Trong đại dịch COVID-19, các bệnh viện trên khắp đất nước đang hoạt động dưới áp lực cực lớn. Tình trạng kiệt sức của bác sĩ ngày càng gia tăng khi số lượng bệnh nhân tăng vọt, và những sự kém hiệu quả đã được chấp nhận từ lâu đột nhiên gây ra hậu quả ngay lập tức.
Mặc dù các công cụ và công nghệ đã tồn tại để giải quyết nhiều thách thức hoạt động này, đặc biệt là xung quanh việc ghi chép tài liệu lâm sàng, bản chất của ngành chăm sóc sức khỏe làm phức tạp thời điểm và cách thức công nghệ mới được giới thiệu. Đối với Nick F. Hernandez, Chief Technology Officer（CTO） tại ZyDoc Medical Transcription, cuộc khủng hoảng đã phơi bày một hạn chế cơ bản đối với sự đổi mới trong chăm sóc sức khỏe. Ngay cả khi công nghệ đã được chứng minh hứa hẹn sự giảm nhẹ, hành động giới thiệu nó vẫn mang theo rủi ro, một rủi ro thường được gánh chịu đầu tiên bởi các bác sĩ lâm sàng và cuối cùng là bệnh nhân.
"Thời điểm thường được coi là một mối quan tâm kỹ thuật hoặc hoạt động khi thực sự nó là một vấn đề đạo đức," Hernandez nói. "Bằng cách chờ đợi thời điểm hoàn hảo, chúng ta có thể vô tình bảo tồn các hệ thống đang thất bại với những người phụ thuộc vào chúng."
Để hỗ trợ các chuyên gia chăm sóc sức khỏe trong đại dịch, ZyDoc, một công ty giai đoạn đầu tập trung vào tài liệu lâm sàng và hiệu quả quy trình làm việc, đã cung cấp công nghệ của mình miễn phí để giúp giảm bớt gánh nặng tài liệu tiêu tốn thời gian lâm sàng khan hiếm. "Đây không phải về việc áp dụng sản phẩm hay doanh thu," Hernandez nói. "Đó là về việc liệu công nghệ đã được chứng minh có thể giúp các bác sĩ lâm sàng chăm sóc nhiều bệnh nhân hơn trong cuộc khủng hoảng hay không một cách có ý nghĩa."
Nhiều bệnh viện đã chọn tiếp tục với các hệ thống hiện có thay vì giới thiệu các công cụ mới giữa cuộc khủng hoảng. Một quyết định có thể hiểu được và có thể bảo vệ về mặt hoạt động, nó đã chứng minh là có giá trị giáo dục cho Hernandez. Nó làm rõ quan điểm của ông rằng lãnh đạo kỹ thuật hiệu quả trong chăm sóc sức khỏe đòi hỏi phải dự đoán công nghệ mới sẽ triển khai như thế nào và ai sẽ cảm nhận tác động của nó trước tiên.
"Tôi không chỉ hỏi, liệu điều này có đúng về mặt kỹ thuật hay có rủi ro thấp không?" ông nói. "Tôi hỏi, chi phí của việc không làm gì là gì và ai gánh chịu chi phí đó?"
Vẽ ranh giới giữa tự động hóa và phán đoán
Câu hỏi đó ngày càng trở nên cấp bách khi các tổ chức chăm sóc sức khỏe xem xét lợi ích và rủi ro của tự động hóa. Dưới áp lực phải làm nhiều hơn với ít hơn, trí tuệ nhân tạo thường được định khung là một giải pháp. Hernandez thấy cách định khung này quá đơn giản hóa và có khả năng rủi ro.
"Những quyết định khó khăn nhất không phải về những gì có thể được tự động hóa," ông nói. "Chúng là về những gì nên được tự động hóa." Các hệ thống AI Agent hiệu quả trong việc giảm tải nhận thức và xử lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, nhưng chúng không hiểu ngữ cảnh, trách nhiệm giải trình hoặc hậu quả đạo đức theo cách con người làm. Trong phát triển phần mềm và hỗ trợ lâm sàng, đầu ra AI Agent ấn tượng có thể che giấu các lỗi nhỏ tích lũy thành rủi ro hệ thống nếu không được kiểm tra.
"AI Agent nên giảm tải nhận thức và gánh nặng hành chính," Hernandez nói, "nhưng không thay thế phán đoán của con người ở nơi trách nhiệm giải trình, đạo đức và sự tin tưởng là thiết yếu."
