ต่อไปนี้เป็นบทความรับเชิญโดย Makesh Bharadwaj, CEO, Healthcare, MedTech & Life Sciences ที่ Sutherland Global
ลองนึกภาพสิ่งนี้: ก่อนที่ผู้ป่วยจะเดินเข้าไปในห้องสอบ แชทบอท AI ได้ตอบคำถามเรื่องประกันและมีการอนุมัติล่วงหน้าอย่างปลอดภัยแล้ว ในระหว่างการเยี่ยมเยือน เครื่องมือจดบันทึกแบบเรียลไทม์จะเก็บทุกรายละเอียดอย่างเงียบๆ ช่วยให้ผู้ให้บริการมุ่งเน้นไปที่การดูแลได้อย่างเต็มที่ เมื่อชำระเงิน ระบบ AI จะกำหนดรหัสการเรียกเก็บเงินที่ถูกต้องและกำหนดเวลาการนัดหมายครั้งต่อไปของผู้ป่วย ไม่ล่าช้า ไม่สับสน
เครื่องมือ AI ยังปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานและความแม่นยำในด้านผู้ให้บริการอีกด้วย ตั้งแต่การแบ่งปันบันทึกที่เร็วขึ้นระหว่างผู้ให้บริการไปจนถึงคำแนะนำการจำหน่ายอัตโนมัติและการเข้ารหัสการประกัน ช่วยให้เจ้าหน้าที่ฝ่ายธุรการมีเวลามุ่งเน้นไปที่งานที่มีมูลค่าสูงกว่าได้ รวมถึงการลด 13 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ ที่แพทย์และเจ้าหน้าที่ใช้ไปกับการอนุญาตก่อนหน้านี้ ซึ่งเป็นงานที่ แพทย์ 71% คาดว่าจะกลายเป็นหนึ่งในแอปพลิเคชั่นที่ทรงคุณค่าที่สุดของ AI สถานการณ์นี้ไม่ใช่เรื่องสมมุติ เครื่องมือเหล่านี้ได้นำไปใช้จริงแล้วในองค์กรด้านการดูแลสุขภาพในปัจจุบัน แต่หากไม่มีการป้องกันที่ชัดเจน คำมั่นสัญญาของพวกเขาอาจกลายเป็นความเสี่ยงที่สร้างความเสียหายได้อย่างรวดเร็ว โดยเปิดประตูสู่ความล้มเหลวในการปฏิบัติตามกฎระเบียบ การละเมิดข้อมูล ความเสียหายต่อชื่อเสียง และการสูญเสียความไว้วางใจของผู้ป่วย
โอกาสในการปรับปรุงขั้นตอนการบริหารและปรับปรุงการดูแลโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์อยู่ที่นี่แล้ว แต่เพื่อที่จะเก็บเกี่ยวผลประโยชน์อย่างเต็มที่ องค์กรของคุณต้องเข้าถึงด้วยความเป็นผู้นำที่แข็งแกร่ง เจตนารมณ์ที่มีจริยธรรม และการดำเนินการที่โปร่งใสตั้งแต่วันแรก
ความพยายามในการดำเนินงานสำหรับ AI ในภาคการดูแลสุขภาพ
แม้ว่า AI ในด้านการแพทย์จะมีเพิ่มมากขึ้น ตั้งแต่การวินิจฉัยไปจนถึงการสร้างภาพ แต่การนำ AI มาใช้ในกระบวนการทำงานด้านการบริหารก็รวดเร็วยิ่งขึ้นไปอีก มากกว่า 70% ขององค์กรด้านการดูแลสุขภาพกำลังสำรวจหรือใช้โซลูชัน AI เพื่อปรับปรุงการดำเนินงาน ทำให้ฟังก์ชันการบริหารมีประสิทธิภาพมากขึ้น และปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ป่วย
แต่การยอมรับเพียงอย่างเดียวไม่ได้รับประกันความสำเร็จ ปัญญาประดิษฐ์ที่มีการจัดการไม่ดีจะทำให้องค์กรมีความเสี่ยงที่สำคัญสามประการ:
- ช่องว่างการปฏิบัติตามกฎระเบียบ – กฎหมาย HIPAA และความเป็นส่วนตัวถูกสร้างขึ้นโดยคำนึงถึงการใช้งานของมนุษย์ ไม่ใช่ขนาดและความเร็วของ AI หากไม่มีโปรโตคอลการเข้าถึงข้อมูลและเส้นทางการตรวจสอบที่เข้มงวด แม้แต่แอปพลิเคชันทั่วไปก็เสี่ยงตกอยู่ในพื้นที่สีเทาด้านกฎระเบียบ
