Proje Liderleri Yapay Zekâ Destekli Sağlık Projelerinde Güven Açığını Nasıl Kapatabilir?

Galen Low: Proje liderleri, yapay zekâ sağlık projelerinde güven oluşturmada nasıl bir rol oynar?

David Doan: Proje yöneticileri yalnızca görev dağıtan kişiler değildir. Bir yapay zekâ projesini sadece bir teknoloji çıktısı olarak değil, insan odaklı bir değişim olarak çerçevelemelidirler. Bu, teknolojiyi benim yapay zekâ projesini insanileştirmek olarak adlandırdığım yaklaşımla bütünleştirmektir.

Galen Low: Sağlık sektörünün yapay zekâyı benimsemenin yollarını bulması neden bu kadar önemli?

David Doan: Buradaki mesele nihayetinde verimlilik ve etkinlikten çok daha fazlasıdır. Bunun hasta bakımı üzerinde doğrudan bir etkisi vardır. Benimseme başarısız olursa hastaların potansiyel olarak hayat kurtarıcı müdahalelerden mahrum kalması gibi ciddi bir risk ortaya çıkar. Tahmine dayalı modelleme anlamlı sonuçlar üretmezse, özellikle yapay zekâ modelleri eksik verilerle eğitilmişse yanlış teşhisler söz konusu olabilir. Bunun sonucunda marjinalleştirilmiş gruplar daha kötü sağlık sonuçlarıyla karşılaşabilir.

Galen Low: Sağlık sektörü çok ilginç; çünkü varsayılan olarak yüksek bir titizlik gerektiriyor. Çok farklı bakış açılarına sahip çok sayıda paydaş var. Bu nedenle, insanlar için daha iyi sonuçlar sağlayan çözümler oluşturmak üzere yapay zekâyı uygulamak, oyunun en karmaşık biçimlerinden biri gibi görünüyor.

The Digital Project Manager podcast'ine hoş geldiniz — yapay zekâ çağında teslimat liderlerinin daha akıllı çalışmasına, daha hızlı teslimat yapmasına ve daha iyi liderlik etmesine yardımcı olan program. Ben Galen. Her hafta gerçek dünyadan stratejileri, yeni araçları, kanıtlanmış çerçeveleri ve proje cephelerinden zaman zaman savaş hikâyelerini ele alıyoruz. İster büyük dönüşüm projelerini yönetiyor, ister yapay zekâ iş akışlarını düzenliyor, isterse sadece kaosu kontrol altında tutmaya çalışıyor olun, doğru yerdesiniz. Hadi başlayalım.

Bugün sağlık sektöründe yapay zekânın muazzam potansiyelini ve proje liderlerinin güven oluşturmak, riskleri gündeme getirmek, etiği savunmak ve nihayetinde yapay zekâ destekli sağlık projeleri aracılığıyla hasta sonuçlarını iyileştirmek için neler yapabileceğini konuşuyoruz.

Bugünkü konuğum, Kyndryl'de Sağlık ve Kamu Sektörü Danışmanlık Ortağı Direktörü David Doan. David, 30 yılı aşkın klinik ve danışmanlık deneyimine sahip bir sağlık teknolojisi ve iş dönüşümü lideri. Kariyerine ilk 10 yıl kayıtlı hemşire olarak hasta başında başladı; ardından McKesson, Accenture, Ernst & Young şirketlerinde danışmanlık yaptı. Şu anda Kyndryl'de üst düzey yöneticiler ve bilgi teknolojileri yöneticileriyle ortak çalışarak stratejik dijital dönüşümü, yapay zekâ inovasyonunu ve değer temelli bakım girişimlerini yürütüyor.

Bunların yanı sıra David, PMI Los Angeles şubesinin başkanı, beş farklı kâr amacı gütmeyen kuruluşun yönetim kurulu üyesi ve Asian American Professional Association'da mentor. Üstelik bu, başarıları ve kazanımlarının yalnızca yarısı.

David, gerçekten çok etkileyici. Programa katıldığın için teşekkür ederim.

David Doan: Benim için zevk, Galen. Kesinlikle.

Galen Low: Hazırlanırken bir konudan diğerine geçtik ve çok geniş bir alanı ele aldık. Bu bölümde yapay zekâ ile güçlendirilmiş hasta bakımının yarattığı heyecanı ve korkuyu, her ikisini ele almak için neler yapılabileceğini konuşmak istiyorum. Yapay zekâyı doğru şekilde uygulayamazsak sağlık sektörümüz için neyin tehlikede olduğunu da ele alabiliriz.

Güvene dayalı bir çerçevenin proje liderlerinin farklı paydaş gruplarını nasıl hizalayabileceğini konuşalım. Ayrıca proje liderlerinin sağlık sektöründe önceden deneyimi olmayan kişilerin sağlık alanına nasıl girebileceğini ve bunun tersinin nasıl mümkün olabileceğini de ele alabiliriz. Sence nasıl?

David Doan: Harika. Harika tartışmalar ve harika sorular. Önümde zorlu bir iş var ama deneyimlerime dayanarak biraz içgörü sağlayabileceğimden oldukça eminim. Evet, güzel bir tartışma olacak.

