IBM使用开放式创新和认知计算机系统解决医疗里的棘手难题

作者:Nicole Gardner, IBM全球商业服务部的副总裁,IBM美国联邦医疗行业总监。

Nicole Gardner撰文 | 2015年12月4日

医疗领域的数据扩张速度远远超过了其他任何行业。今后两年内,预计这一领域的数据体量会几近翻倍,但其中88%的内容未经梳理组织。这些数据来自于电子病历、实验结果、患者传感器——如可穿戴设备、床头医疗设备和植入器具等。

当然,关注医疗问题的健康部门也意识到了这一状况。目前,有两种有助于最大限度挖掘此类数据的应用潜力的新方法涌现:开放式创新和认知计算系统。除了可以最大限度挖掘这些数据的应用潜力外,开放式创新还可帮助政府部门解决其他方面的难题,例如,生产效率损失、资金资源短缺、成本激增以及可预见的资金回报缺乏。除此以外,他们还可以利用开放式创新,变革提供服务和维持自身运营的方式,实现成本节省和运营效率提升。

IBM政府商业中心最近的一篇报道探讨了政府该如何综合利用技术生态系统五要素提升自身创新过程的价值:

  • 为开放式创新制定清晰的目标和期望,管理整个机构内部的资源流
  • 寻求并鼓励参与人员之间的多样互补
  • 在整个网络内营造高效的位置定位,打造积极参与的团队成员
  • 建立并维持有效的管理政策和领导,同时鼓励开放、透明的交流机制
  • 最大限度减少摩擦和官僚主义做派,同时不断监测外部状况。

在医疗领域发生的所有创新之中,认知系统(可以理解未经组织的数据,并帮助组织从中学习到有益的内容)自出现之初便受到普遍关注。大约84%接受调查的医疗机构首席高管认为认知系统将会在整个行业充当搅局者的角色 – 还有60%的医疗机构首席高管认为这一类系统缺乏普及应用所需的熟练资源和技术专长。

现在我们可以设想一下,能否这两种方法可以结合起来,将协作水平提升至全新的维度呢?开放式创新可帮助医疗机构相互学习,从而享受到创新网络扩展所带来的优势;而认知计算系统则可从专业人员培训、每一次交互活动以及不断繁荣壮大的新数据集之中学习。事实上,这二者的学习过程均从不停歇。

IBM的报告阐释了机构如何将开放式创新应用在整个医疗技术体系之中。而认知计算系统的应用,可以进一步推动创新工作。

美国退伍军人事务部(VA)的情况就很具代表性。该机构曾负责围绕其开源软件VistA HER开发新的应用方法。该部门研究发现,尽管这种软件内含有专业技术和信息,在使用这种系统进行通讯时仍然存在数据片段化和失联的情况。此外,这种软件内的很多模块都由某些代理机构或供货商自定义处理,使用起来也非常困难。

退伍军人事务部面临的主要难题是如何在其他地方部署这些内部开发的片段化代码。因此该部门将VistA转换成了一种开源软件模块。此后,这家机构即可轻松地分享其开发技术专长,同时为软件注入了一定程度的可信度——尤其是在那些正考虑投资VistA的外部医院眼中。

在应用VistA过程中,退伍军人事务部也使用了开放式创新方法。其招募并维持了一个由多个机构的成员组成的多样人才库,确保了视角的思维广度。它还建立了多个合作小组,使成员能够积极参与,将精力集中在能够得到最大限度的工作投入回报的特定领域。

退伍军人事务部可使不同的参与者形成一个复杂的关系网。所有这些步骤将会改善外部机构和私营企业的创新实践流程。我们从这一途径中学习到的是,退伍军人事务部并不能独自承担创新的责任。其将程序转换成了可利用技术生态系统的开源软件模型,从而引发了开放式创新。要想推动认知计算方法进步,同样需要这种类型的合作。

下一个逻辑步骤将会是将认知计算应用到HER设施之中,从而实现股东间的数据收集和分享,帮助发现单纯通过传统的研究或可编程系统几乎不可能发现的全新模式、机遇和可行的假设。这种做法可帮助提升患者体验、改善合作机构的合作方式、预测并攻克新兴的医疗难题。

这一领域所取得的进步让人印象非常深刻。相关机构可以基于已经融合了开放式创新实践、利用了认知计算系统强大能力的良好规范,解决困扰我们国家医疗服务供应商的诸多复杂难题。

中文版编辑:Andy Si, Med Qiao Group LLC

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