- ช่องโหว่ด้านความปลอดภัย – ในเดือนเมษายนปี 2025 เพียงเดือนเดียว จำนวนการละเมิดด้านสุขภาพเพิ่มขึ้น 371% เดือนต่อเดือน; เหตุการณ์แรนซัมแวร์เพียงครั้งเดียวสามารถส่งผลเสียต่อความปลอดภัยของผู้ป่วย และทำให้องค์กรต้องเสียค่าปรับและค่ากู้คืนนับล้าน
- การพังทลายของความไว้วางใจ – ผู้ป่วยจำนวนมากยังคงระวัง AI ในการดูแลสุขภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อบทบาทของมันไม่ชัดเจน หากไม่มีการควบคุมดูแลของมนุษย์และการเปิดเผยที่โปร่งใส องค์กรต่างๆ ก็เสี่ยงที่จะสูญเสียความไว้วางใจที่ขับเคลื่อนการมีส่วนร่วมของผู้ป่วย
เดิมพันมีความชัดเจน: AI อาจเป็นข้อได้เปรียบทางการแข่งขันหรือเป็นจุดอ่อนที่มีค่าใช้จ่ายสูง สิ่งที่สร้างความแตกต่างคือการเป็นผู้นำ
3 ขั้นตอนในการนำ AI มาใช้อย่างมีความรับผิดชอบ
คุณค่าที่แท้จริงของ AI ได้รับการปลดล็อคผ่านการปฏิบัติการอย่างมีความรับผิดชอบของ AI ต่อไปนี้เป็นขั้นตอนเชิงรุกสามขั้นตอนที่องค์กรของคุณสามารถทำได้เพื่อเป็นแนวทางในการใช้ AI การรักษาความปลอดภัย และการตรวจสอบ
จัดตั้งสภาความปลอดภัย
องค์กรด้านการดูแลสุขภาพใดๆ ที่ใช้ AI ควรจัดตั้งสภาความปลอดภัยข้ามสายงานร่วมกับผู้นำจากฝ่ายกฎหมาย การปฏิบัติตามกฎระเบียบ ไอที การดำเนินงานทางคลินิก และการกำกับดูแลข้อมูล ทีมนี้มีหน้าที่รับผิดชอบในการสร้างนโยบายที่ชัดเจนเกี่ยวกับการประเมินและการกำกับดูแล AI ในองค์กรของคุณ
ซึ่งรวมถึงการกำหนดกรณีการใช้งานที่ยอมรับได้ การสร้างกระบวนการตรวจสอบ และการตั้งค่าพารามิเตอร์สำหรับการเข้าถึงข้อมูลและการตรวจสอบแบบจำลอง สิ่งสำคัญไม่แพ้กันคือ นโยบายเหล่านี้จำเป็นต้องได้รับการสื่อสารระหว่างแผนกต่างๆ เพื่อให้แต่ละทีมรู้ว่า AI ถูกนำมาใช้อย่างไรและเพราะเหตุใด
ด้วยเทคโนโลยีและกฎระเบียบที่เปลี่ยนแปลงไป สภานี้ควรทบทวนและอัปเดตนโยบายเป็นประจำเพื่อให้แน่ใจว่าองค์กรของคุณยังคงปฏิบัติตามและสอดคล้องกับความคาดหวังของผู้ป่วย
ใช้โมเดล AI แบบปิด
เครื่องมือ AI ที่ใช้ข้อมูลผู้ป่วยมีความเสี่ยงเพิ่มขึ้นจากการละเมิดความปลอดภัยหรือการใช้งานในทางที่ผิด เพื่อป้องกันสิ่งนี้ องค์กรของคุณควรจัดลำดับความสำคัญของโมเดลแบบปิด – ระบบที่เก็บข้อมูลไว้ในโครงสร้างพื้นฐานของคุณและจำกัดการเข้าถึงของบุคคลที่สาม
โมเดลแบบปิดช่วยให้แน่ใจว่า PHI จะไม่ถูกแชร์กับภายนอก ใช้เพื่อฝึกอัลกอริธึมเชิงพาณิชย์ หรือจัดเก็บบนแพลตฟอร์มสาธารณะ การเข้าถึงจะจำกัดเฉพาะบุคลากรที่ได้รับอนุญาต และรักษาการปฏิบัติตาม HIPAA และโปรโตคอลการรักษาความลับภายในขององค์กรของคุณ