Galen Low: Şimdiye kadar senin hakkında öğrendiğim bir şey varsa, o da hızlı düşündüğün ve işini çok iyi bildiğin. Bu yüzden sana meydan okuyacağım. Burada, önce etrafında bağlam oluşturabileceğimiz büyük soruyla, tek bir temel soruyla başlama geleneğimiz var.

Benim büyük sorum şu: Klinik çalışanların ve sağlık uygulayıcılarının, bakım sunma biçimlerine yapay zekânın dâhil edilmesiyle ilgili en büyük korkusu nedir?

David Doan: Harika ve son derece güncel bir soru. Bunu iki başlıkta özetleyebilirim. Birincisi, insani bağın ve muhakemenin kaybedilmesi korkusu.

İkincisi ise hesap verebilirlik korkusu. Hemşirelik kariyerime yazılı kayıt tutarak başladım. Elektronik sağlık kaydı veya elektronik tıbbi kayıt diye bir şey yoktu. Teknolojiye geçtiğimizde, ilaçları Pyxis Makinesi adı verilen bir makineden vermek bile hastayla aramızdaki bağın bir şekilde kopacağından korkmamıza neden oluyordu.

Yapay zekâ da bunu yapabilecek ileri teknolojinin başka bir örneği. Örneğin artık göğüs röntgeni veya PET taramasındaki görüntüleri okuyabilen yapay zekâ araçları, makineler ve tahmin sistemleri var. Bu da hastaya dokunamama, onu hissedememe ve insani bağı kuramama korkusunu doğuruyor. Aynı zamanda tıp ve hemşirelikteki muhakeme de önemli.

Tıp kesinlikle bir bilimdir ama aynı zamanda büyük ölçüde sanattır. Bunun için klinik ve klinik olmayan veriler gerekir. Sağlık hizmetlerindeki bulmacanın son parçası ise klinik muhakemedir. Klinik olmayan bir çalışanla, lisansına uygun şekilde çalışması gereken lisanslı bir klinisyen arasındaki farkı yaratan şey budur. Bunun yanında hesap verebilirlik duygusu da vardır.

Dolayısıyla yapay zekânın hastalarla hasta başında yapılan konuşmaların ve diyalogların, hatta doktor ziyaretlerinin veya telesağlık hizmetlerinin yerini alabileceği korkusu var. Kaybetmemeleri gereken şeyin klinik muhakeme ve karar verme yetileri olduğunu düşünüyorlar.

Bu nedenle hangi teknoloji veya araç kullanılırsa kullanılsın, bu konuya mutlaka değinmeliyiz ve süreç klinisyenlerle iş birliği içinde yürütülmeli. Tahminler üreten algoritmaların, verilerin bakım noktasında anlamlı olmasını sağlaması gerekir. Ancak klinisyenin bu veriyi ve içgörüyü anlayıp güvenme ihtiyacını da kabul etmeliyiz. Kutsal sayılabilecek klinisyen-hasta ilişkisini korumalıyız. Böylece klinisyenler karar vermeye yardımcı olan verileri ve klinik muhakemeyi hâlâ kullanabilir.

Hesap verebilirlik de önemli. Tıpta klinisyenler zarar vermemek üzere eğitilir. Yapay zekâ veya teknoloji modelinin gerçekten çalıştığından emin olmalıyız. Üretilen önerilerin kanıta dayalı kılavuzlar ve diğer saygın meslek kuruluşlarının tavsiyeleriyle tutarlı ve uyumlu olması gerekir.

Hesap verebilirlik, klinisyenlerin son incelemeyi yapabilmesine ve nihai olarak sorumlu olmaya devam etmesine dayanır. Ancak yapay zekâ sistemi, teknoloji ve bu sistemi geliştiren mühendisler de verilerin yanlış olmadığından emin olmak ve güveni desteklemek için gerekli özeni göstermelidir.

Biraz uzun oldu ama iki temel korku var diyebilirim: Birincisi insani bağın ve klinik muhakemenin kaybolması; ikincisi ise klinisyenin ve teknoloji tarafının hesap verebilirlik rolü.

Galen Low: Bunu, tıbbın bir sanat ve bilim olması üzerinden çerçevelemeni sevdim. Bazen yüksek seviyeden bakınca bunun yalnızca bilgi olduğunu düşünmek kolay. Tüm tıbbi bilgilerimizi yükleriz ve bu bilgi kullanılabilir olur diye düşünüyoruz. Ancak sağlık sektöründe birçok yıkıcı teknolojik gelişme yaşandı ve sen reçete uygulamalarından ve telesağlıktan bahsettin.

Bence cevabının önemli yanı, bizi tüm bu değişimlerin içinden geçiren temelleri göstermesi. Elektronik sağlık kayıtları ve elektronik tıbbi kayıtlar uzun bir yolculuk oldu, değil mi?

Danışmanlık yaptığım dönemde sistemler hâlâ dönüştürülüyordu. Bu yalnızca teknolojik ilerleme değil. Hâlâ güven inşa ediyor ve dikkatli davranıyoruz; çünkü yeminimiz var. Kara kutuda gerçekleşen bir şeyin her seferinde veya zamanın yüzde 90'ında iyi çalışacağını varsayamayız.

Bu yeterince iyi değil. Muhakemenin ve insani yönün korunması gerekiyor. Ayrıca tutarlılık fikri de ilginç. Yapay zekâdaki halüsinasyonları düşündüm. Benim işimde sorun olmayabilir; aynı soruyu üç kez sorup üç farklı cevap alabilirim. Bunu düzeltebilirim. Ancak hasta bakımı söz konusu olduğunda bunu doğru yapmak zorundayız ve çok dikkatli olmalıyız.

Güven, hasta deneyimi ve insanilik hakkında konuştuk. Teknolojilerin iyi nedenlerle sağlık sektörüne girdiğini de gördük. Yapay zekâ bazı açılardan farklı görünüyor. Sağlık sektörünün yapay zekâyı benimsemenin yollarını bulması neden bu kadar önemli? Burada ne tehlikede ve sağlık sektöründe yapay zekâ benimsemesinin önündeki en büyük engel nedir?

David Doan: Nihayetinde tehlikede olan şey, klinisyenlerin üyeleriyle, hastalarıyla veya sağlık hizmeti sunum ekibiyle etkileşimlerinin verimliliğinden ve etkinliğinden çok daha fazlasıdır.

Çünkü hastayı yöneten bütün bir ekip vardır ve sonuçta amaç olumlu sağlık sonuçlarıdır. Bu nedenle dikkate alınması gereken büyük sonuçlar ve etkiler bulunur. Mesele yalnızca birinin iş akışını kolaylaştırmak veya daha iyi bir deneyim sağlamak değildir. Nihayetinde bunun hasta bakımı üzerinde doğrudan etkisi vardır.

Hasta bakımı, tek bir anda uygulayıcıyla hasta arasındaki bire bir etkileşim olsa da, büyük ölçekte nüfus sağlığına dönüşür. Ayrıca beşli hedefle de uyumludur. Bu yalnızca maliyet veya erişimle ilgili değildir; klinisyen deneyimi ve hasta deneyimi de önemlidir.

Son katman ise sağlıkta eşitliktir. Yapay zekâ burada nasıl devreye giriyor? Yapay zekâ; klinik verileri, hasar taleplerine ilişkin verileri, klinik olmayan verileri, kamuya açık verileri ve diğer bilgileri kullanarak hastalıkları öngörebilir. Bu veriler, sağlayıcıların, sağlık planlarının veya ödeme kuruluşlarının hastalıkların ya da kronik durumların ilerlemesini yavaşlatmak için hızla müdahale edebileceği hasta gruplarını veya nüfusları belirlemeye yardımcı olur.

Benimseme başarısız olursa, yönetilmesi gereken ancak yönetilmeyen hastalar olabilir. Yanlış kişilerin uygun olmayan biçimde belirlenmesi de mümkündür. Hastaların ve üyelerin potansiyel olarak hayat kurtarıcı müdahaleleri kaçırması gibi ciddi bir risk doğabilir.

Makine veya modelleme aracı anlamlı sonuç üretmezse yanlış teşhisler ortaya çıkabilir. Teknolojiyi düşündüğümüzde, büyük şehirlerde yaşamayan, hastanelere erişimin kritik olduğu kırsal bölgelerde yaşayan birçok insan olduğunu da görürüz. Teknolojiyle ilgili hâlâ zorluklar yaşıyoruz.

Teknoloji mevcut olabilir ancak 5G bağlantısı, ağ bağlantısı veya internet erişimi yeterli olmayabilir. Sağlıkta eşitlikten söz ettiğimizde, ana dili İngilizce olmayan, el becerileri, eğitim düzeyi veya yaşı nedeniyle zorluk yaşayan bir kişinin herhangi bir telesağlık hizmetini kullanabilmesini bekleyebilir miyiz?

Yapay zekâdan bahsettiğimizde, tehlikede olan şey nüfusun sağlık sonuçlarıdır. En büyük engel de teknolojiye bakım alan kişinin, yani hastanın veya üyenin erişimiyle ilgili teknoloji engelleridir. Ancak klinisyenlere, bakım sunanlara ve bakım verenlere odaklanırsam, asıl meselenin güven olduğunu söyleyebilirim.

Teknoloji açısından bilgilerin iş akışına bağlanması ve bütünleştirilmesi gerekir. Bilgi iş akışına dâhil olmazsa yapay zekâ klinisyeni başka bir teknoloji kullanmaya zorlayabilir. Konuşmayı kaydetmek için küçük bir cihaz kullanılması gerekebilir. Peki bu bilgi nereye gider?

Klinisyenin doğal iş akışına gerçekten dâhil oluyor veya bilgi orada sunuluyor mu? Eğer bilgi, iş akışında kesintisiz şekilde görünmüyorsa, teknolojinin benimsenmesi artmaz. Çünkü klinisyenin hastalarla geçirdiği zamanı bozan her şey düşük benimsemeyle sonuçlanır.

Son olarak önyargılar da var. Yapay zekâ modelleri eksik veriyle, yeterli veri olmadan veya normalleştirilmemiş, standartlaştırılmamış ya da bir şekilde çarpık verilerle eğitilirse hastalar, özellikle de marjinalleştirilmiş gruplar, daha kötü sağlık sonuçlarıyla karşılaşabilir.

Dolayısıyla tehlikede olan şey, sağlık sonuçları açısından çok büyüktür. Bunun yanında klinisyenlerin teknolojiyi benimsemesi de önemlidir.

Galen Low: Özellikle hasta ve klinisyen deneyimine değinmene sevindim. Kullanıcı merkezli tasarım geçmişim var. Genellikle dijital çözümlerle bir sorunu çözmeye, bir şeyi daha verimli hâle getirmeye ve daha fazla veriden yararlanmaya çalışıyoruz. Ancak temel olarak çözümün kullanılabilir olması gerekiyor.

Bir iş akışına sorunsuz şekilde girmeli ve ek bir engel oluşturmamalı. Kayıtlı hemşire olarak hasta başında çalıştığın dönemde bunları elle yazdığını söyledin. Bu, bir sağlık çalışanına zamanının bir bölümünü geri verme fırsatı yaratıyor; böylece hasta bakımına odaklanabiliyor.

Ancak aynı zamanda daha kötü sonuçlara veya bakım sunumunda daha fazla zorluğa neden olabilecek ek bir adım da eklememeliyiz. Sağlıkta eşitlik konusunu daha önce bu şekilde düşünmemiştim. Yapay zekâ bazı alanlarda oyun alanını eşitleyebilir.

Ancak herkesin bu teknolojilere erişimi olduğunu, onlarla etkileşim kurabildiğini veya altyapının her yerde aynı olduğunu varsayamayız. Bu, sağlık sektörünü özellikle ilginç kılıyor. İş dünyasında yardımcı pilot uygulamasının belge yazmaya yardım etmesinden söz edebiliriz; ancak sağlık herkesi etkiler. Demografiler arasında, farklı yaşam koşulları arasında ve toplumun tamamında etkisi vardır.

David Doan: Kesinlikle.

Galen Low: Nüfusun farklı kesimleriyle, gerçekten önemli olan bir konuda — toplumun sağlığı, hasta sonuçları ve nihayetinde sağlık — çalışıyoruz. Önleyici bakımdan söz etmen de hoşuma gitti. Bu beni tahmine dayalı analitik düşüncesine götürdü.

Birçok işletme yıllardır bunu kullanarak geleceği öngörmeye çalışıyor. Örneğin sağlık harcaması hesabını ergonomik bir ofis sandalyesi almak için kullanabilirsin. Bu bir bakıma önleyici bakımdır. Sürekli kötü bir sandalyede oturmazsan kronik sırt ağrısı geliştirme ihtimalin azalır.

Sonra sistem üzerindeki yükü düşündüm. Sağlık yöneticileri ve sağlık liderleri bazı sorunların büyümesini önlemek istiyor. İnsanlara ihtiyaç duydukları bakımı doğru zamanda ulaştırmak istiyorlar. Ayrıca sağlık yolculuğunun ilerleyen dönemlerinde tedavi daha pahalı olabilir; erken yakalanırsa daha ucuz olabilir.

Sen hasta başında kayıtlı hemşire olarak on yıl çalıştın. Şimdi baş tıbbi görevliler, düzenleyiciler ve sağlık sektöründeki diğer karar vericilerle çalışıyorsun. Yani konuya tüm açılardan bakabiliyorsun. Güvenin hastalar, bakım verenler, klinisyenler, düzenleyiciler ve iş liderleri arasında yapay zekâ etrafında nasıl oluşturulabileceğini merak ediyorum. Tüm bu bakış açılarını uzlaştırmak için ne gerekir?

David Doan: Beni çok çalıştırıyorsun. Ancak zor soru hakkındaki bakış açımı paylaşmaktan memnuniyet duyuyorum.

Saydığın kişilerin tümü sağlık sektöründeki paydaşlardır. Sağlıkta bu hiçbir zaman tek bir kişiyle ilgili değildir; her zaman bir sağlık ekosisteminden söz ederiz. Bu ekosistemde hastalar veya üyeler tarafından görünmeyen kişiler de bulunur. Örneğin düzenleyiciler vardır.

Akreditasyon kuruluşları, Medicare ve Medicaid Hizmetleri Merkezleri veya CMS, Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezleri ve diğer kurumlar bulunur. Bunlar yönetişim ister ve ileri teknoloji kullanılsa da kullanılmasa da sunulan bakımın kaliteli ve güvenli olmasını sağlamaya çalışır.

Hastalar da güvence ister. Uygulayıcıların veya doktorların yetiştiğim kültürü ve konuştuğum dili anlayıp anlamadığını bilmek isterim. Çünkü bu, tercih ettiğim yiyecekler ve beslenme biçimiyle ilgilidir. Klinisyenler ise kanıt görmek ister.

Klinisyenler, hakem değerlendirmesinden geçmiş makaleleri incelemek üzere eğitilir. Bir bilgi teknolojileri yöneticisinin veya dijital dönüşüm yöneticisinin bir sistemi uygulamamız gerektiğini söylemesi yeterli değildir. Kanıt nedir? Bunun doğru olma ihtimalinin yüksek olduğunu gösteren araştırmalar yapılmış mıdır? Yapay zekâ halüsinasyonlarını veya yanlış teşhisleri nasıl ele alacağız?

İnsanlar ilk hastane veya ilk sağlık planı olmak istemez. Kanıt var mı? Kanıt yalnızca bir blog yazısı değildir; hakem değerlendirmesinden geçmiş makalelerdir. Bu literatürü oluşturmak zaman alır.

İş liderleri açısından konu mali performanstır. Hastane ortamı bile bir işletmedir. Bu nedenle çok pahalı ileri teknolojiler için somut ve ölçülebilir yatırım getirisi görmek isterler. Bu açığı kapatmak, şeffaflık sağlamak ve ortak bir dil oluşturarak güven inşa etmek için birkaç önerim var.

Birincisi açıklanabilirliktir. Verileri sade bir dille nasıl açıklayabiliriz? Teknoloji uzmanının, mühendisin, veri bilimcisinin veya ürün yöneticisinin klinisyenle konuşarak iş sorunlarını, fırsatları ve yapay zekânın uygulanabileceği belirli kullanım alanlarını anlamasını nasıl sağlayabiliriz?

Yapay zekânın nasıl yardımcı olacağını açıklayabilir misin? Yapay zekânın nasıl çalıştığını, hangi verileri kullandığını açıklayabilir misin? İnsanlar bunu anlarsa destek alırsın. Aynı zamanda klinisyenlerin ve iş liderlerinin soru sormasına olanak tanırsın.

Bilgi ve veriler için güvenlik önlemlerinden söz etmeliyiz. Birden çok verinin bağlantısını, bakım noktasında iş akışına nasıl sunulduğunu anlatmalıyız. Bunu her iki taraf için de sade bir dille açıklamak gerekir; çünkü klinisyen belirli bir kullanım alanını anlatırken teknoloji uzmanı bunun ne anlama geldiğini tam olarak kavrayamayabilir.

İkinci konu tasarıma dâhil olmaktır. Kullanıcı arayüzü ve kullanıcı deneyimi alanında deneyimin olduğunu söyledin. Müşterilerin sesi mutlaka duyulmalı. Bu müşteriler kimlerdir? Hastalar, hemşireler, uygulayıcılar, fizyoterapistler, eczacılar ve diğer herkes.

Bir eczacının iş akışı hemşireninkinden, hemşireninki de hekimin iş akışından farklıdır. Elektronik sağlık kaydındaki modüller farklı servisler ve birimler için farklı şekilde yapılandırılır. Tasarım, uygulama ve değişim yönetiminde kapsayıcı olunmalıdır.

Üçüncü konu yönetişimdir. İnsanlar sağlam politikalar, çerçeveler ve yönetişim yapıları olmadan yapay zekâyı uygulamaya koymak için acele ediyor. Eşitlik, adalet, önyargı, gizlilik ve hesap verebilirlik konusunda hangi güvenlik önlemlerinin ve sınırların olması gerektiğini belirlemeliyiz. Bunlar sıkıcı görünebilir ama olmadan başarılı olamazsınız.

Son olarak kültürel hikâye anlatımı var. Bütün bunlar neyle ilgili? Yapay zekâ yalnızca ölçülebilir yatırım getirisini değil, hastaların yaşamını da nasıl iyileştiriyor? Doğru yaptığını düşündüğüm müşterilerime bir örnek vereyim. Onlar teknoloji ekibine şunu söylüyor: Geliştirdiğiniz veya test ettiğiniz şeyin klinisyen ya da iş kullanıcısı tarafından nasıl kullanıldığını ve bunun hastaların olumlu deneyimine ve sağlık sonuçlarına nasıl bağlandığını anlamıyorsanız bu proje üzerinde çalışmamalısınız.

Teknoloji ekibi klinisyenlerin veya bakım verenlerin uzantısı olmalıdır. Onlar bakım verenlerin bakımını üstlenen kişiler olmalıdır. Bence güven böyle oluşur. Teknoloji yoluyla güven olmazsa insanları, süreçleri ve desteği oluşturamazsınız. Hikâye anlatımı; konuşmalar, iş birliği ve müşteri sesi aracılığıyla şeffaflık sağlar ve güveni mümkün kılar.

Galen Low: Bunu bir ekosistem olarak çerçevelemeni sevdim. Çok sayıda paydaşın bulunduğu bir ekosistemi herkes anlayabilir; özellikle de konu insanların sağlığı ve geçim kaynakları gibi gerçekten önemli bir mesele olduğunda.

Ürün ekibinin ve teknoloji ekibinin bakım verenlerin bakımını üstlenmesi fikrini de sevdim. Aslında bu tek bir resim; farklı paydaşların bu resme farklı merceklerden, açılardan ve perspektiflerden bakması gerekiyor.

Yapay zekâ destekli veya yapay zekâyla ilişkili sağlık projelerinde proje liderlerinin rolü nedir? Bu projeleri sunan kişilerin bir sorumluluğu var mı? Teknoloji uzmanlarının bakım verenlerin bakımını üstlenmesi gerektiğini söyledin. Peki proje yöneticisi, yapay zekâ sağlık projelerinde güven oluşturmada nasıl bir rol oynar?

David Doan: Bu soru benim için çok önemli; çünkü proje yönetimiyle genel olarak güçlü bir bağımız var. Beni tanıtırken de söylediğin gibi PMI Los Angeles şubesinin başkanıyım. Bu nedenle PMI'ın bazı kavramlarını ve yöntemlerini burada çerçeve içinde vurgulamak istiyorum.

Proje yöneticileri, tüm paydaşları ve proje ekibi üyelerini stratejik olarak bir araya getirir. Bu nedenle bütün yönleri görebilecekleri ayrıcalıklı ve kritik bir konumdadırlar. Proje liderleri önce stratejik olmalı, ardından klinik, iş dünyasına ait ve diğer tüm paydaşların birbirini anlamasını sağlayacak çeviriyi yapabilmelidir.

Aynı dili konuşmamız değil, birbirimizin ihtiyaçlarını, niyetlerini ve gereksinimlerini gerçekten anlamamız önemlidir. Bu koordinasyonu sağlayan kişi olarak riskleri erken ve şeffaf biçimde gündeme getirmelisiniz. Yapay zekâ projesini yalnızca bir teknoloji çıktısı olarak değil, insan merkezli bir değişim olarak çerçevelemelisiniz.

Teknolojiyi, yapay zekâ projesini insanileştirmek olarak adlandırdığım yaklaşımla bütünleştirmeliyiz. Sağlık sektöründe sunulan her şeyin üretkenliği artırması, hastalarla veya üyelerle daha fazla yüz yüze zaman geçirilmesini sağlaması ve olumlu sağlık sonuçlarına katkıda bulunması gerekir.

Her şey sonuçlarla ilgilidir. Sağlık sonuçlarının nasıl ölçüleceği ve hangi araçlara ve verilere ihtiyaç duyulacağı başlı başına bir tartışma konusudur. Proje yöneticileri yalnızca görev dağıtan kişiler değildir. İnsanlara ne zaman ve ne yapacaklarını söylemek için burada değiliz; bunu bir robot da yapabilir.

Bence proje yöneticileri vizyoner, stratejik, problem çözmeye ve eleştirel düşünmeye dayalı becerilerini yeterince kullanmıyor. Proje yönetiminde kapsam, bütçe ve takvime aşinayız. Ancak sağlıkta gerçek sonuç veya olumlu etki nedir? Hayat kurtarıyor muyuz? Hastaların yalnızca kaç yıl yaşadığını değil, yaşam kalitelerini de artırıyor muyuz? Davranışları değişiyor mu?

Bunlar olumlu sağlık sonuçlarıdır. Profesyonellerimizi daha güçlü bir topluluk oluşturmaları için güçlendirerek etkiyi nasıl düzenleyebiliriz? Paydaş ekosistemini nasıl yeniden tasarlayıp yeniden harekete geçirebiliriz? Proje liderlerinin veya yöneticilerinin rolü budur.

Özellikle sağlıkta yapay zekâyı mümkün kılan teknoloji projelerinde PMI:Next ve PMI MORE gibi bir zihniyeti benimsemek gerekir. Stratejik proje yöneticisinin sağlık teknolojisi projelerini yönetmedeki rolü son derece önemlidir.

Galen Low: Çevirmen ve çeviri yapan oyun kurucu olma fikrini sevdim. Açıklanabilirlikle de bağlantılı. Burada çok insani bir unsur var. Bunların insanlarla ilgili projeler olduğunu söyledin; teknoloji projelerini gerçekten insanileştirmemiz gerekiyor.

Kapsam, takvim ve bütçeyi yönetmeyi öğrenmekle sektörü ve içindeki insanları sonuçları etkileyebilecek kadar iyi anlamak arasında büyük bir fark var. Bu sıçrama neredeyse imkânsız görünebilir. Ancak her gün insanların bunu yaptığını görüyoruz.

Sağlık sektöründe proje yönetmiş, işlerin tamamlanmasını sağlamakla yetinmiş ve sonuçlarla ilgilenmek zorunda kalmamış kişiler MORE çerçevesine nasıl geçebilir? Projelerinin sonuçlarını ve etkisini en üst düzeye çıkarmayı nasıl düşünmeye başlayabilirler?

David Doan: Bunu bir olgunluk modeli veya eğrisi olarak düşünüyorum. Üniversiteden yeni mezun olmuş ve proje yönetimi yapmak isteyen birinin önce bir projeyi nasıl yöneteceğini öğrenmesi gerekir.

PMI, Çevik veya Scrum yöntemlerinden hangisine dayanırsanız dayanın, bunun mekaniğini ve yöntemini anlamak birkaç yıl alır. Bu konuda uzmanlaştıktan sonra proje yöneticileri işleri uykularında bile yapabileceklerini hissederler. Ancak bu, zorlanmaları ve yeni şeyler öğrenmeleri gerektiğinin bir işaretidir.

Proje koordinatörlüğünden proje yöneticiliğine, program yöneticiliğine ve portföy yöneticiliğine doğru bir gelişim vardır. Etkili projelerin yalnızca maliyet ve verimlilik açısından değil, ürün veya hizmetin daha erken sunulmasıyla son kullanıcıların bundan yararlanması ve sonuçların gerçekleşmesi açısından da düşünülmesi gerekir.

Ayrıca proje yönetiminde iyi yaptığımız şeylerin değerini de anlatmalıyız. Yatırım getirisinin yalnızca harcanan ve tasarruf edilen dolarlarla, yeniden yatışların azalmasıyla veya gelirin artmasıyla ölçülmediğini anlatmalıyız. Bunun bir nüfusu, topluluğu veya marjinalleştirilmiş bir grubu nasıl etkilediğini de sormalıyız.

Bu, proje yöneticileri için bir eylem çağrısıdır. Bu zihniyetin öğretilmesi ve eğitiminin verilmesi gerekir. Stratejik düşünür olmayan kişilere bu fırsat sağlanmalıdır. Proje yönetim ofisleri ve liderleri eğitim, fırsat ve destek sunmalıdır.

İnsanlar yaptıkları işin etkisini anlamak ister. Başarılı bir şey yaptıklarında geride bıraktıkları etkiyi bilmek isterler. Bu, güçlü bir miras duygusudur.

Galen Low: Bu soruya aldığım en açık cevap buydu. Aspirasyon taşıyor ama kimse bunu ilk gün yapmanızı beklemiyor. Bu bir olgunluk modeli ve oraya ulaşıyorsunuz.

Proje yöneticilerinin her gün yaptığı ve fark edilmeyen bazı şeylerden söz ediyoruz. Proje yönetimini yalnızca kapsam, takvim, bütçe veya parasal göstergeler olarak düşünmezsek büyük bir sıçrama olmadığını görürüz. İnsanlarla iletişim kuruyor, iş birliğini yönlendiriyor, bakış açılarını hizalıyor ve sonuçlara doğru ilerliyoruz.

David Doan: Proje yöneticilerine bir meydan okuma yapmak istiyorum. Diyelim ki sağlık sektöründe bir yapay zekâ projesine liderlik ettiniz. Projenin hedeflendiği son kullanıcıya geri dönüp teknolojinin onlar için nasıl çalıştığını hiç sordunuz mu?

Teknolojiye güvenme konusunda ne hissettiklerini sordunuz mu? Bu sorular niteliksel geri bildirim sağlar. Kullanıcılar teknolojiyi sevdiklerini ama belirli bir özelliğin olmasını istediklerini söyleyebilir. İnsan kullanıcılarla bağlantı kurmamız gereken yer burasıdır.

Proje yönetiminde bunu yeterince iyi yapmıyoruz. Başarılı bir projeyi tamamladığımızı işaretliyoruz ancak oluşturduğumuz şeylerin alıcılarına geri dönüp iyileştirme fırsatlarını konuşmuyoruz.

Galen Low: Ben de bu konuda suçluyum. Bir ajans geçmişinden geliyorum; proje biter, başka projeye geçilir ve geriye bakılmaz. Sağlık alanında bunun farklı olabileceğini düşünüyorum. Gerçek insanların yaşamlarını etkiliyorsunuz ve bir girişimin parçası olarak projeyi yeniden değerlendirme ve üzerinde yineleme yapma fırsatı var.

Sağlık sektörüne geçmek isteyen, başka sektörlerde proje yöneten kişiler için hangi becerileri veya bilgileri edinmeleri gerekir? Doktor veya hemşire olmaları gerekir mi? Eğitimlerini nereye odaklamalılar?

David Doan: Hayır, kesinlikle hayır. Herhangi bir sağlık projesine değer katmak için klinisyen olmanız gerekmez. Sağlık sektörünün dışarıdan gelen yeni bakış açılarına ve farklı sektörlerden insanların katkısına ihtiyacı var.

Proje yöneticisi olmak zaten başarı için iyi bir başlangıçtır. Proje Yönetimi Uzmanı veya PMP sertifikası aldığınızda herhangi bir sektörde proje yönetmeniz beklenir. İkinci olarak insanları etkileme ve etkili iletişim kurma becerileri önemlidir. Bunlar her sektör için geçerlidir.

Yapay zekâ ve veri okuryazarlığı da önem kazanıyor. Yapay zekâ hakkındaki her konu temel veri yönetişimi, veri normalleştirme, standardizasyon ve veri bütünlüğüyle başlar. Veri ve yapay zekâ hakkında daha fazla öğrenme isteği harika bir beceri setidir.

Sağlık sektörü yüksek düzeyde düzenlenmiştir. CMS, CDC, HIPAA ve Gıda ve İlaç Dairesi gibi düzenleyici yapıları öğrenmek gerekir. Klinik çalışanlar bile bu düzenlemeleri öğreniyor. Klinisyen olmadığınız için geride olduğunuzu düşünmeyin.

Son olarak empati gerekir. İnsanların sağlık sektörüne girmesinin arkasında genellikle kişisel bir hikâye, bir yakının yaşadığı sağlık sorunu veya ideal olmayan bir bakım yolculuğu bulunur. Bu sizi motive eder ve amacınızı besler.

Empati, klinisyen olmakla ilgili değildir. Meraklı olmanıza, alçakgönüllü davranmanıza ve teknoloji uzmanı, veri bilimcisi, altyapı çalışanı, kalite güvence çalışanı ve klinisyenler arasında bağlantı kurmanıza yardımcı olur.

Galen Low: Empati bulma fikrini sevdim. Neredeyse herkesin kendisinin, bir yakınının veya tanıdığı birinin bir sağlık yolculuğuna dair hikâyesi var. Bu hikâye merakı artırıyor ve insanları öğrenmeye yönlendiriyor.

David Doan: Çok güzel özetledin Galen.

Galen Low: Bu gerçekten eğlenceliydi. Günlerce devam edebiliriz. Ölçülebilir sağlık sonuçlarını konuşmak üzere seni tekrar ağırlamak isterim. Ama bitirmeden önce, eğlence olsun diye bana sormak istediğin bir soru var mı?

David Doan: Bu fırsatı bekliyordum çünkü ben de senden öğrenmek istiyorum. Farklı sektörlerdeki proje liderlerinden her hafta bir şeyler öğrenen ve proje yönetimini iyi bilen biri olarak, sağlık dışındaki dijital projelerde gördüğün büyük trend veya zihniyet değişimi nedir? Sağlık sektörüne derinden hâkim birinin diğer sektörlerden öğrenebileceği proje yönetimi dersi ne olabilir?

Galen Low: Bence farklı roller arasında çapraz eğitim ve çapraz etkileşim daha fazla yapılabilir. Dijital ekiplerin daha az kaynakla daha fazlasını yapması bekleniyor. Bu durum rol birleşmelerine yol açıyor. Bir kişi hem iş analisti hem proje yöneticisi veya hem müşteri yöneticisi hem iş geliştirme uzmanı olabiliyor.

Ayrıca farklı uzmanlıkların bir araya geldiğini görüyoruz. Bir projede müşteri verileri ve geri bildirimleri üzerinde doğal dil işleme çalışırken bir dilbilimciyle çalışmıştık. Farklı şeyler bilen insanların bir araya gelmesi, bir ekibin nasıl düşündüğünü çeşitlendirebilir.

Her sektörde belirli roller için aynı insanları aramaya alışıyoruz. Oysa ekipleri farklı bakış açılarını dâhil edecek şekilde değiştirebilir ve birbirimizden bilinçli olarak öğrenebiliriz. Yapay zekâ çağında birden fazla işi yapabilme becerisi önemli bir varlık olabilir.

David Doan: Bu çok faydalıydı Galen. Sağlık sektörü bunları uygulamaktan yararlanabilir. Umarım bu konuşma senin ve dinleyicilerin merakını artırır.

Galen Low: Kesinlikle.

David Doan: Sorulara ve cevaplara karşılıklı olarak katkıda bulunmak çok keyifliydi. Ben de çok şey öğrendim.

Galen Low: Ben de. Bu gerçekten harika bir sohbetti. Zaman ayırdığın için tekrar teşekkür ederim. Seni ve yaptığın işleri insanlar nereden öğrenebilir?

David Doan: LinkedIn'de oldukça aktifim. İnsanları benimle bağlantı kurmaya davet ediyorum. Son zamanlarda LinkedIn blogumu yazmaya başladım. Bu bölüm yayımlandığında muhtemelen bir blog yazım da olacak.

Blogum sağlık ve teknolojiyle sınırlı değil. Teknolojinin iş kullanıcılarının ihtiyaçlarını desteklemesi gerektiğine inanıyorum. Strateji yalnızca teknoloji tarafından yönlendirilmemeli; iş ve klinik liderler tarafından yönlendirilmelidir.

Sağlıkta eşitlik de çok önem verdiğim bir konu. Bunun nedeni yalnızca beşli hedefin bir parçası olması değil; Asyalı bir insan olarak sağlıkla ilgili kişisel deneyimlerimin bulunması. Annemin ve büyükanne ve büyükbabamın bakım yolculuklarını gördüm.

Ayrıca proje yönetimini savunuyorum. Uzun yıllardır gönüllü olarak bu alanda çalışıyorum. Proje yönetimi bakış açısını her şeye nasıl taşıyabileceğimizi, topluluğu nasıl görebileceğimizi ve yerel toplulukları küresel topluluklarla nasıl bağlayabileceğimizi yazıyorum.

Galen Low: Blogun tüm bunları bir araya getiriyor olması çok güzel. Takip etmek için sabırsızlanıyorum. LinkedIn ve blog bağlantılarını bölüm yayımlandığında ekleyeceğim. David, tekrar teşekkür ederim.

David Doan: Benim için zevkti. Sohbet için çok teşekkürler Galen.

Galen Low: The Digital Project Manager podcast'inin bugünkü bölümü burada sona eriyor. Bu sohbeti beğendiyseniz dinlediğiniz platformdan abone olmayı unutmayın. Daha fazla uygulamaya dönük içgörü, vaka çalışması ve uygulama rehberi için thedigitalprojectmanager.com adresini ziyaret edin.

Bir sonraki bölüme kadar, dinlediğiniz için teşekkürler.