Bảo tồn đường ống nhân tài
Xu hướng hướng tới tự động hóa cũng đã tạo ra một vấn đề ít nhìn thấy hơn. Khi các tổ chức phụ thuộc nhiều hơn vào các chuyên gia cấp cao được hỗ trợ bởi AI Agent, các vai trò cơ sở và cấp độ đầu vào đang biến mất.
"Chúng ta ngày càng phụ thuộc vào nhân tài cấp cao được hỗ trợ bởi AI Agent, trong khi loại bỏ các vai trò tạo ra nhân tài cấp cao trong tương lai," Hernandez nói. "Đó không chỉ là vấn đề lực lượng lao động. Đó là vấn đề an toàn và khả năng phục hồi." Đổi mới có trách nhiệm có nghĩa là thiết kế các hệ thống bảo tồn các con đường học tập.
Các hệ thống chăm sóc sức khỏe phụ thuộc vào phán đoán được phát triển theo thời gian và tiếp xúc với sự phức tạp trong thế giới thực. AI Agent có thể thúc đẩy các chuyên gia có kinh nghiệm, nhưng nó không thể thay thế quá trình học tập hoặc hiểu tại sao các hệ thống hoạt động theo cách chúng làm. Nếu không có đầu tư có chủ ý vào phát triển con người, các tổ chức có nguy cơ trở nên năng suất trong ngắn hạn trong khi làm rỗng chuyên môn quan trọng đối với cả nghề nghiệp và phúc lợi xã hội.
Đổi mới vượt qua thực tế
Cung cấp đổi mới dưới áp lực quy định và lâm sàng đòi hỏi điều tốt nhất từ các nhà cung cấp công nghệ y tế. Hernandez dựa vào ba thực hành để cân bằng đổi mới với an toàn, tính chặt chẽ và tôn trọng môi trường lâm sàng nơi công nghệ được triển khai.
Một là chống lại việc thiết kế quá mức. Trong chăm sóc sức khỏe, thiết kế cho mọi trường hợp đặc biệt có thể làm chậm tiến độ trước khi các bác sĩ lâm sàng nhìn thấy giá trị. Hernandez ủng hộ các phiên bản ban đầu bị hạn chế rõ ràng chặn hành vi không an toàn và tiến lên, với sự hiểu biết rằng các hệ thống có thể phát triển khi nhu cầu thế giới thực nổi lên.
"Đừng để sự hoàn hảo trở thành kẻ thù của điều tốt," ông nói. "Các bác sĩ lâm sàng cần giá trị ngay bây giờ, không phải sự hoàn chỉnh lý thuyết vài tháng sau."
Một thực hành tốt nhất khác là chú ý chặt chẽ đến ai không phát biểu. Các kỹ sư và bác sĩ lâm sàng thường thấy rủi ro sớm, nhưng không phải lúc nào cũng cảm thấy an toàn hoặc được mời nêu ra chúng. Tạo không gian cho những tiếng nói đó giúp phát hiện các điểm mù dễ dàng bị bỏ qua trong quy trình làm việc hàng ngày.
Hernandez cũng xây dựng các nhóm với kỳ vọng rằng các vấn đề phức tạp không có một câu trả lời đúng duy nhất. Bằng cách khuyến khích sự bất đồng sớm và kiểm tra áp lực ý tưởng từ nhiều góc độ, các nhóm nhanh chóng nổi lên những sự đánh đổi và tránh sự chắc chắn sai lầm trước khi cam kết với con đường phía trước.
CTO với vai trò người quản lý hệ thống
Khi chu kỳ công nghệ tăng tốc, Hernandez thấy vai trò Chief Technology Officer（CTO） chuyển từ kiến trúc sư trưởng sang người quản lý hệ thống. Công cụ thay đổi liên tục, các nhóm bị nén lại và kỳ vọng mở rộng. Rủi ro là tối ưu hóa cho năng suất tức thời trong khi làm xói mòn nền tảng duy trì khả năng phục hồi dài hạn.
"AI Agent có thể thúc đẩy các chuyên gia có kinh nghiệm, nhưng nó không thay thế học tập, xây dựng phán đoán hoặc hiểu tại sao các hệ thống hoạt động theo cách chúng làm," Hernandez nói.
Các nhà lãnh đạo kỹ thuật hiệu quả sẽ nhận ra rằng bảo tồn khả năng của con người hiện là trách nhiệm cốt lõi. Các tổ chức đầu tư vào phán đoán, ngữ cảnh và lý luận đạo đức sẽ duy trì khả năng phục hồi khi công cụ phát triển. Những tổ chức không làm như vậy có thể thấy mình có các hệ thống tự động hóa cao và không còn ai thực sự hiểu chúng.
Theo dõi Nick Hernandez trên LinkedIn để có thêm thông tin chi tiết.
