NYU Langone构建了机器人驱动的剧本

凭借临床医生的合作，企业范围的治理以及自动化用例的深层替补，Nyu Langone Health正在推动机器人过程自动化和代理AI的界限。

当NYU Langone Health的机器人确定药物对帐差距时，它不仅会记录警报。它在主体的医师，质量冠军和前线工作人员之间进行了安全的聊天。目标：实时解决问题，并讨论如何防止类似的差距。

这是NYU Langone近年来推出的智能自动化的几种智能自动化部署之一。机器人由RPA，智能自动化和医疗中心内质量保证的高级主管Ajay Mansukhani领导的中央团队建造。它们与临床，研究，教育和行政职能部署在与临床知识博士乔纳·费尔德曼（Jonah Feldman）博士，临床转型和信息学医学总监等临床，教育和行政职能之间。

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从RPA到代理AI

最初专注于传统的RPA任务（基于列车的重复性活动），Nyu Langone的自动化计划已经发展。据曼苏克哈尼（Mansukhani）称，该团队现在正朝着Agesic AI迈进，该AI介绍了自动化工作流程的决策层。他说：“特工有权飞行做出决定。” “他们不仅关注脚本。”

他解释说，机器人和代理之间的界线是由嵌入式智能的水平绘制的。尽管机器人倾向于遵循基于规则的命令，但代理可以适应可变条件并根据上下文参数做出自主决策。他说：“我们现在正在做的是拿起机器人，向他们增加智能，并朝着代理方面趋势。”

费尔德曼（Feldman）解释说，他们的一些用例属于“明显的自动化”类别，即从人类板上进行重复的工作。但是其他人由于缺乏资源而从未意识到长期以来的野心。例如，质量和安全杂货机器人可以使一定程度的协调响应无法手动维持。

费尔德曼说：“这始终是我们梦想中的清单。” “现在我们拥有可扩展的资源来实现它。”

该系统还看到了可衡量的改进。用药对帐精度从86％提高到96％。首先联系提供商的准确性提高到99％。手术室清洁时间已减少，每周释放大约半小时的手术时间。

平衡野心与治理

NYU Langone像内部咨询一样运行其自动化计划。尽管许多要求最终用户的兴起，但曼苏克哈尼（Mansukhani）的团队还积极地对员工进行了教育，这是什么可能的 – 将机器人视为虚拟助手而不是替换。他说：“我们希望用户将机器人视为合作伙伴。” “完成工作后，机器人报告了。这是一种握手，而不是交接。”

尽管如此，并非每种用例都会削减。团队通过结构化过程评估请求，其中包括业务生存能力，流程优化和投资回报率。曼苏克哈尼说：“我们不会以破碎的过程为基础。”在获得批准之前，每个机会都必须进行体系结构，安全和业务评论。

费尔德曼（Feldman）指出，一些提议的自动化被拒绝并不是因为它们是无益的，而是因为底层临床基础设施尚未准备好。在一个案例中，由于EHR缺乏基础临床决策支持，该团队不得不暂停机器人推出。他说：“我们意识到基础工作不存在。” “我们必须回去，建立基础知识，然后稍后重新恢复自动化。”

通过既定的IT治理流程对请求进行评估和优先级。这样可以确保通过最合适的解决方案来满足临床需求，该解决方案可能涉及或不涉及机器人。费尔德曼说：“如果作为机器人请求出现某些东西，它可能会根据问题的性质来获得临床决策支持。” “因为我们的治理没有分隔，所以我们可以适当分类。”

把它带走：

• 前面定义企业目标，然后将bot用例绑定到可衡量的结果
• 教育员工将机器人视为助手，而不是威胁
• 自动化之前评估业务流程 – 不要建立有缺陷的基础
• 使用IT治理来分类请求并适当地路由
• 从最低限度的可行产品开始
• 要求冠军在自动化之前手动进行试验以收集证据
• 扩展成功的机器人范围内的机器人，而不是单位单位
• 让人类用户了解项目状态以保持信任

从概念到文化变化

虽然机器人经常充满热情，但纽约州兰蒙（Nyu Langone）并不仅仅依靠兴奋。卫生系统已经开发了一个可重复的框架，以最小的阻力部署自动化。

首先，它建立了飞行员或小型原型以显示早期价值。其次，它利用现有的变更管理论坛 – 无需创建新的通信渠道。第三，它为设计建立了本地所有权。

费尔德曼说：“每个机器人循环都在当地高质量的冠军中了解该单位的需求。” “人类元素是关键。”

即使自动化量表，交流仍然是核心。 Mansukhani强调了最终用户透明度的重要性。他说：“我们不让要求消失在黑洞中。” “我们建造小型飞行员，尽早显示价值，并让用户知道他们的请求所在。”

费尔德曼补充说，预计请求将是良好的。鼓励冠军通过手动试用工作流来证明潜在自动化的价值。他说：“让某人执行您想自动化的工作流程。” “如果有效，我们有一个有力的规模来扩展它。”

IT与临床领导之间的伙伴关系也是基础。费尔德曼（Feldman）和曼苏卡尼（Mansukhani）都指出了相互尊重和明确边界的重要性。费尔德曼说：“作为临床医生，我需要注意不要过早解决问题。” “最好清楚地描述问题，然后在解决方案上进行协作。”

曼苏卡尼回应了情绪。他说：“我们对用例深处。发射后我们不会走开。” “我们监视，完善和重新审视自动化。这就是我们获得结果的方式。”

智能工作流程的迭代途径

自动化团队使用最低可行的产品方法。他们没有等待几个月或几年才能完善解决方案，而是快速启动基本版本并从那里构建。曼苏克哈尼说：“这是要提早获胜。” “我们表现出价值，然后迭代。”

这个迭代过程还允许更平稳的变更管理。在某些情况下，机器人最初仅部署给一小群医生，然后他们在同龄人之间进行解决方案。由于自动化证明有用，因此它跨越了整个企业。

NYU Langone的一些最早的机器人现在通过AI的新层增强。曼苏克哈尼说：“我们在大型语言模型访问之前就建立了这些机器人。” “现在，我们正在研究如何为我们已经拥有的智能添加智力。”

最终目标是使临床医生摆脱重复的行政任务，并允许他们在执照的顶部运作。正如费尔德曼（Feldman）所说，“机器人正在帮助我们做我们一直想做的事情，但从未拥有带宽。”

费尔德曼（Feldman）被问及他对开始自动化之旅的同龄人的建议时说：“请自信。这并不像看起来那样不同。相同的治理原则和优先级别适用。”

曼苏克哈尼（Mansukhani）补充说：“不要强加技术。首先关注问题并建立强大的伙伴关系 – 这就是使这样的计划蓬勃发展的原因。”

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