GenAI正在幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)提高生產(chǎn)力和推進(jìn)臨床護(hù)理，但其可靠性完全取決于訓(xùn)練所用的數(shù)據(jù)。這使得醫(yī)療數(shù)據(jù)治理變得愈發(fā)重要。

AWS和《哈佛商業(yè)評論》的一項新調(diào)查顯示，多個行業(yè)的首席數(shù)據(jù)官都擔(dān)心他們的數(shù)據(jù)資產(chǎn)無法勝任這項任務(wù)。根據(jù)該調(diào)查的新聞稿，52%的受訪者認(rèn)為其組織對GenAI的準(zhǔn)備“不足”，39%的受訪者表示數(shù)據(jù)問題是阻礙他們有效擴(kuò)展AI應(yīng)用的首要挑戰(zhàn)。

然而，AWS的企業(yè)戰(zhàn)略師托馬斯·戈登表示，醫(yī)療行業(yè)的監(jiān)管框架使其在發(fā)展AI方面具有獨特優(yōu)勢?！皵?shù)據(jù)治理從根本上說是確?；颊甙踩幕A(chǔ)，”曾擔(dān)任Foundation Medicine首席信息官的戈登說道，“醫(yī)療機(jī)構(gòu)已經(jīng)需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清理和控制。因此，在很多方面，它們比其他行業(yè)更有條件發(fā)展AI?！?/p>

為何AI使醫(yī)療數(shù)據(jù)治理更加復(fù)雜?

數(shù)據(jù)治理是指確保數(shù)據(jù)高質(zhì)量、易于訪問、安全且可信的政策和標(biāo)準(zhǔn)。跟蹤和維護(hù)AI支持的技術(shù)所需的大量數(shù)據(jù)，在幾個關(guān)鍵方面使醫(yī)療數(shù)據(jù)治理更具挑戰(zhàn)性。

常見挑戰(zhàn)包括：

保持?jǐn)?shù)據(jù)集更新

醫(yī)療數(shù)據(jù)不斷變化，AI訓(xùn)練模型必須反映這些變化以確保準(zhǔn)確性。“如果你不是每天或每周更新模型，你就會錯過世界上和患者身上發(fā)生的事情?！备甑钦f道。

消除偏見

數(shù)據(jù)可能包含與性別、種族和社會經(jīng)濟(jì)地位等因素相關(guān)的偏見。Quest Software的首席現(xiàn)場技術(shù)專家蘇珊·萊恩表示，數(shù)據(jù)團(tuán)隊必須建立系統(tǒng)來識別并從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中消除這些偏見?！爱?dāng)這些數(shù)據(jù)被輸入AI用于診斷和治療建議時，數(shù)據(jù)問題只會被放大。”她警告說。

明確責(zé)任和問責(zé)

如果AI驅(qū)動的決策導(dǎo)致不良結(jié)果，那么責(zé)任應(yīng)由開發(fā)者、用戶還是系統(tǒng)本身承擔(dān)?“如果你對數(shù)據(jù)的處理情況缺乏透明度，那么你就無法知道問題的真正來源或需要修復(fù)的地方?！比R恩說道。

AI和數(shù)據(jù)治理有何益處?

穩(wěn)健的數(shù)據(jù)治理框架確保AI模型接收高質(zhì)量的信息，從而降低風(fēng)險?！皵?shù)據(jù)治理就像給AI套上一個玻璃盒子，”萊恩說道，“它提供了對AI模型輸入數(shù)據(jù)的透明度，以及誰接觸過這些數(shù)據(jù)?！?/p>

同時，AI本身也可以改善數(shù)據(jù)管理。它可以用于政策執(zhí)行和安全模式分析。例如，AI可以監(jiān)控和驗證敏感患者數(shù)據(jù)是否被正確訪問和處理。

聊天機(jī)器人可以通過幫助分析師更高效地排序和解釋大型數(shù)據(jù)集中的信息，來增強(qiáng)終端用戶體驗。

此外，機(jī)器學(xué)習(xí)工具可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)利用更大量的數(shù)據(jù)涌入。AI自動處理并從其收集的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，這使系統(tǒng)能夠持續(xù)改進(jìn)。

組織如何對AI數(shù)據(jù)治理設(shè)定現(xiàn)實期望?

戈登表示，一個常見的挑戰(zhàn)是領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為他們需要先振興組織的所有數(shù)據(jù)集，然后才能從AI工具中生成價值。相反，他鼓勵他們調(diào)整期望，并從小目標(biāo)開始：“識別一個商業(yè)機(jī)會，并專注于治理和清理解決該特定問題所需的數(shù)據(jù)?！?/p>

明確定義組織的價值觀并確保員工理解這些價值觀至關(guān)重要。這提供了必要的指南，以便當(dāng)數(shù)據(jù)異常發(fā)生時，員工能夠按照公司的期望正確識別并修復(fù)它?！癆I模型會有偏見，而修正將取決于個人做出價值判斷?！比R恩說道。

她補(bǔ)充說，醫(yī)療系統(tǒng)需要記住AI并不完美。人為干預(yù)至關(guān)重要，尤其是在確定數(shù)據(jù)異常發(fā)生的原因時?！叭绻沂轻t(yī)生，知道有一個數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊在幕后驗證數(shù)據(jù)的合理性，我會感到更安心?！比R恩說道。

誰應(yīng)主導(dǎo)AI數(shù)據(jù)治理工作?

首席數(shù)據(jù)官通常主導(dǎo)治理工作，并得到數(shù)據(jù)質(zhì)量分析師和架構(gòu)師的支持?，F(xiàn)在，還使用提示專家來更好地訓(xùn)練AI訓(xùn)練模型。

萊恩強(qiáng)調(diào)，在開始AI和數(shù)據(jù)治理工作時，數(shù)據(jù)管理專業(yè)人員應(yīng)該幫助引領(lǐng)方向：“這些人是了解數(shù)據(jù)如何移動和變化的人。我認(rèn)為依靠他們的專業(yè)知識是組織正確實施的關(guān)鍵?！?/p>

戈登補(bǔ)充說，在建立醫(yī)療AI項目時，應(yīng)該有一個多元化的團(tuán)隊參與制定管理該技術(shù)的政策和程序。這包括IT和數(shù)據(jù)團(tuán)隊、醫(yī)療專業(yè)人員以及來自法律、營銷和人力資源部門的人員。

“你需要讓參與構(gòu)建和使用AI的每個人都理解它并保持警惕，”戈登說道，并指出所有團(tuán)隊成員都有責(zé)任監(jiān)控AI以發(fā)現(xiàn)不一致之處。“這不僅是一個IT問題，而且是每個人的問題?！?/p>