בנוף הטכנולוגי של מערכות הבריאות המתפתח במהירות, הבנת פרוטוקולים חדשים היא חשובה יותר מתמיד עבור מקצוענים המעוניינים לשפר ביעילות הפעולתית והתמודדות הלקוח. אחת מהמידעות שקיבלה תשומת הלב היא פרוטוקול ההקשר הדגם (MCP), שפותח כדי לשפר את שילוב הAI ברחבי המערכות. כספקי שירותי בריאות מחפשים במיד increasing פתרונות מתקדמים להזניק את תהליכי העבודה ולבצע שימוש בנתונים, מדינוי ה-MCP הפוטנציאלי ביחס לאתנההלת—מערכת דומטכרטונית עבור תשלום רפואי ותמיכה בלקוחות היפוטר להיות מועדפות. במאמר זה, אנו יושוונו להפשר את ה-MCP, לדון בכיצד ניתן להתייחס לאתנההלת ולייצג חשיבותה עבור צוותים המשתמשים בפלטפורמה זו. בנוסף לניסוי זה, קוראים ירגישו כללי הקרוך הוורבפול, קוראים וכוצרים, מה שמתר זירזיות לביעולי כשדוברה מובים AI וכיצד ניתן לא להשפיע על פעולתם. יש להדפיס יעקולים חיוניים של הקרוים מול המהפכה.

מהו פרוטוקול ההקשר למודלים (MCP)?

פרוטוקול ההקשר למודלים (MCP) הוא תקן פתוח שפותח במקור על ידי Anthropic שמאפשר למערכות AI להתחבר בצורה מאובטחת לכלים ולנתונים שבעסקים משתמשים כבר בהם. הוא פועל דומה ל"מתאם יחיד" עבור AI, מאפשר למערכות שונות לעבוד יחד מבלי צורך בשילובים יחידיים יקרים. כשארגונים משתיבים AI בצורה גוברת בתהליכי עבודתם, MCP משמש גשר שמחבר אפליקציות AI שונות עם מערכות ישנות, מאפשר להם להחליף מידע בצורה חלקה ובטוחה.

MCP כולל שלושה מרכיבים יסודיים:

• מארח: האפליקציה או העוזרת ברפואה המבקשת להתקשר עם מקורות נתונים חיצוניים. לדוגמה, עוזר בריאות AI יכול לשמש כמארח שמחפש מידע על חולים או עדכונים ממגוון אפליקציות בריאות.
• לקוח: רכיב המובנה במארח ש"מדבר" בשפת MCP, טופל בחיבור ובתרגום. כלומר, הלקוח מפער פקודות או שאלות מהמארח ווודא שהן מובנות על ידי השרת.
• שרת: המערכת שנגישה—כמו CRM, מסד נתונים, או לוח שנה—אשר הוכן לפי MCP כך שיכולה לחשוף בצורה מאובטחת פונקציות או נתונים מסוימים. דוגמה עשויה להיות מערכת EHR של בית חולים שמאפשר גישה לתיקי מטופלים ולהיסטוריית רפואית בסביבה מבוקרת ובטוחה.

חשבו על זה כמו שיחה: הAI (מארח) שואל שאלה, הלקוח מתרגם אותה, והשרת מספק את התשובה. הגדרה זו הופכת את העוזרים בAI ליותר שימושיים, מאובטחים ונתמכים ביכולות עסקיות, בעיקר בסביבות מורכבות כמו הדרת בריאות שבהן יש צורך שישתפו מערכות שונות לתקשר באופן אפקטיבי.

כיצד MCP יכול להיות מיושם ב-Athenahealth

כאשר אנו מחקור את השלכות הפוטנציאליות של פרוטוקול ההקשר למודלים בהקשר של Athenahealth, חשוב להדגיש כי דיון זה הוא מהותי. לא נכון ש-MCP משולב כרגע עם Athenahealth; בכל מקרה, דמיון ליישום שלו יכול להדגיש את ההזדמנויות לחדשנות בעתיד. להלן כמה תרחישים שמדגימים מה יכול ללכת היישום של מושגי MCP לצוותים המשתמשים ב-Athenahealth:

• אינטגרצית נתונים חלקה: על ידי אימוץ של MCP, ייתכן ש-Athenahealth יוכלו באופן תיאורטי לאפשר ליישומי AI לשאוב ולנתח נתוני מטופלים ממקורות מרובים. תמיכה מורחבת בהחלטות: עם MCP, AI יכולה להציע תמיכה מורחבת בהחלטות בזמן אמת.
• התעוז האישית של מטופלים: אחת מאפליקציות הכישורים שמתקנות את MCP יכולה להיות שיפור התעוזה האישית. כלי AI יכול לגשת לנתוני מטופלים כדי לשלוח מעקבים אישיים או תזכורות, מבטיח שהמטופלים ימשיכו להיות עקובים אחר תוכניות הטיפול שלהם, תורמים לתוצאות בריאות טובות יותר.
• תהליכי עבודה אדמיניסטרטיביים מיותרים: אינטגרציה של MCP יכולה לעזור לאופטימיזציה של משימות אדמיניסטרטיביות כמו קביעת תורים וחיוב תשלומים. AI יכולה לסייע באוטומציה של תהליכים נפוצים, כגון אישור תורי מטופלים או עיבוד שאילות תשלום, מה שגורם להפחתת עלויות תפעול ולשיפור יעילות הצוות.
• פתרונות בינ-תפעוליים: דמיינו תרחיש בו Athenahealth יכול לתקשר עם מגוון מערכות בריאות אחרות באמצעות פרוטוקולי MCP. האינטרופרביליות הזו יכולה לאפשר לשתף מידע רפואי בסיסי בפלטפורמות שונות, שיפור טיפול שיתופי ואפשרות למקצוענים בתחום הבריאות לקבל תמונה הוליסטית של בריאותם של המטופלים.
• פתרונות שיתופיים: דמיינו תרחיש בו Athenahealth יכולה לתקשר עם מגוון מערכות בריאות אחרות באמצעות פרוטוקולי MCP. האינטרואביליטי הזה עשוי לאפשר שיתוף מידע בריאות חיוני ברמות שונות, לשפר את הטיפול השיתופי ולאפשר למקצוענים בתחום הבריאות לקבל תמונה הוליסטית של בריאותם.

למה צוותים המשתמשים ב-Athenahealth צריכים להתייחס ל-MCP

בסקטור הרפואי, החשיבות של היעילות התפעולית והאינטרופרביליות אינה יכולה להידמות. ככל שהטכנולוגיה ממשיכה להתקדם, צוותי בריאות שמשתמשים ב-Athenahealth צריכים לשמור עין על פיתוחים דומים לפרוטוקול קשר המודל. ההשלכות על הייצוריות, ההתמודדות של המטופל וניהול הזרם הכולל עשויות להיות עמוקות. להלן מספר סיבות למה כיבוש ביכולות האינטרופרביליות דרך MCP עשוי להיות מועיל:

• יעילות משופרת: באמצעות השימוש ב-MCP, צוותים עשויים להפחית אולי למידת העבודה. לדוגמה, גיבוי נתונים אוטומטי עשוי לחסוך למקצוענים זמן, מאפשר להם להתמקד יותר בטיפול במטופלים ולא במשימות מנהליות.
• שיתוף פעולה משופר: אם Athenahealth יכולה לנצוץ אל MCP, הפוטנציאל לשיתוף פעולה חלקי קרויים במהלך הטיפול עשוי להגדל. מומחים בבריאות במיקומים שונים יכולים לגשת לאותם נתוני מטופל בזמן אמיתי, שיעורי החלטות מושכלים ואסטרטגיות טיפול מאוחדות.
• חידוש ההשקעות לעתיד: להיות יודעים לתקנים חדשים כמו MCP מבטיח כי ארגונים יישארו מוכנים לאינטגרציות בעתיד. על ידי הישארות קדימה במעגל, צוותים יכולים להסתגל לטכנולוגיות מתקדמות בלי לערוס מערכות קיימות, מרמז ליעילות התפעולית לטווח הארוך.
• עזרים חכמים בAI: ההכנסה של MCP יכולה לפתוח את הדרך לפתרונות AI חכמים יותר שיכולים לנתח ולהגיב לצרכי המטופל בצורה יעילה יותר. תקדמות זו תשדרג את יכולות העוזרים הווירטואליים, תעשיר את חוויות המטופלים עם מידע בזמן אמיתי ורלוונטי.
• אבטחת נתונים ואישור תאימות: עם MCP מיועד לקידום אינטראקציות מאובטחות, צוותים יכולים להרוויח מהעלאת תקן אבטחת נתונים משופרת. הרגישות הזו חיונית בתחום הבריאות, היכן תיקי אישיות רגולטוריים והגנת הפרטיות של המטופלים הינם עליוניים.

התחום הזה מרכזי בתחום הבריאות, שם קיימות חוקים להתאם ולהגן על הפרטיות של המטופלים.

קישור כלי כמו Athenahealth עם מערכות AI נרחבות יכול להיות רווחי. השלב הזה עשוי להוביל לseen עבודה, תיעוד משופר ופעולות מתוזמנות. ממשקים שפותחו על פי עקרונות של MCP יכולים לתמוך בניסיונות אלה על ידי איחוד הנתונים דרך מערכות מרובות.

למשל, פלטפורמות כמו Guru מיועדות לאיחוד ידע ולהצעת פונקציות AI אישיות שיכולות להביא אפקט מסין אל מציאות. מערכות כאלה יכולות לשחק תפקיד בהתאמה עם היכולות ש-MCP מכוונת לשקף על ידי הבטחת כי מידע קריטי זמין בקלות בעת הצורך, ובכך לשפר את היציבות.

עוד לא מפורט כיצד הקשר בין Athenahealth למערכות AI נרחבות יפתח, התעוררות ההבנה להשפעת אינטרופרביליטי יעילה יכולה לציית את הבמה לעתיד משולב ויעיל במערכות הטכנולוגיה של הבריאות.