ตัวอย่างเช่น เครือข่ายโรงพยาบาลที่ใช้โมเดลปิดสามารถใช้เครื่องมือ AI ได้อย่างปลอดภัยสำหรับการประมวลผลการเคลมหรือการตรวจสอบรหัสประกัน โดยไม่มีความเสี่ยงที่ข้อมูลผู้ป่วยจะออกจากระบบนิเวศ การทำเช่นนี้จะรักษาการควบคุมข้อมูลที่ละเอียดอ่อนที่เข้มงวดยิ่งขึ้น และความมั่นใจที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นว่าจะยังคงได้รับการปกป้องอยู่
ให้ผู้คนอยู่ในวง
แม้ว่า AI จะสามารถช่วยเหลืองานทางคลินิกและการบริหารได้ แต่อำนาจขั้นสุดท้ายควรขึ้นอยู่กับผู้เชี่ยวชาญที่มีคุณสมบัติเหมาะสมเสมอ การควบคุมดูแลโดยมนุษย์ในทุกขั้นตอนของการเดินทางของผู้ป่วยมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรักษาความถูกต้อง ความรับผิดชอบ และความสมบูรณ์ทางคลินิกทั่วทั้งองค์กรของคุณ
นอกจากนี้ยังเป็นกุญแจสำคัญในการรักษาความไว้วางใจของผู้ป่วย ผู้ให้บริการที่อธิบายอย่างชัดเจนว่า AI ถูกนำมาใช้ที่ไหน และมีประโยชน์ต่อผู้ป่วยอย่างไร ไม่ว่าจะเป็นการลดข้อผิดพลาดในการเรียกเก็บเงินหรือให้เวลาพูดคุยกับแพทย์มากขึ้น จะช่วยสร้างความไว้วางใจและการมีส่วนร่วมที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น
กำหนดมาตรฐานสำหรับการใช้งาน AI ที่เชื่อถือได้
AI เพิ่มความคล่องตัวในการจัดทำเอกสาร เร่งการเรียกเก็บเงิน และลดต้นทุนการบริหารจัดการ สร้างความได้เปรียบที่วัดผลได้สำหรับทั้งผู้ป่วยและผู้ให้บริการ เมื่อนำไปใช้อย่างรอบคอบ จะช่วยลดต้นทุนและทำให้ทีมมีเวลามุ่งเน้นไปที่สิ่งที่สำคัญที่สุด: การส่งมอบการดูแลสุขภาพคุณภาพสูง
แต่หากไม่มีการกำกับดูแล ผลกำไรเหล่านี้ก็สามารถคลี่คลายได้อย่างรวดเร็ว การละเมิดความปลอดภัยและความไว้วางใจของผู้ป่วยที่เสียหายเป็นเพียงผลที่ตามมาที่อาจเกิดขึ้นจากการก้าวไปข้างหน้าโดยไม่สร้างแนวทาง AI ที่แข็งแกร่ง
ในขณะที่การนำ AI ไปใช้ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพเร่งตัวขึ้น องค์กรที่มีความคิดก้าวหน้าส่วนใหญ่จะไม่เพียงแค่นำเครื่องมือใหม่ๆ มาใช้เท่านั้น แต่ยังจะกำหนดกรอบการทำงานที่รอบคอบเพื่อเป็นแนวทางอีกด้วย ตอนนี้เป็นเวลาที่จะพัฒนา AI อย่างรับผิดชอบ เพื่อให้ความสมบูรณ์ในการปฏิบัติงานและการดูแลผู้ป่วยที่เป็นเลิศสามารถก้าวไปข้างหน้าร่วมกัน
เกี่ยวกับ มาเกช ภราดวาจ
Makesh Bharadwaj เป็นกรรมการผู้จัดการที่ Sutherland’s Healthcare Practice ซึ่งเขาเป็นผู้นำในการเร่งการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลสำหรับผู้ชำระเงิน ผู้ให้บริการ ลูกค้าเทคโนโลยีการแพทย์ และวิทยาศาสตร์ชีวภาพ ด้วยประสบการณ์กว่า 30 ปีในการเปลี่ยนแปลงธุรกิจและเทคโนโลยี การควบรวมและซื้อกิจการ การให้คำปรึกษา การดำเนินงาน และการให้บริการ Makesh มีประวัติที่พิสูจน์แล้วในการขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลและการเติบโตของธุรกิจในด้านการดูแลสุขภาพ เทคโนโลยีการแพทย์ และวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิต