Мабуть, вас не здивує, що головні AI-офіцери швидко стають звичним явищем у керівництвах компаній у сфері охорони здоров'я. Їхні посадові інструкції та навички, які вони повинні мати для успіху в цій новій ролі, такі ж складні, як і технології штучного інтелекту та машинного навчання, які вони контролюють.
Деякі організації постачальників беруть людей з глибоким досвідом у машинному навчанні та науці про дані і призначають їх CAIO – або додають ці літери до їхніх існуючих IT-заголовків. Але це може бути не найкращий підхід. Чи знають ці технологічні фахівці про охорону здоров'я? Регуляції? Бізнес-стратегію? Управління?
Це перша стаття в новій серії Healthcare IT News: Головні AI-офіцери в охороні здоров'я.
Сьогодні ми спілкуємося з Денисом Хорненком, головним радником з штучного інтелекту в UC Davis Health та генеральним директором Domelabs AI, яка надає консультації з управління AI та системи для секторів охорони здоров'я та національної безпеки і керує програмою Valid AI.
Хорненко – це керівник з більш ніж 20-річним досвідом лідерства та бізнес-стратегії на перетині охорони здоров'я та передових технологій, з акцентом на стратегію AI та управління. Він займав старші посади в Білому домі, UnitedHealth Group та Morgan Stanley.
Головний радник з AI в UC Davis Health є поточним еквівалентом головного AI-офіцера в системі охорони здоров'я. Хорненко є "радником", оскільки не бажав займати цю роль на повний робочий день, хоча він повністю інтегрований як керівник. Він працює переважно з генеральним директором, CIO та головним стратегом.
Тут Хорненко обговорює, що UC Davis Health шукала в своєму першому головному AI-офіцері, кому цей керівник буде підпорядковуватися, що в його досвіді робить його хорошим кандидатом на цю роль, як виглядає його щоденна робота – і які навички повинні мати інші керівники, які прагнуть стати головними AI-офіцерами.
Q. Як UC Davis Health звернулася до вас, щоб стати її головним AI-офіцером? Що вони шукали і кому ви будете підпорядковуватися?
A. Domelabs AI мала хороші стосунки з деякими людьми в UC та з UC Davis Health. І вони підходили до моменту, коли їхнє розуміння управління AI та потреби в ньому зріло.
Вони створили досить хороший процес нагляду за аналітикою в рамках більш широкого комітету з нагляду за медичними даними, який раніше був зобов'язаний офісом президента UC. Тож вони розширили це в аналітичну сферу. І вони шукали способи прискорити свою здатність впроваджувати технології AI більш ефективно, можливо, швидше, але забезпечуючи безпеку і не жертвуючи такими питаннями, продовжуючи розширювати свій процес управління.
Також існувала певна зацікавленість у потенційному створенні співпраці з системами охорони здоров'я та академічними медичними центрами, спрямованої на сприяння відповідальному впровадженню технологій генеративного AI та кращих практик управління AI. І це зрештою перетворилося на те, що тепер називається Valid AI, запущене минулого року.
Ідея полягала в тому, що вони хотіли, щоб головний AI-офіцер на повний робочий день допоміг їм з цими ініціативами. Я щойно вийшов з повної зайнятості в більшій організації і шукав можливість зробити щось більш незалежно та почати формувати команду і бізнес для надання таких послуг, щоб допомогти задовольнити ці потреби, які я тільки що описав – можливо, більш широко для інших систем охорони здоров'я та організацій.
Отже, врешті-решт, Університет Каліфорнії випустив запит на пропозиції, на який Domelabs AI подала заявку, і, на щастя, змогла пройти. Це був сліпий огляд. Кілька інших також подали заявки. Тож з того часу ми підтримуємо UC Davis Health та деякі ініціативи в UC загалом.
Q. Це ваша друга посада як головного AI-офіцера. Що у вашому досвіді робить вас хорошим кандидатом на цю роль? І які навички повинні мати ті, хто прагне стати головним AI-офіцером?
A. Це чудове питання, і одне, яке ми бачимо обговорюваним сьогодні досить часто. Все більше організацій думають про цю роль і залучають людей до них, забезпечуючи ці ролі та офіси. Для мене це поєднання речей.
Мій досвід та інтереси виявилися дуже сильним поєднанням для цієї ролі, оскільки вона розвивалася. Я мав великий інтерес до політики технологій, політики AI, регуляцій протягом тривалого часу, до деяких більш складних питань справедливості та упередженості AI та математичних компромісів, а також до того, як комунікувати ці речі бізнес-лідерам та політичним лідерам так, щоб вони могли зрозуміти.
Я також мав великий інтерес до передових технологій, машинного навчання, AI, науки про дані. Я провів багато часу в академічних середовищах, займаючись роботою та дослідженнями та перетинаючись з промисловістю в багатьох проектах у цій сфері. І я також провів багато часу в бізнес-стратегії. Я мав попередню кар'єру у фінансах. Я був керуючим активами та інвестиційним банкіром у різних ролях у деяких великих інвестиційних банках.
Я мав кілька стартапів, тому я був у сфері інновацій та бізнесу. Я вважаю, що всі ці сфери досвіду насправді дуже важливі, а потім поєднані з ще однією, яка є доменною експертизою для головного AI-офіцера. Я провів багато часу та роботи в сфері охорони здоров'я, пов'язаної з інформаційними технологіями охорони здоров'я.
Наявність цієї доменної експертизи в охороні здоров'я мала велике значення.
Отже, коли я виходив з Білого дому, завершуючи свою роботу як старший радник і президентський інноваційний стипендіат, працюючи над політикою AI та також реагуванням на пандемію, я був підготовлений як епідеміолог і мав певний досвід у телемедицині. Але коли я виходив з цієї ролі, з'явилася можливість працювати з United Health Group, і у них ніколи не було AI-офіцера раніше.
Отже, це був перший раз, коли ця роль була створена. Спочатку ми мали кілька розмов про те, що було б хорошим підходом для деяких з робіт, які я міг би виконати, і органічно виникло розуміння, що це важлива роль.
Я почав виконувати цю роботу і допоміг створити велику структуру управління, управляв портфелем AI для багатьох пацієнтів, разом з їхніми клінічними та бізнес-середовищами. Це поєднання навичок у AI, ймовірно, є відносно рідкісним на даний момент.
Багато організацій беруть людей з великим досвідом у машинному навчанні та науці про дані, можливо, з PhD у цих сферах, і роблять їх головними AI-офіцерами. Це може бути дещо помилковим, оскільки штучний інтелект є багатовимірною проблемою, яка охоплює багато інших сфер, включаючи цю швидко розширюючуся регуляторну середу.
Дуже важливо, щоб головні AI-офіцери мали чітке уявлення про те, як виглядає регуляторне середовище політики AI, як воно розвивається і які наслідки це має для їхніх організацій. Якщо я можу підсумувати набір навичок, регуляції політики AI є однією дійсно важливою.
Бізнес-стратегія є ще однією важливою.
Отже, ви можете перекласти багато з цих більш складних концепцій в організаційну стратегію, переконавшись, що інвестиції в AI узгоджені з більш широкою місією та стратегією організації. Розуміння технологій є важливим. Це не обов'язково має бути PhD у науці про дані, але чітке уявлення про те, що ці технології можуть робити, а що не можуть, є так само важливим, щоб допомогти забезпечити правильне мислення організації про можливості, які вони хочуть переслідувати.
Четверта сфера, як я вже згадував, є доменною експертизою. Дійсно знати свою сферу та як AI перетинається з усіма різними аспектами цієї сфери. Чи ваша сфера охорона здоров'я, чи уряд, чи фінанси, особливо в регульованих секторах, я вважаю, що критично важливо намагатися залучити людей з якомога більшою кількістю цих можливостей.
Як приклад речей у регуляторному середовищі, у нас був указ президента про AI, який вийшов минулого року в жовтні, підписаний президентом Байденом, а потім деякі додаткові вказівки від Офісу управління та бюджету, які зазвичай виходять після указу президента, які тепер вимагають, щоб усі федеральні агентства підтримували інвентаризацію AI, створювали раду з управління AI та мали головного AI-офіцера.
Отже, що багато федеральних агентств зробили, так це те, що, якщо їм було важко дійсно зрозуміти, як виглядає ця нова роль, вони взяли існуючих людей на старших технологічних посадах, можливо, головного офіцера з даних або головного технологічного офіцера, або головного інформаційного офіцера, і додали їм титул AI.
Отже, тепер хтось стає головним технологічним та AI-офіцером. Я вважаю, що це хороший крок, принаймні на даний момент, оскільки деякі з цих агентств також відкрили ролі для повноцінних автономних головних AI-офіцерів, для яких вони наразі проводять співбесіди. Я вважаю, що це еволюційна роль у тому, як вона визначається, як організації про це думають. Але я вважаю, що це дуже багатовимірна роль, і дуже важливо, щоб організації мали це на увазі.
Q. Будь ласка, опишіть AI-частину вашої роботи в UC Davis Health. В загальних рисах, що від вас очікується? І в більш конкретних термінах, як виглядає ваш типовий день?
A. Організації підходили до цієї ролі трохи по-різному тут і там. Багато з цього залежить від того, що вже існує в організації. Як я вже згадував раніше, в UC Davis Health вже була дійсно хороша основа для нагляду за AI та кілька дійсно розумних людей, які працювали над цими темами. Тоді як інші можуть мати меншу зрілість у цій сфері, головний AI-офіцер може виявитися, що робить набагато більше, щоб побудувати навіть найосновніші основи для управління AI та нагляду за AI.
В UC Davis Health вже був чудовий процес, який був досить надійним. Я зосередився більше на деяких стратегічних аспектах. Ми розробили стратегію AI.
Ми розширили дорожню карту AI, яка допомагає організації визначити області, на які вона хоче націлитися для інвестицій, і які типи можливостей AI вона хоче розвивати протягом певного етапу часу, будь то 12 місяців, 18 місяців, 36 місяців, який би період часу організація не хотіла розглянути. І я також багато думаю про освіту для різних областей організації.
Я отримав багато запитів з моменту, як почав цю роль, від різних груп, деякі в клінічній сфері, з відділу невідкладної допомоги або кардіології чи онкології або з різних областей, де люди хочуть дізнатися більше про AI.
Отже, я провів багато часу, надаючи презентації та проводячи дзвінки з лідерами в цих організаціях, щоб допомогти їм усвідомити наші зусилля на рівні підприємства, але також щоб надати освітню перспективу і, можливо, деякі пропозиції та рекомендації про те, як вони можуть розробити свої власні міні-дорожні карти впровадження AI, які більш специфічні для їхніх власних відділів.
Говорячи про те, як вони можуть думати про розвиток цих можливостей, чи то створюючи деякі речі самостійно, якщо у них є можливості та ресурси, або які типи постачальників вони можуть розглядати так само, як ми думаємо про це на більшому рівні.
Також я спілкувався з багатьма людьми з юридичного боку, які дуже зацікавлені в кращому розумінні перетину AI та комплаєнсу, перетину AI та даних, управління даними, управління даними.
Як ми можемо еволюціонувати наші процеси навколо даних, щоб забезпечити більшу готовність AI у наших даних, а також щоб у нас були відповідні різноманітні, справедливі, репрезентативні набори даних для використання з нашими AI-додатками, що є дійсно важливим для забезпечення безпеки та справедливості в тому, як ми надаємо медичну допомогу?
Для цінного БОНУСНОГО КОНТЕНТУ, якого немає в цій статті, натисніть тут, щоб подивитися відео інтерв'ю на HIMSS TV. Щоб прочитати другу частину цієї історії, натисніть тут.
Слідкуйте за висвітленням Bill у HIT на LinkedIn: Bill Siwicki Напишіть йому: bsiwicki@himss.org Healthcare IT News є публікацією HIMSS Media.
