Šiandieninėje sveikatos priežiūros aplinkoje būtina valdyti pacientų duomenų privatumą. Naudodamiesi dirbtinio intelekto (AI) sveikatos priežiūros operacijose, ypač fronto biuro telefonų automatizavime ir atsakymo paslaugose, medicinos administratoriai, savininkai ir IT valdytojai turi suprasti ir laikytis duomenų privatumo įstatymų, kad išlaikytų paciento pasitikėjimą.
AI atsakymo paslaugų supratimas
AI atsakymo paslaugos siūlo automatinius sprendimus, skirtus valdyti pacientų užklausas, planuoti susitikimus ir atlikti tolesnius veiksmus. Šios paslaugos naudojasi natūralios kalbos apdorojimu (NLP) ir mašininiu mokymuisi, kad pagerintų komunikacijos efektyvumą. Tačiau sveikatos priežiūros organizacijos turi atsižvelgti į duomenų privatumo padarinius, ypač pagal tokius įstatymus kaip sveikatos draudimo perkeliamumo ir atskaitomybės įstatymas (HIPAA).
HIPAA reikšmė
HIPAA nustato nacionalinius asmens sveikatos informacijos apsaugos standartus (PHI). JAV sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai turi užtikrinti šio įstatymo laikymąsi tvarkant paciento duomenis. Duomenų pažeidimams ir toliau didėja – 678 incidentai, susiję su 500 ar daugiau įrašų per metus nuo 2023 m. Spalio mėn. Taigi HIPAA laikymasis yra labai svarbus įgyvendinant AI atsakymą į paslaugas, kad būtų užtikrinta pacientų duomenys nuo neteisėtos prieigos.
PG ir duomenų privatumo sankryža
PG ir duomenų privatumas turi veikti kartu, kad sveikatos priežiūros organizacijos galėtų išlaikyti laikymąsi. AI paslaugos, valdančios pacientų ryšius, reikalingas tvirtas saugumo priemones, kad būtų išvengta pažeidimų. Tai apima šifravimą, saugius prieigos protokolus ir darbuotojų mokymus, susijusius su geriausios duomenų privatumo praktika.
KPMG apklausa parodė, kad 63% JAV respondentų susirūpino dėl AI kompromituojant jų privatumą. Tai atspindi padidėjusį pacientų tikrinimą, kaip tvarkomi jų duomenys. Sveikatos priežiūros administratoriai turi laikytis HIPAA, bet taip pat stengtis sukurti pacientų pasitikėjimą per skaidrumą apie AI sistemas.
Atitikties taisyklės: gruntas
Nors HIPAA yra pagrindinis sveikatos priežiūros duomenų privatumo įstatymas, taip pat gali būti taikomi kiti reglamentai. Pavyzdžiui, Kalifornijos vartotojų privatumo įstatymas (CCPA) turi griežtus duomenų tvarkymo standartus, kurie gali tapti paplitę kitose valstijose keičiantis įstatymams. Organizacijos turi būti atnaujintos tiek federaliniais, tiek valstijos įstatymais, kad efektyviai valdytų atitiktį.
Sveikatos priežiūros organizacijos turėtų priimti šias strategijas, kad užtikrintų atitinkamų įstatymų laikymąsi:
- Reguliarus mokymas: Reikėtų nustatyti nuolatinį HIPAA ir kitų taisyklių švietimą, siekiant skatinti supratimą apie duomenų privatumą.
- Auditas: Periodinių auditų atlikimas gali nustatyti duomenų tvarkymo praktikos pažeidžiamumą.
- Pardavėjų valdymas: Norint užtikrinti atitiktį, būtina išsamiai įvertinti AI pardavėjus. Klausimai apie duomenų saugumą ir informacijos informacijos valdymą yra kritiniai.
- Privatumo politika: Pacientams turėtų būti pateiktas aiškus privatumo politikos, susijusios su duomenų rinkimu ir naudojimu, komunikacija.
AI integravimas į esamas darbo eigas
AI atsakymui į paslaugas, kad būtų galima efektyviai integruoti į sveikatos priežiūros darbo eigas, organizacijos turėtų užtikrinti suderinamumą su dabartine praktika. AI technologijos raida gali pagerinti veiklos efektyvumą automatizuodamas įprastas užduotis.
Patobulinta paciento patirtis
AI atsakymo paslaugos gali sustiprinti paciento patirtį, pateikdama greitą atsakymą į įprastus klausimus, o tai sumažina biuro darbuotojų darbo krūvį. Tai leidžia medicinos specialistams daugiau dėmesio skirti pacientų priežiūrai, todėl geriau pasitenkina. Tačiau duomenų privatumas turi išlikti prioritetu, o PG sistemos turėtų būti sukurtos siekiant užtikrinti saugumą ir atitiktį kiekvienoje sąveikoje.
Automatizavimas ir AI
Norėdami suprasti AI ir darbo eigos automatizavimą sveikatos priežiūros srityje, apsvarstykite šiuos aspektus:
- Įprastinių tyrimų tvarkymas: PG gali atsakyti į dažnus klausimus, tokius kaip darbo valandos ir paskyrimo patvirtinimai. Tai reiškia, kad darbuotojai gali patenkinti sudėtingesnius pacientų poreikius, išlaikydami saugią sąveiką.
