Note de l’éditeur : ceci est la deuxième partie de notre entretien avec Craig Kwiatkowski. Pour lire la première partie, cliquez ici.
Cedars-Sinai, l’important système de santé californien, dispose d’une variété de programmes d’intelligence artificielle déployés ou en préparation. Elle est en avance sur le marché dans le domaine de l’IA dans le domaine de la santé.
Craig Kwiatkowski est directeur de l’information chez Cedars-Sinai, dirigeant les équipes qui mettent en place l’IA conçue pour améliorer les soins et aider les patients et les prestataires.
Dans l’interview d’aujourd’hui, nous discutons avec Kwiatkowski, titulaire d’un doctorat en pharmacie, de certains des outils d’IA utilisés dans le système de santé. Il décrit comment il mesure le succès des initiatives basées sur l’IA et comment l’IA peut contribuer à faire progresser l’équité en santé. Plus précisément, il montre comment Cedars Sinai Connect, une application de soins primaires basée sur l’IA, s’attaque aux préjugés de l’IA et forme des ensembles de données qui reflètent diverses populations.
Q. Quels outils d’IA utilisez-vous ou déployez-vous chez Cedars Sinai et qui semblent particulièrement prometteurs ?
UN. Nous nous concentrons sur les outils qui peuvent aider à réduire les frictions, à améliorer l’efficacité et à simplifier les choses, franchement, pour aider nos soignants, nos cliniciens et nos patients. Les opportunités ne manquent pas dans la catégorie de l’IA générative.
Une chose qui me passionne est la documentation ambiante, parfois appelée scribe ambiant ou scribe virtuel. Cette technologie semble très prometteuse et je suis plutôt optimiste à son sujet. Nous testons ces outils depuis un moment. Les retours ont été solides jusqu’à présent.
De nombreux médecins trouvent que les outils ambiants facilitent la charge cognitive et l’administration de la rédaction de notes, et nous avons commencé à le constater à mesure que nous diffusons ces outils. Nous avons également remarqué que cela ne fait pas toujours gagner du temps dans tous les cas, mais cela leur facilite la tâche et combat le facteur d’épuisement professionnel. Et cela leur permet de se concentrer davantage sur le patient et moins sur l’ordinateur, ce qui est évidemment important.
L’un des médecins avec qui j’ai parlé a décrit Ambient comme un très bon étudiant en médecine. Cela ne rend pas tout parfait, mais c’est vraiment bien et cela les aide presque à avoir un scribe à côté, pour ainsi dire.
Mais nous avons également commencé à comprendre que ce n’est pas pour tout le monde. Certains médecins disposent d’un flux de travail très efficace utilisant des outils, des modèles, des phrases et beaucoup de mémoire musculaire actuels, pour parcourir leurs notes et recueillir les informations dont ils ont besoin. Et c’est plus efficace de cette façon que de devoir lire la prose et tout le langage qui pourrait exister dans une note générée par l’IA.
Nous voyons ces thèmes autour de certains des autres outils que nous avons testés. Comme les capacités du projet dans le panier. Le contenu généré par l’IA est vraiment bon et complet, mais il a tendance à être un peu plus verbeux.
L’autre technologie qui nous passionne et que nous commençons à utiliser est celle des gardiens virtuels et des soins infirmiers virtuels, qui utilisent certaines capacités d’IA et de visualisation pour fournir des alertes et une gestion plus proactive à mesure que ces ratios commencent à changer. Et cela semble avoir un très grand potentiel pour améliorer l’efficacité, les soins et l’aide en matière de dotation en personnel.
Franchement, nous sommes également enthousiasmés par le travail prévu et en cours concernant l’accès des patients et l’expansion de nos outils virtuels, nous demandant encore une fois comment pouvons-nous faciliter la tâche, non seulement pour les soignants et le personnel, mais aussi pour les patients. eux-mêmes et recevoir des soins plus facilement ?
Q. Comment mesurez-vous le succès des initiatives basées sur l’IA ?
UN. Nous le traitons de manière très similaire ou cohérente avec la façon dont nous mesurons toute technologie ou nouvelle solution. Il est peut-être bon de nous rappeler que nous pouvons continuer à nous appuyer sur bon nombre des méthodes les plus éprouvées que nous avons déployées et utilisées pour mesurer la technologie au fil des ans.
Nous cherchons à développer des KPI et des mesures, puis nous mesurons les performances de l’initiative par rapport à ces critères. Et ces critères sont généralement liés au problème que nous essayons de résoudre, ainsi qu’au retour sur investissement que nous espérons obtenir de la solution.
Et donc ces mesures de résultats devraient être assez claires. Dans l’exemple que j’ai mentionné dans le cas de l’accès, nous examinerions probablement le prochain rendez-vous disponible, ou si nous cherchons à étendre les capacités de planification numérique, il s’agit d’un simple numérateur-dénominateur et d’un pourcentage de l’endroit où nous nous trouvons par rapport à l’endroit où nous nous trouvons. veut être. Ces choses sont donc généralement assez claires.
Ce qui devient parfois un peu plus difficile, c’est que nous n’avons pas toujours de référence, que nous n’avons pas toujours de paramètres de référence, ou que cela peut être quelque chose d’un peu plus difficile à mesurer. Dans les cas où nous le pouvons, nous chercherons à rassembler rapidement ces lignes de base ou à faire des suppositions éclairées pour des extrapolations comme mesure pour le nouvel outil.
