Verilerden içgörü ve eyleme: Yapay zeka dönüşümünün en insani zorlukları

Birkaç yıl öncesine kadar herhangi bir süreçte günde bir milyon veri noktası toplama fikri çoğu kuruluş için anlaşılmaz bir fikirdi. Artık güçlü edinme yöntemlerinin ve uygun fiyatlı depolama seçeneklerinin ortaya çıkmasıyla birlikte, verilerle dolup taşıyoruz. Buradaki zorluk, bu tufandan içgörüleri ayıklamak ve daha sonra bunları süreçleri ve organizasyonları dönüştürecek eylemlere dönüştürmektir.

orası Yapay zeka yardımcı olabilir. Sektör ne olursa olsun, yapay zekanın verilerdeki kalıpları analiz etme ve tanımlama konusundaki benzeri görülmemiş yeteneği, satış çağrılarını daha verimli hale getirmek, fabrikalardaki israfı azaltmak ve yüksek riskli sektörlerde hayat kurtarmak gibi kuruluşların çalışma şeklini kökten değiştirmeyi vaat ediyor. Ancak gerçek yapay zeka dönüşümünü gerçekleştirmek için teknolojiyi anlamaktan çok insanları anlamamız gerekiyor.

Bilişsel bilim insanları olarak şunu fark ettik: Yapay zeka dönüşümü üç aşamadan oluşur: veri toplama, içgörü bulma ve harekete geçme. Son iki aşama, insan davranışını neyin yönlendirdiğine dair derinlemesine bir anlayış gerektirir: İnsanların belirli bir şekilde hareket etmesine neden olan korkular, motivasyonlar, önyargılar, bilişsel kapasite sınırlamaları ve diğer beyin süreçleri. Yapay zeka, verilerdeki kalıpları tanımlayabilir ancak kalıplardan içgörü elde etmek ve ardından etkili kurumsal değişim girişimlerini tasarlamak için insanları anlamak zorunludur.

Hayat kurtarmak için yapay zekayı kullanma

Yapay zeka dönüşümünün üç adımlı sürecini gerçek dünyadan bir örnekle inceleyelim. Stanford Üniversitesi’nde cerrahi profesörü olan Dr. Teodor Grantcharov, yapay zekayı ameliyathanedeki cerrahi hataları analiz etmek ve umarım azaltmak için bir araç olarak kullanmak istedi. Her ne kadar tahminler geniş ölçüde değişirçalışmalar şunu gösteriyor: 44.000 Ve 250.000 ABD’de her yıl hastalar tıbbi hata nedeniyle ölüyor. Araştırmalar, bu ölümlerin yaklaşık dörtte birinin ameliyathanedeki (OR) önlenebilir hatalardan kaynaklandığını tahmin ediyor.

Grantcharov 20 yıldır bir cerrahi işlem sırasında olup biten her şeyi analiz eden bir “ameliyathane kara kutusu” geliştiriyor. Uçuş verilerinden veya uçaklarda kullanılan “kara kutu” kayıt cihazlarından ilham aldı. ABD Sivil Havacılık Kurulu’nun tüm yolcu uçaklarında uçuş verileri kaydedicilerini zorunlu kıldığı 1957’den bu yana, bu cihazlar kazaların ve felaketlerin nedenlerinin aydınlatılmasına yardımcı oldu. Kara kutu kayıt cihazları, pilot eğitiminde, havayolu ekipmanında ve düzenleyici standartlarda yapılan değişiklikler sayesinde sayısız hayat kurtardı.

OR kara kutusu da benzer bir amaç göz önünde bulundurularak geliştirildi: Önlenebilir hataları belirlemek ve ardından bunları azaltmak için harekete geçmek. Son yıllarda, Yapay zekadaki iyileştirmeler Grantcharov’un ekibinin veri analizindeki eski darboğazın üstesinden gelmesine olanak sağladı. Elde ettikleri içgörüler, bireysel ve ekip performansını önemli ölçüde artırdı ve standart işletim prosedürlerine uyumu artırdı. Grantcharov, bu değişikliklerin kara kutunun kullanıldığı ameliyathanelerdeki morbidite, mortalite ve maliyetleri azalttığını söylüyor.

1. Adım: Veri toplama

İlk adım Yapay zeka dönüşümü bugün en kolay adım olan veri toplamaktır. Grantcharov şu ana kadar platformu ABD çapında yaklaşık 20 ameliyathaneye yerleştirdi. Ameliyathane kara kutusu, çeşitli sensörler aracılığıyla saha başına günde 1 milyona kadar veri noktası yakaladı. Bunlar arasında cerrahi prosedürlerin görsel-işitsel verileri, elektronik sağlık kayıtları ve cerrahi cihazlardan gelen girdiler yer alıyordu. Veriler ayrıca cerrahi ekibin stres seviyelerinin bir yansıması olarak kalp atış hızı değişkenliği ve kablosuz EEG’lerle ölçülen beyin aktivitesi gibi biyometrik okumalarını da içeriyordu.

Veriler zengin miktarda bilgi içeriyordu ancak Grantcharov’a göre: “Klinisyenlerin davranışlarını değiştirmek için kullanabileceği bilgilere dönüştüremezsek veriler işe yaramaz.”

2. Adım: Analiz bulma

Verilerdeki kalıpların belirlenmesi, Yapay zeka özellikle faydalıdır. Grantcharov, “İnsan beyninin tüm bu veri noktalarını sürekli olarak izlemesi ve kalıpları ve gizli ilişkileri araması imkansız” diye belirtiyor. “İşte bu noktada modern yapay zeka metodolojileri, verileri içgörülere ve eyleme dönüştürme konusunda bize gerçekten güç verebilir.”

Ancak burada insanları anlamanın da önemli olduğu yer var. Yapay zeka kazaları belirli olaylarla ilişkilendirebilir, ancak işe yarayan bir hipotez olmadığında bunların hepsi gürültüden ibarettir. Örneğin Grantcharov’un ekibi, stresin bir cerrahın bilişsel süreçlerini ve karar verme sürecini etkileyerek performansını etkileyebileceğini öne sürdü. Böylece deneyi cerrahlardan fizyolojik veriler toplamak için tasarladılar ve yapay zeka bu verileri ameliyathane kazalarıyla ilişkilendirebildi. Bulgu: Stresli cerrahların %66 daha yüksek şans hata yapmaktan.

Grantcharov ayrıca kapının açılması, telefonun çalması veya birinin dün geceki futbol maçı hakkında konuşması gibi olayları da fark etti. dikkat dağıtıcı şeyler — en yıkıcı hataların temel nedeniydi. Bu içgörüyü bulmak, beynin sonluluğunun anlaşılmasını gerektiriyordu. bilişsel kapasite.

Başka içgörüler elde etmek, ekip dinamiklerinin anlaşılmasını gerektiriyordu. Araştırmacılar zayıf iletişim kuran ve eksik iletişim kuran ekipleri gözlemlediler. psikolojik güvenlik Gerektiğinde konuşabilecekleri ve endişelerini dile getirebilecekleri inancı, cerrahın teknik beceri düzeyi ne olursa olsun daha kötü sonuçlara yol açtı. Grantcharov, “En tehlikeli ameliyathanelerden biri, kimsenin konuşmadığı veya iletişim kurmadığı sessiz ortamlardır” diyor.

Her ne kadar cerrahın becerisinin başarının en önemli belirleyicisi olduğu varsayılsa da, cerrahi ekibin teknik olmayan özellikleri, örneğin nasıl işbirliği yaptıkları veya endişelerini dile getirme konusunda kendilerini güvende hissedip hissetmedikleri, hasta sonuçlarını en güçlü şekilde etkiledi. Grantcharov, “Her şey kültüre bağlı” diyor.

3. Adım: Harekete geçmek

Yapay zeka, ameliyathane hatalarının en büyük kaynaklarının ortaya çıkarılmasına yardımcı olduktan sonra, hastaneler ve cerrahi merkezleri, en azından teoride, hataları önlemek için yeni prosedürler uygulamaya başlayabilir. Ancak önce davranış değişikliğinin nasıl gerçekleştiğini anlamaları gerekiyordu. Bir organizasyonun kültürünün tamamının başarılı bir şekilde değiştirilmesi, öncelikler, alışkanlıklar ve sistemler,

Öncelikler Bir kuruluş için en önemli kabul edilen görevler veya faaliyetlerdir ve herkesin zamanını ve dikkatini nereye odaklayacağını bilmesi için bu önceliklerin iletilmesi önemlidir. Bu durumda öncelik açıktır: Önlenebilir ameliyathane hatalarından kaçınarak hasta sonuçlarını iyileştirmek.

Alışkanlıklar çok az bilinçli düşünceyle otomatik olarak gerçekleştirilen davranışlardır. Örneğin, sessiz kalmak yerine endişelerinizi dile getirmek, eğitim ve pratikle alışkanlık haline gelebilir.

Nihayet, sistemler İstenilen davranışın gerçekleştirilmesini en kolay hale getiren prosedürler veya ilkelerdir. Örneğin, dikkat dağıtıcı unsurları azaltmak ve bilişsel kapasiteyi korumak için hastaneler, bir cerrahi prosedürün kritik adımları sırasında ilgisiz tartışmaları kısıtlayan yeni bir kural getirebilirler.

Önceliklerin, alışkanlıkların ve sistemlerin yanı sıra yapay zeka dönüşümü, kuruluştaki herkesin bir yaklaşımı benimsemesini gerektirir. büyüme zihniyeti – Başarısızlıkların, kişinin konumuna veya statüsüne yönelik bir tehdit olmaktan ziyade, daha iyiye gitme fırsatları olduğu inancı. Grantcharov, ilk başta birçok cerrahi ekibin ameliyathane kara kutusuna karşı dikkatli olduğunu ve bunun kendilerini kötü göstereceğinden veya davaya karşı savunmasız bırakacağından endişe ettiğini hatırlıyor. Ancak yavaş yavaş tutumları değişti.

“Performansımızın nesnel ölçümleri olmadan gelişemeyeceğimizi anladığımızda, bu gerçekten büyüme zihniyeti ve sürekli iyileştirme dünyasının kapılarını açar” diyor. Kendisi, bu geçişi memnuniyetle karşılayan hastanelerin yalnızca kalite ve güvenlik açısından değil, aynı zamanda verimlilik ve üretkenlik açısından da muazzam kazanımlar elde ettiğini iddia ediyor.

Ameliyathanenin ötesinde

Her sektörün insan hayatı açısından sağlık sektörü kadar risk altında olduğu söylenemez. Ancak sektör ne olursa olsun yapay zeka, verileri analiz edebilir ve bizi belirli bir süreci iyileştirmekten tüm kültürü değiştirmeye kadar eyleme yönlendiren değerli içgörülere yönlendirebilir. Ancak yapay zekayı yalnızca bir veri setine yönlendirmek, test edilmeye değer bir hipotez olmadan çok az şey ortaya çıkaracaktır.

Örneğin bir toplantı ortamında, Yapay zeka destekli cihazlar işitsel ve görsel verileri (anonimleştirilmiş ve etik bir şekilde) toplayabilir ve insani içgörülerin yardımıyla bariz olmayabilecek kalıpları tespit edebilir: Odada harika fikirleri olan sessiz insanlar var mı, ama diğerleri sürekli bunlar hakkında konuşuyor mu? ? Aşırı endişe veya stres belirtileri gösteren var mı? İnsanlar video görüşmelerinde sık sık aşağıya mı bakıyor, muhtemelen cihazlar yüzünden dikkatleri mi dağılıyor?

Bu şekilde yapay zeka, liderlerin öncelikle verimli toplantıların önündeki engelleri fark etmelerine, ardından toplantı sayısını artırmaya çalışmak gibi bunları çözmenin yollarını bulmalarına yardımcı olabilir. psikolojik güvenlik veya dikkat dağıtıcı şeyleri azaltın.

İster ameliyathanede ister toplantı odasında yapay zeka, kuruluşunuzda potansiyelin açığa çıkmasına yardımcı olabilir. Ancak ironik bir şekilde, teknoloji hayatımızda ne kadar merkezi bir rol oynarsa, insanların dünyayla nasıl etkileşime girdiğini ve onu nasıl işlediğini anlamamız da o kadar fazla oluyor.

Dr. David Rock nöroliderlik terimini icat etti ve nöroliderlik kavramının kurucu ortağı ve CEO’sudur. NöroLiderlik Enstitüsü (NLI).

Laura Cassiday, NeuroLeadership Institute’da içerik editörlüğünü yönetiyor.