- Paskyrimo planavimas: PG gali padėti supaprastinti planavimą, todėl mažiau nerodoma ir geriau optimizuotas tvarkaraštis. Tokiais atvejais pacientų duomenys turi būti tvarkomi konfidencialiai, kad būtų laikomasi įstatymų.
- Po apsilankymo stebėjimas: Automatizuotos tolesnės sistemos gali sustiprinti pacientų įsitraukimą. PG galėtų atlikti apklausas arba patikrinti paciento gerovę per saugias žinutes, jei iš anksto gautas paciento sutikimas.
- Integracija į elektroninius sveikatos įrašus (EHR): PG turėtų sklandžiai veikti su esamomis EHR sistemomis, kad būtų užtikrintas saugus paciento duomenų saugojimas ir prieiga. Ši integracija padeda sumažinti klaidas ir efektyviai apsaugo PHI.
- Prognozuojama analizė: PG gali pateikti numatomą analizę, pagrįstą pacientų duomenų tendencijomis, padėti numatyti poreikius ir pagerinti paslaugų teikimą. Tačiau numatomos analizės naudojimas turi atitikti duomenų privatumo įstatymus.
Sprendžiant galimus iššūkius
Nepaisant AI atsakymo į sveikatos priežiūros paslaugas pranašumų, kyla iššūkių dėl duomenų privatumo:
Besivystantys reglamentai
Su AI susijusios sveikatos priežiūros taisyklės keičiasi. Sveikatos priežiūros administratoriai turi būti informuoti apie naujus įstatymus, kad išvengtų neatitikimo rizikos.
Atsitiktinis atskleidimas
Atsitiktinio atskleidimo valdymas gali būti sudėtingas dinamiškose sveikatos priežiūros vietose. Organizacijoms reikia procedūrų, kad būtų sumažinta atsitiktinių pažeidimų rizika, naudojant AI technologijas, kurios dažnai sąveikauja su pacientais. Būtina mokyti darbuotojus apsaugoti pacientų informaciją visos sąveikos metu.
Nuolatinis stebėjimas ir testavimas
Norint rasti saugos spragas, būtina reguliariai bandyti AI sistemas. Organizacijos turėtų stebėti savo AI įrankius, kad būtų laikomasi ir saugumo, ir prireikus atlikti pakeitimus, kad suderintų su pramonės standartais.
Sukurti paciento pasitikėjimą per skaidrumą
Nors duomenų privatumas yra kritinis, organizacijos taip pat turėtų siekti sukurti pacientų pasitikėjimą. Skaidrumas, kaip pacientų duomenys renkami, naudojami ir saugomi, padeda suteikti pasitikėjimo AI paslaugomis. Svarbu informuoti pacientus apie duomenų praktiką ir gauti sutikimą renkant ar tvarkant duomenis.
Be to, organizacijos turėtų aiškiai pranešti apie savo duomenų privatumo politiką, kad jas būtų lengva suprasti ir pasiekti. Tai rodo įsipareigojimą apsaugoti paciento informaciją. Aiškios etinės AI naudojimo gairės pabrėžia žmonių priežiūrą ir saugumo kontrolę kaip gyvybiškai svarbią pasitikėjimo palaikymą.
AI ateitis atsižvelgiant į sveikatos priežiūros paslaugas
Kai AI tampa vis labiau būdinga sveikatos priežiūrai, organizacijos turi sutelkti dėmesį į atsakingą naudojimą, kuris atitinka dabartinius ir būsimus reglamentus. Tai apima ne tik AI technologijų įgyvendinimą, bet ir supratimą apie jų poveikį duomenų privatumui.
Sveikatos priežiūros administratoriai turėtų įvertinti platesnį AI poveikį darbo jėgos vaidmenims. Keičiantis medicininio kodavimo vaidmeniui dėl AI, norint sklandžiai integruoti, mokymo personalas bus būtinas.
Išvada: Naršymas sveikatos priežiūros paslaugų ateityje
Duomenų privatumo įstatymų valdymas naudojant AI atsakymą į JAV sveikatos priežiūros paslaugas yra nuolatinis iššūkis, reikalaujantis pagrįstų veiksmų. Pabrėždami HIPAA atitiktį, pritaikydami saugias technologijas ir būdamas skaidrus su pacientais, sveikatos priežiūros organizacijos gali veiksmingai įgyvendinti AI, gindamos neskelbtinus duomenis.
Kadangi duomenų privatumas įgyja svarbą pacientų priežiūroje, medicinos praktikos administratoriai, savininkai ir IT vadovai yra labai svarbūs užtikrinant saugią AI technologijų integraciją. Toliau tobulėjant sveikatos priežiūrai, taip pat ir strategijos, susijusios su duomenų privatumo įstatymų sprendimu, užtikrinant, kad PG paslaugos teigiamai prisidėtų prie pacientų priežiūros ir sveikatos priežiūros operacijų.
Vykdydamos atitiktį, švietimą ir įsitraukimą į pacientus, sveikatos priežiūros organizacijos gali užtikrintai priimti AI sprendimus, padidindamos veiklos efektyvumą ir duomenų saugumą.