Dans le cas de la documentation ambiante, il n’est pas toujours facile de quantifier ou de mesurer le bien-être ou l’épuisement professionnel des médecins. Le turnover est certainement un moyen, mais il existe une échelle mobile d’épuisement professionnel qui peut ne jamais être signalé ou conduire à un turnover. Il s’agit donc d’essayer de mesurer si vous ne le faites pas déjà.
Les enquêtes sont un moyen d’y parvenir, les échelles de bonheur, d’intention de rester, etc. Mais il existe également d’autres mesures et notes de substitution que nous pouvons examiner et qui sont des aspects de la rédaction de notes : le temps passé en pyjama, le temps passé en dehors du travail, le temps total et la documentation. Il existe donc des moyens d’obtenir l’information et de mesurer cette valeur, mais cela nécessite un peu plus d’intentionnalité dans certains cas, et peut-être une certaine créativité pour laquelle nous n’avons pas toujours été proactifs.
Q. Comment l’IA peut-elle contribuer à faire progresser l’équité en santé ?
UN. L’IA peut aider de plusieurs manières. Il peut analyser de grandes quantités de données sur la santé pour identifier les disparités en matière d’accès et de résultats et peut contribuer à personnaliser les soins. L’automatisation de l’IA peut rendre les systèmes plus efficaces et, espérons-le, améliorer l’accès et la disponibilité.
Un bon exemple de cela est quelque chose que nous avons fait ici au Ceder’s Sinai appelé CS Connect, qui est une option de soins de santé virtuels qui dispose de médecins disponibles 24h/24 et 7j/7 pour les soins urgents, les soins le jour même et uniquement les soins primaires de routine. Cela contribue à atténuer les problèmes de capacité au sein de nos sites physiques. Et il donne accès aux personnes à tout moment et en tout lieu où elles ont besoin de soins.
Il existe une admission guidée qui répond de manière dynamique aux questions et réponses que le patient suivra au cours du processus d’admission. Ils peuvent voir des informations sur leur diagnostic potentiel, puis ils ont le choix de consulter ou non un médecin.
Nous avons récemment élargi cette offre aux enfants à partir de trois ans, ainsi qu’aux hispanophones, élargissant ainsi le bassin de personnes pouvant utiliser ces outils pour recevoir des soins.
Q. Comment Cedars Sinai Connect s’attaque-t-il aux préjugés de l’IA et forme-t-il l’IA sur des ensembles de données qui reflètent diverses populations ?
UN. Nous savons que l’efficacité de ces grands modèles de langage et outils d’IA dépend fortement de la qualité et de la diversité des données sur lesquelles ils ont été formés. Nous savons que plus nous incluons de données démographiques et géographiques variées, plus nous serons en mesure de contrôler certains biais. Si les populations sont sous-représentées, nous pouvons avoir une prédiction biaisée.
Nous savons donc que c’est important, tout comme le volume de données nécessaires à la formation et à la surveillance de ces outils pour CS Connect. La technologie d’IA a été développée par une société israélienne appelée K Health, et nous avons en quelque sorte co-construit l’expérience de l’application avec eux. Encore une fois, revenons à la question « construire ou acheter ».
Nous avons constaté une lacune sur le marché et avons décidé de construire. Mais l’IA a été initialement formée sur des populations de patients en Israël, et ces populations sont évidemment très différentes des personnes au sein de notre communauté ici à Los Angeles, puis dans toute la Californie où l’outil est disponible.
Ainsi, reconnaître qu’il existe des méthodes et des approches mathématiques pour ajuster les ensembles de données et la formation afin de garantir que nos populations sont prises en compte pour contrôler ce genre de biais, c’est aussi la prise de conscience croissante que les données et la formation sont locales, et elles doivent l’être.
Et nous devons en tenir compte lorsque nous construisons ces outils, ainsi qu’une formation continue et une surveillance des modèles au fur et à mesure de leur déploiement. Au fur et à mesure du déploiement de CS Connect, environ 10 000 patients ont utilisé l’outil et environ 15 000 visites. Tous ces patients et visites contribueront à la formation continue et à l’amélioration des modèles, ce qui, espérons-le, continuera à améliorer la précision et à maintenir la sécurité et la solidité de la solution au fil du temps.
Note de l’éditeur : il s’agit du huitième d’une série d’articles sur les principales voix de l’informatique de la santé qui discutent de l’utilisation de l’intelligence artificielle dans les soins de santé. Pour lire le premier article sur le Dr John Halamka à la clinique Mayo, cliquez ici. Pour lire la deuxième interview, avec le Dr Aalpen Patel chez Geisinger, cliquez ici. Pour lire le troisième, avec Helen Waters de Meditech, cliquez ici. Pour lire le quatrième, avec Sumit Rana d’Epic, cliquez ici. Pour lire le cinquième, avec le Dr Rebecca G. Mishuris du Mass General Brigham, cliquez ici. Pour lire le sixième, avec le Dr Melek Somai du Froedtert & Medical College of Wisconsin Health Network, cliquez ici. Et pour lire le septième, avec le Dr Brian Hasselfeld de Johns Hopkins Medicine, cliquez ici.
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