Майбутнє медичних технологій залежить від підвищення кваліфікації сучасної робочої сили

Співробітники витрачають свій час, коли навчання є доступним і перетворюється на можливості для кар’єрного зростання.

Автор Мішель Вестфорт, InStride

Штучний інтелект змінює спосіб проектування, створення та підтримки медичних технологій.

Уявімо, що виробник діагностики інтегрує штучний інтелект у свою платформу обробки зображень. Команди продуктів, які колись зосереджувалися на покращенні продуктивності апаратного забезпечення, тепер формують дані, які забезпечують цю платформу, і перевіряють роботу алгоритмів.

AI не замінив цих співробітників. Це змінило вигляд їхньої роботи.

Цей зсув фіксує реальну можливість, яка попереду. FDA схвалює на 43% більше алгоритмів ШІ для медичних пристроїв з року в рік. До 2030 року ринок медтехніки в США, за прогнозами, досягне 955 мільярдів доларів, а ринок штучного інтелекту в охороні здоров’я – майже 188 мільярдів доларів.

Зрештою, найбільшою перешкодою для успіху штучного інтелекту в медичних технологіях є не технологія. Це готовність робочої сили. Рішення? Переконайтеся, що ваші існуючі команди можуть впевнено працювати разом із ШІ. Це вимагає підвищення кваліфікації, яке є стратегічним, практичним і прив’язаним до реальних вимог роботи.

Чому навички ШІ важливі та як почати

Коли технології випереджають людей, наслідки виявляються у вигляді затримки запуску продукту, проблем із відповідністю, які збільшують ризик відкликання та перевірок, а також переробки, що знижує маржу. Наприклад, інженери з якості позначають результати штучного інтелекту, але важко задокументувати причину таким чином, щоб задовольнити регулятори. Команди розробників подовжують терміни перевірки, оскільки вони все ще вчаться скасовувати алгоритмічні рекомендації на основі клінічного контексту.

Створення робочої сили, готової до роботи зі штучним інтелектом, починається з розуміння того, на якому місці знаходиться ваша команда сьогодні, і оцінки того, як люди насправді взаємодіють із інструментами штучного інтелекту у своїй щоденній роботі. Спостерігайте за тим, як команди використовують інструменти штучного інтелекту під час перевірки перевірки, або попросіть інженерів пояснити, як вони приймають рішення, коли вони скасовують алгоритм. Інженер з якості, який розпізнає, коли перевірка якості ШІ позначає помилкові спрацьовування, демонструє готовність. Те ж саме робить спеціаліст із регулювання, який може сформулювати, чому рекомендація ШІ не відповідає стандартам FDA.

На основі цих спостережень створіть основу для виявлення прогалин у навичках у трьох ключових сферах: плавність даних (розуміння того, як дані формують рішення ШІ), технічні можливості (знання, коли і як використовувати інструменти ШІ) та аналітичне судження (оцінка того, коли рекомендації ШІ мають сенс у контексті).

Коли ви зрозумієте базові можливості вашої команди та де є прогалини, наступним кроком стане впровадження навчання в щоденні операції. Підвищення навичок ШІ працює найкраще, коли воно поєднує структуроване навчання з реальним застосуванням. Навички розвиваються швидше, коли співробітники можуть негайно застосувати те, що вони вивчають. Інженер-конструктор, наприклад, може пройти курс симуляції на основі штучного інтелекту та використовувати ці інструменти в активному проекті того ж тижня. Клінічні спеціалісти налагоджують плавність даних швидше, коли курсова робота пов’язана безпосередньо з роботою, яку вони вже виконують.

Підготовка до майбутнього через культуру та кар’єрну мобільність

Підвищення кваліфікації дає довгострокові результати, якщо розглядати його як бізнес-стратегію. Компанії повинні підготувати своїх людей до того, що їх чекає попереду, а співробітники повинні бачити, як розвиток навичок штучного інтелекту пов’язаний із просуванням по службі та більшою відповідальністю.

Коли навчання є доступним і перетворюється на можливості для кар’єрного зростання, люди інвестують свій час. Ми працювали над освітньою програмою Medtronic без боргів, щоб зробити її моделлю того, як ініціативи, засновані на навичках, можуть усунути фінансові бар’єри та бар’єри, пов’язані з дипломом, які часто виключають досвідчених, але обмежених у кваліфікації працівників. Компанія покрила 100% оплати за навчання, орієнтоване на кар’єру, від індивідуальних курсів до повних програм. Вплив на бізнес був очевидним. Залучено понад 3000 співробітників, 20% отримали підвищення протягом року, і компанія заощадила 13 мільйонів доларів на витратах, пов’язаних з оборотом.

Чого лідери можуть навчитися з цього успіху? Ось три уроки, які варто взяти до уваги, коли ви думаєте про те, як підвищити кваліфікацію робочої сили зі штучним інтелектом:

Підвищуйте кваліфікацію відповідно до критичних потреб бізнесу

Надайте пріоритет грамотності ШІ в таких сферах, як системи якості, контроль проектування та постринковий нагляд, де невідповідність створює найвищий ризик або може призвести до дорогих аудитів або затримок ринку.

Майте на увазі, що підвищення кваліфікації ШІ може і має виглядати по-різному на різних рівнях, тому адаптуйте формати навчання, які відповідають вашим бізнес-цілям, будь то індивідуальні курси, когортні програми чи спеціальні напрямки.

Проектуйте підвищення кваліфікації навколо реальних робочих процесів

Залучайте співробітників до створення робочих процесів ШІ для їхніх ролей. ​​Коли функціональні експерти розробляють підказки та процеси, вони стають співавторами, а не конкурентами. Цей підхід особливо важливий, коли співробітники хвилюються, що штучний інтелект загрожує їхній роботі. Визнання їх як експертів, які формують технологію, змінює наратив від заміни до вдосконалення.

Продемонструйте історії успіху, щоб зробити виплати видимими та створити імпульс. Скажімо, інженер-конструктор відвідав програму підвищення кваліфікації штучного інтелекту та використав ці нещодавно отримані знання, щоб скоротити час ітерації прототипу на 30%. Поділіться цією перемогою на зустрічах команди або внутрішніх інформаційних бюлетенях. Не менш важливо визнавати експериментування та здатність до адаптації, навіть якщо результати не ідеальні. Це створює культуру, де заохочуються спроби нових підходів.

Пов’яжіть навички з просуванням по службі

Прив’яжіть розвиток навичок ШІ до кар’єрних шляхів і просування по службі. Співробітники повинні бачити, як розвиток цих компетенцій відкриває двері до нових ролей і обов’язків. Компанії мають будувати пов’язані з кар’єрою навчальні курси, які готують людей до передових ролей у виробництві, забезпеченні якості та якості, регуляторних та сервісних ролях.

Людина + машина = стійкі інновації

Компанії, які підходять до підвищення кваліфікації ШІ таким чином, створюють робочу силу, яка розвивається так само швидко, як і сама технологія. Вигода проявляється у швидшому запуску продуктів, плавнішому регулятивному аудиті та тіснішій співпраці між розробкою та експлуатацією.

Саме так ваша організація залишається конкурентоспроможною, оскільки галузь продовжує робити прориви в нових технологіях.

Мішель Вестфорт, директор із продуктів у InStride, має понад 20 років досвіду роботи в вищій освіті в кар’єрі, яка зосереджена на розкритті доступу до освіти, від стартових програм у середній школі до кар’єрних шляхів для дорослих і від цифрових трансформацій до підвищення кваліфікації робочої сили. Її робота охоплювала маркетинг, розвиток бізнесу, розробку програм і стратегію в орієнтованих на місію організаціях, таких як The Learning House (придбана Wiley), Pivot, Navitas і Education Management Corp.

Дізнайтеся більше про внески MDO та дізнайтеся, як подати власні

Думки, висловлені в цій публікації в блозі, є лише автором і не обов’язково відображають думки компанії Medical Design & Outsourcing або її співробітників.