Un copiloto clínico, un copiloto administrativo y un agente clínico autónomo se encuentran en un bar... de hecho, se conocieron en el escenario de la Conferencia de Liderazgo de J.P. Morgan Healthcare (@ShivdevRao de @AbridgeHQ, Joan Butters de @Xsolis_Health, @munjalshah de @hippocraticai), para hablar de: 🔵 lo que ha sido bueno/malo para su negocio sobre la evolución a alta velocidad y casi a diario de los modelos de base en los últimos años (bueno = mejoras/capacidades continuas en el rendimiento del producto; malo = aumento del ruido de tantos participantes de "envoltura básica" porque la barrera para construir un producto de IA en vivo (aparentemente) en funcionamiento ha disminuido mucho) 🔵 ya sea que se esté volviendo más barato o más caro construir productos/empresas de IA (cada vez más barato en el lado del modelo, pero el talento especializado y la distribución siempre han sido, y siguen siendo, caros) 🔵 una verificación de la realidad sobre el tropo de desplazamiento laboral de la IA (no es realmente una cosa en una industria donde los requisitos de trabajo permanecen abiertos/sin cubrir durante meses debido a la escasez de mano de obra) 🔵 cómo están respondiendo las plataformas de EHR en medio de todo esto (parece estar jugando bien hasta ahora...) 🔵 cómo las empresas de aplicaciones de IA deberían estar todas agradecidas a los jugadores de escribas de IA por engrasar las ruedas de los compradores: "esos escribas de IA están trabajando muy bien, ¡hagamos más cosas de IA!" La capa de aplicaciones sigue siendo el lugar donde el valor se acumula más rápidamente, especialmente en los dominios de la atención médica, donde se requieren modelos especializados de nivel empresarial para casos de uso de alto riesgo. Y la tasa de adopción orgánica, impulsada por el mercado, continúa creciendo a niveles sin precedentes (y, como escribí recientemente, ¡sin mandatos gubernamentales ni incentivos artificiales o pandemias!). Gracias al equipo de atención médica de @jpmorgan por el alojamiento.