементами и сетчатым дизайном.
Image Not Found
Абстрактная сеть из синих и красных соединений данных на темном фоне.

Гибридное нейросимволическое обнаружение мошенничества: управление нейронными сетями с помощью правил предметной области.

Внедрение аналитической интуиции в функцию потерь в качестве дифференцируемого ограничения — и что показывает строгая многофакторная оценка при сравнении моделей на несбалансированных данных. Делиться Абстрактный Наборы данных о мошенничестве с кредитными картами крайне несбалансированы, с положительными результатами…

Мар 19, 2026
Человек с чемпионским поясом на сцене, презентация достижений компании.

Дженсен Хуанг только что поднял прогнозы продаж Nvidia Blackwell и Веры Рубин до отметки в 1 триллион долларов.

Вкратце Источник изображения: Бенджамин Фанжой / Getty Images В понедельник во время своего выступления на открытии ежегодной конференции GTC в Сан-Хосе, штат Калифорния, генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг озвучил множество цифр — в основном технических. Но был…

Мар 19, 2026
ideipro logotyp

Настойчивый план Ли Худа по переосмыслению медицины с нуля.

Автор: Эллисон Проффитт 3 марта 2026 г. | Когда Лерой Худ поднялся на трибуну на Симпозиуме по интегративной медицине в прошлом месяце, чтобы получить премию «Визионер», он сказал аудитории, что сделал 200 отжиманий, прежде чем спуститься вниз…

Мар 19, 2026
Визуализация закономерностей в решениях: как структура данных влияет на стиль кодирования

Визуализация закономерностей в решениях: как структура данных влияет на стиль кодирования

Ознакомьтесь с этим эмпирическим анализом того, как структура набора данных влияет на оконные функции, CTE, JOIN и шаблоны слияния pandas. Изображение предоставлено автором. # Введение Решая достаточное количество задач на основе данных, типичных для собеседований, начинаешь замечать…

Мар 19, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых