医療において多様性が重要な理由 — そしてテクノロジーがどのように役立つのか

医療はすべての人に影響を与えます。したがって、この業界の労働力が患者の多様性を反映していることは当然のことです。残念ながら、医療における多様性が実現するまでの道のりは長いです。

多様性、公平性、包括性 (DEI) の実践は、あらゆる分野で重要です。しかし、医療においては、この要素を含めること、またはその欠如による影響が、他のものよりも大きな影響を及ぼします。

医療における多様性の重要性

米国医科大学協会 (AAMC) によると、 全研修医の48.8%白いです。ヒスパニック系はわずか8.1％、黒人は6.1％だ。これは従業員全体の人口統計を反映しておらず、ましてやこれらの専門家の患者の多様性は反映されていません。

ただし、これらの数値を改善することは、異なる背景を持つ人々に平等なキャリアの機会を提供するだけではありません。長年にわたる偏見や歴史的な差別の影響が不均一なケア基準につながっているため、医療業界には多様性が必要です。

医療制度黒人患者を過小評価する傾向がある、治療が遅くなり、専門サービスを紹介する可能性が低くなります。歴史を通じて偏見や差別に起因する同様の知識のギャップや傾向により、他の人口統計グループにも同様の格差が生じます。

労働力の多様性が増せば、最終的にこうした傾向に終止符が打たれる可能性がある。黒人と女性の医師は、白人の男性医師と同様に、黒人や女性の患者に対して暗黙の偏見を示す可能性が低い。

テクノロジーが医療の多様性をどのように改善できるか

より多様な医療従事者への道は簡単ではありませんが、テクノロジーが役立ちます。ここでは、医療機関が新しいテクノロジーを利用してより良い DEI 実践を推進できる方法をいくつか紹介します。

採用における偏見と障壁を取り除く

医療の多様性は、より包括的な雇用から始まります。人工知能 (AI)採用における多様性を高めることができるいくつかの方法で。

まず、 AI は応募者の履歴書を解析し、人間の生来の偏見を引き起こす可能性がある名前や性別などの要素を考慮せずに、理想的な候補者を強調表示できます。求人サイトをスキャンして、応募はしていないが可能性を秘めた専門家を見つけることもできる。これにより、医療機関は手動プロセスよりも広範囲で多様な人材プールにアクセスできるようになります。

AI は、従来の資格を超えて多様性を促進することもできます。歴史的に差別されてきたグループの人々は、他の人々と同じ教育や経験を欠いている可能性があり、採用担当者の目に留まらない可能性があります。 AI 採用アルゴリズムは、より幅広い要素を考慮し、経験ではなく潜在能力を検索して、より包括的な採用を可能にします。

リモートコラボレーションの実現

テクノロジーは、異なる分野の人々との協力を容易にすることで多様性を促進することもできます。遠隔医療プラットフォーム、モノのインターネット (IoT) デバイス、および同様のイノベーションにより、医療専門家は物理的な距離に関係なくコラボレーションできるようになります。その結果、病院は誰も異動することなく世界中の労働力を獲得できるようになります。

多くの組織は、地元の人材プールが多様ではないため、多様性に欠けています。他の都市、州、さらには国の出身者がこれらの企業で働くことができれば、その障壁は取り除かれます。リモートワークやハイブリッドワークへの移行も同様に、過小評価されているグループの雇用の選択肢を拡大します。

医療分野のすべての仕事をリモートで実行できるわけではありません。まだ、 医療従事者の 45%少なくとも一部の仕事をリモートで行うことができますが、全仕事の平均をわずかに下回る程度です。遠隔操作の手術ロボットなどのイノベーションが一般的になるにつれて、リモートワークもより現実的になるでしょう。

トレーニング プログラムをパーソナライズする

医療機関は多様性を高めるために新人研修とトレーニングも再考する必要があります。テクノロジーは、各従業員の固有のニーズに合わせてキャリア開発プログラムを調整することで役立ちます。

多様な雇用とは、歴史的な障壁のおかげで、同じレベルの経験を持たない従業員を受け入れることを意味します。たとえば、ちょうど放射線科リーダーの 13%女性が多いため、病院ではリーダーシップの経験を求めて男性を昇進または雇用するサイクルが生まれています。この問題に対する答えは、内部から専門性を高めることであり、個別化されたトレーニングがそれを可能にします。

AI は、従業員の教育、スキルセット、経験に合わせてトレーニング プログラムを再構築できます。同様のツールを使用すると、従業員が新しいスキルを習得するにつれてキャリア開発リソースを適応させることができます。このパーソナライゼーションにより、より迅速な学習が可能になり、女性と少数派がより短い時間で必要な専門知識を習得できるようになります。

従業員のフィードバックを強化する

多様性の促進は、さまざまな背景を持つ従業員が安全で尊重されていると感じられるように、公正で公平な職場を作ることでもあります。テクノロジーにより、医療専門家が意見を表明しやすくなり、この公平性が実現します。

クラウド プラットフォームは、従業員のフィードバックを収集して分析するための理想的なツールを提供します。従業員は匿名を保ちながらフォームに快適に記入できるため、正直であることによる結果への不安が解消されます。管理側では、これらのツールを使用してデータを集約して視覚化できるため、リーダーはデータをよりよく理解できます。

より多くの従業員が自分の意見を表明し、経営陣がそれをより明確に理解できるようになれば、組織がどのように変化しなければならないかを理解しやすくなります。より多い全従業員の半数最近役職を辞めた人は、軽蔑されていると感じたことを理由に挙げています。テクノロジーを通じてより多くのコミュニケーションを促進することで、こうした感情と闘い、リーダーが従業員に気を配っていることを従業員に示します。

ダイバーシティとインクルージョンの目標の追跡

従業員が推奨した変更を導入した後、病院はデータ分析を使用してその影響を追跡できます。継続的なモニタリング効果的な DEI イニシアチブには不可欠です、これらの変更がどれほど影響力があるかを明らかにするためです。

クラウド ソリューションでは、ワークフロー全体からのデータと従業員のフィードバックを組み合わせて、組織全体の DEI に対する単一の視点を提供できます。 AI はさらに進んでこの情報を精査し、実用的な洞察を引き出すことができます。医療リーダーにとって、どの変更が効果的で、どのような調整が必要なのかを確認しやすくなります。

時間が経てば、予測分析によって潜在的な変更の有効性が判断され、より良い意思決定が可能になる可能性があります。その結果、医療機関は試行錯誤を少なくして DEI を改善できるようになります。職場がより公平になるにつれて、より多様な人材も引き寄せられるでしょう。

新しいテクノロジーは、より優れたヘルスケア DEI への入り口になる可能性があります

医療業界が必要とする多様性を育むには時間がかかるでしょう。その道は長くて困難ですが、最新のテクノロジーがなければ、それははるかに困難になるでしょう。 AI、クラウド コンピューティング、IoT、および同様のイノベーションにより、より効果的な DEI プログラムへの道が開かれます。

これらの変化はどこでも有益ですが、医療の分野では命を救います。医療機関がこのテクノロジーを採用すると、より少ない時間で、より少ない労力で、より多様性と包括性が高まるでしょう。その結果、すべての人々のグループに対するケアの質が向上します。